Бинарный поиск имеет временную сложность **O(log n)**. Это означает, что время выполнения алгоритма увеличивается логарифмически с ростом размера входных данных. **Причины:** - На каждом шаге алгоритм делит массив пополам, отбрасывая половину элементов. - Количество шагов, необходимых для нахождения элемента, равно log₂n (где n — размер массива). **Пример:** ``` def binary_search(arr, target): left, right = 0, len(arr) - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return -1 ``` **Примечание:** Сложность предполагает, что массив уже отсортирован. Если массив не отсортирован, его сортировка (O(n log n)) будет доминировать над бинарным поиском.