O Algoritmo Queridinho das Entrevistas

Fala, galera! Beleza?

Busca binária. Esse algoritmo vive aparecendo em entrevistas técnicas e, à primeira vista, pode parecer só mais uma pergunta pra testar sua habilidade de codar rápido. Afinal, o código é simples mesmo — um while, alguns ifs e pronto. Mas o motivo dela estar sempre na mesa vai além da sintaxe. O que o entrevistador realmente quer saber é se você entende a lógica por trás. E, principalmente, se você consegue explicar por que está tomando cada decisão ao longo da resolução.

Quando alguém te pergunta sobre busca binária, não está apenas testando sua memória ou sua prática de LeetCode. A questão real é: você entende o impacto daquele algoritmo? Você sabe a diferença entre percorrer uma lista de mil elementos com um for, ou encontrar a mesma resposta com no máximo dez passos, usando uma estrutura logarítmica? É nesse ponto que o assunto deixa de ser só código e entra em um terreno que muita gente foge: a complexidade dos algoritmos — ou, como muitos conhecem, a tal da notação Big-O.

→ Busca binária é simples no código, mas poderosa na teoria

Quando a gente fala de busca binária, estamos lidando com uma complexidade logarítmica, ou seja, O(log n).

Pra comparar, imagina um gráfico:

• Uma busca linear (tipo for) vai crescendo direto, como uma escada (O(n), O(n²), O(n³)…).
• A busca binária é o contrário: ela reduz o esforço de forma drástica a cada iteração.

Por exemplo, se você tem 16 elementos, com busca binária você encontra o item certo em no máximo 4 passos. Se fossem 1.000 elementos, seriam cerca de 10 passos. Isso é muito melhor do que percorrer tudo.

→ Entendendo o funcionamento na prática

Vamos imaginar um array ordenado com os números de 0 a 9: [3, 5, 7, 12, 18, 21, 25, 28, 30, 32]

Nosso objetivo: encontrar o número 18

Etapa 1: Definindo os extremos

• low = 0 (primeira posição)
• high = 9 (última posição)

Etapa 2: Calculando o meio

mid = (low + high) / 2
mid = (0 + 9) / 2 = 4

O valor da posição 4 é 18. Achamos de primeira! 🎯

Mas nem sempre é assim. Vamos simular o caso em que o target é outro número, tipo o 12. Aí o fluxo seria:

1. mid = 4 → valor = 18 → maior que 12 → ajusta high = mid - 1 → high vira 3
2. novo mid = (0+3)/2 = 1 → valor = 5 → menor que 12 → ajusta low = mid + 1 → low vira 2
3. novo mid = (2+3)/2 = 2 → valor = 7 → ainda menor → low = 3
4. mid = (3+3)/2 = 3 → valor = 12 → encontrado!

Foram apenas 4 passos para encontrar o número, num array com 10 elementos. Em arrays maiores, o ganho é ainda mais visível.

IMPORTANTE:

Às vezes é difícil visualizar sem ver imagens, né? Se esse for o caso, dá uma olhada nesse vídeo onde eu explico isso de forma ilustrativa: 🎥https://www.youtube.com/watch?v=pU6OLflUGIA

Dividir para conquistar

A grande sacada da busca binária é que você elimina metade dos elementos a cada passo. Isso é muito mais eficiente que ir item por item.

E essa é a sacada que os entrevistadores querem ver: você não precisa decorar código, mas sim entender por que ele é melhor que outras abordagens.

Nunca foi sobre o código

A busca binária é sobre reduzir o esforço a cada passo, o famoso “dividir para conquistar”.

Ela tem uma complexidade de O(log n) — ou seja, a cada nova iteração, você elimina metade da busca.

Num array com:

• 1.000 elementos → máximo de 10 passos
• 1.000.000 elementos → máximo de 20 passos

E esse é o tipo de coisa que você precisa saber argumentar numa entrevista.

Não basta só saber fazer — tem que saber justificar o porquê.

E olha… às vezes nem o próprio entrevistador tem total clareza do que espera como solução durante um exercício que envolve árvore binária. Nessas horas, o que mais conta não é acertar o código de primeira — mas sim mostrar seu raciocínio. Por isso, mesmo que você não tenha certeza absoluta, explique o que está pensando. Fale em voz alta. Justifique por que precisa dividir determinada parte, por que escolheu aquele caminho, qual seria o próximo passo.

Se você simplesmente escreve o código direto, como se fosse uma LLM gerando a resposta em segundos, pode até parecer impressionante — mas perde valor. Em contrapartida, alguém que leva o dobro do tempo, mas explica cada escolha, mostra entendimento teórico, mesmo sem concluir 100% do código, acaba passando muito mais segurança. A entrevista é menos sobre entregar uma solução pronta e mais sobre mostrar como você pensa diante de um problema técnico.

Conclusão

A busca binária não aparece em entrevistas só porque é “modinha”. Ela é um ótimo termômetro pra avaliar se você entende de fato:

• Complexidade de algoritmos
• Estruturas de dados
• Performance na prática

Mais do que acertar o código, o que conta mesmo é mostrar clareza nas escolhas. Saber o que está fazendo e, principalmente, por que está fazendo.

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Abraços!

Douglas Mugnos