Python实现二分查找无法获取排序列表最后一个元素索引问题

这段二分查找实现的核心问题有3个，也是末尾元素92查找失效的直接原因：

• 边界更新无偏移导致死循环：判断目标位置大于当前mid时直接赋值low = mid，小于时直接赋值upp = mid，没有做±1的边界偏移。查找索引为5的元素92时，计算会卡在low=4、upp=5的状态，(4+5)//2的结果永远是4，循环永远无法收敛到索引5，直接卡死。
• 核心逻辑偏离二分查找设计：你提前调用list.index()拿到了目标值的正确索引存到num变量里，后续循环只是在反复调整mid值凑出这个已知索引，完全没有实现「比较中间位置元素和目标值、动态缩小查找区间」的二分查找核心逻辑，不仅失去了二分查找的效率意义，遇到重复元素时list.index()的返回逻辑也会和二分查找的预期结果冲突。
• 变量命名存在隐患：直接用Python内置类型名list作为自定义列表的变量名，会覆盖内置的list类，后续如果要调用list相关的内置方法会直接报错。

# Python program to implement binary search
nums = [54, 67, 85, 33, 92, 74]
nums.sort()
print(f'Given list is: {nums}')

low = 0
upp = len(nums) - 1
target = int(input('Enter number: '))
res_index = -1

while low <= upp:
    mid = (low + upp) // 2
    if nums[mid] == target:
        res_index = mid
        break
    elif nums[mid] < target:
        low = mid + 1
    else:
        upp = mid - 1

print(f'found at {res_index} index')

• 将覆盖内置类型的list变量重命名为nums，消除命名隐患
• 移除提前调用index()取索引的错误逻辑，target仅存储用户输入的待查找数值
• 循环判断条件改为low <= upp，保证全区间元素都能被覆盖
• 边界更新时增加±1偏移，彻底解决区间无法收敛的死循环问题，首尾元素均可正常查找
• 匹配到目标值后直接跳出循环，时间复杂度为标准二分查找的O(logn)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gagan