Recherche dichotomique (indice)

On considère dans cet exercice des tableaux non vides contenant des nombres entiers, tous distincts, triés dans l'ordre croissant.

On cherche à déterminer l'indice d'une valeur cible dans ce tableau à l'aide d'une recherche dichotomique dans sa version itérative.

Écrire la fonction indice qui prend en paramètres le tableau de nombres tableau et la valeur cherchée cible.

Si la cible est dans le tableau, la fonction renverra son indice. Dans le cas contraire, la fonction lèvera une erreur.

Lever une erreur

Python permet de lever des erreurs en utilisant la syntaxe raise <Erreur>.

Dans le cas présent, on fera raise ValueError("La valeur cible n'est pas dans le tableau").

Attention

Les tableaux des tests secrets peuvent être très grands. Une recherche linéaire naïve prendrait trop de temps lors de l'exécution.

Les tests secrets limitent le nombre de lectures dans le tableau à 100. Si votre code accède à plus de 100 valeurs dans le tableau, une erreur sera levée.

Exemples

>>> tableau = [23, 28, 29, 35, 37]
>>> indice(tableau, 23)
0
>>> indice(tableau, 29)
2
>>> indice(tableau, 37)
4

Évaluations restantes : 10/10

.128013snc)wuqlI3 (è;ébokp/h1Vtà,[aRPmy7]fE4OL_2D96ev-z8x+dCiSg:5=.0r050!0T0y0C0$0i0b0l0d0i0C0b0b0+010y0$0t010406050b0g0F0F0C0.0G040%0r0i0g120r0c0l020C0F0t0o0l0D0T1c0.0h0g0T0b050u191b1d1f170t041D1K051N0u1N1P1K170!0$0U0`0|0~100v0$0(0v0i1%0v0y15050=0q0i0T1Y0}0 011$1(1*1(0y1:1=1.0y0q0r0!1f1/0.1L0y0v0`1i0b0t0C0c100P011@1!010J0@0T0c1q0T1.2f2h2m1_2p1=2s0F2u040a0l0E0.0r0t0r0b0$1l1n0:2d0.0.0T0d2P1D2w0c1L0u2b2#0y29282a0!2y101*0c2r2M1.1V1X0{1^2/0$2;0c251W1.0t2U1L2Z2#36182g1n2`2n2 0.1c0i150l0w2Y3a16392x3c1_3e3g3i0P3l2h3n2Z2.013s0C3h040l0k3w2!173z3q103C3E0l0L3I3y3a3A3O3i0*3S3K3U3M3B0r3f3D3i0S3Z3o3b1Z3r3(3t3F0H3-3L3:3N3=3*3F0X3_3#3{3%3)3P0R413p433W040w0-483/2{443?0w3k1E3m3!494h4b0w3v4m3x4o4g3d3}3E0w3H4u3J3.3V4z150w3R4D3T4p4y454I3Y4L1M341D2^2(0!2,3A0d252E0/1W1L330T353m3S054#0:4-4N1_0s150:0J4/3`4h0f3i4}424q0J152}1V0d0T524@1014040m5b4x3r15200T0C0g5h3A5e0A3S0l4F3$0c150d0$1;5a4S4~2n5e0e0)3Z0l5K5u5E5j040:0q1k5t5v430r150+5T5N100F0$154e4L065L5M533d152p0c5Z5.1_5W045Y4L5-5c3B0q152B5p3$5e5g5D5@3N5k0C5B5n63435G5?5~5_0V6h5i5#5%4c3Z5+5L5U4h4_040f1$1=6l3V4`0T5R0y6A3$5_020i0y0o5{365}6m3B5:2}6e4h5e5I5*5,5,6t5/045$1*0T5o5|6#5^5X6G6f1566385!6R5P6D5S6,6^5_0Z6:4q6S5=675~6g6}68015_0u0u712n5$154t366r6Z6P3A6v0$4|785~5x045z5B7e6.046J6L7x69045l6d756Q5e0B6U6$6(0$6*7L1_5e0I6X7j7l7l6-7D5;7C7a6/7r6Q7t7N7P7(3A6j7#7g6p6Y7W7Y016v0T1*7q6O7^7t7v6z7-6H5X6N3m7m5w6a6c6+6@797J7Q7D7+8c4.6^7S7U4n7W6Z7^6v2U0y0g0.747~6^7*0@7O8j4v8p8r157{0b5C8d76158n8E8p6s8z6C6E7#5_863x884a158i8V157083437;4l7j7k8Z4h0d0w15030l0N0C0`5A1=0l0c001B0y0l2g0_330p8J0c0y1?0)0l1m0l0i0n0U1?0g2;0l0T2T6*0.5J8R798s0?8J7#2;150x3D1A0K2T3(8g01659H0b2k04018`0l0U3D9q8|5B8 910b93950l0!2h0_8~7F0g019H777j1D4;4,4T9=0u4W1D0y4Y9`2*2$24262(6b1=2#4W1J4?6Q2U0F0O0J0C0s0T0O0v0k151v1x1z1B0l8O2!1M3n1K0j0i0l0b000C0(2O9#1?0iaz0i0(3(2O0v2DaD0l2U0d0v9oaQ1?580v0r0y0r5$an2y0$an0,asa70N1?0d3D0d0gaw2RaF570$599#0g0l8ia}0p0.2O1?aY1k0T0J0r0$0_an0ian0_4#1b2r0=0$2U0b0,0l0j5z9e1n332K2M1?4:4$3A1{1)1+1-a86B6%8B7,8y798W7#9J7HbE5Q6|bI6i8(9y739-150e8%047c7:6o7i4.0u9;04a)1Qat040M0.0A9#9%0`9obi0c9(2h0(aAao2Rbs0(0.1q1c2P2dbg9g1?0#b?0|0lbi0i8~0:0_bh7O0.cl9Y9g0$5$0y0p0Tbm0#a-a/a;5u9;by1+1}1,2v798A6)8D2!8:2nbK8*6V6=9H7tbP6FcRcPbTcY5O7!bN64bXbZb#c#6n7h4/b*4$3F0t6*9Z1db7b99n0Y0d0p0:0.b_1 b30?ciaEcsb2bm0K1nb60J0;b?2Ncb0_0:0g0Y0la^590_bw2R3$bzcGbC7 8TbQb)b+9n93dsa-43dvbBcI7sbV4Sc;4=ax1m93c42h0!0bce9T0baZaMdFcE1|dJbD896`8Uc-7$048)bR7)dM38dO4,94c^9#0p958Jd2cf9R1=8vcrctcwa*1O040Qb^a`a.0_9fa.0ia:8~a@0c58aUa|a~2r0l1k8B0b2h93cf0|0.0(9Ta?002}9b0.e38~9dd$ducFd)dybFcLbZ8XcNeQcWbZd;877^bM8Ld?04c%d=7.156kd.cV6{cXe%5qc*d.7b7dd.7;b(3x9:c=b-1Teaecb|cb0`0}940.98bhdXfa0r1;0naM9m8J94bu94f9a.b=9n1n0E0G2b1mdXcl9acn0_90dRfodkd50@eld99bf2b/av0l1db19jb@f6590.b{be0}b?a#cfaPaR0.aT8 1?ayde2V8u1?9!9$f69)a35ma|cm9oa}9waxe59lf;3(c8dt7{0g0$0V5z0,060M1nb78v0caC3D3(0_0z9gaGaIb12baM1=0_dpc1aU0p6EdDaN5;aNcf0W1maU1?f%aSaRbmge2d0c0U7O9afT9(910Y1w0t8~5z0VckdZ0gba1AgogwaN0!gz1k9ncq2}0{g)fP0igl0la#591j0$gC2}g=930Tc~1jgE8{gG9m2RgKf)aR0l0mgna@1ceCaNeMdHeO1~dK7)6004c50ceCc:b+0efM1U1Wd%bAhrd*432A2r2t152G0%0db10t93fufw8x4.4+a8374.b+8G6`7}8k79503FcU5504gwbW5fcU8a1=7Ge?c)045se/5y8}8Kh*8Mh}bUd,dAe 8l15h~e+d+e*i37IbXaq166!6^6v6x2qi6eXe_157A0oi6ifi98e8N9s7X8SeR8CeTbLcTc(8!i7e=e!6~c!idiKixaria04bYisb!e{iQ4he}iB8qim56h)8YeQ81i2i,iO7z6Kivh 7Ef_h`ige@047KiJ72iEbHi|h|7Ti%8FiDiSh-i;eUjbcJ8#bGcMjebS04e.i!7f6o8-8o7@i)047{7pi6i.bZ020(7Bi^9*h=i h{iK8$j05F15j67?8QcO5Oirjn7yjdjQ8hjheYb$4Ij79t5~7`0^i/iTiz04ij8/j89u158tghi6jJ8.il798=8@8_8{i.9W92fFfafc9a9cbq9g9i9k9m9o2U8vi%h%c5b9j+jj7)2E9B1j0T9E2J9rjK7RiIjH4h9L159O8{e39Tk290k4f=b^f^8b9,kw5de^9/d_2#hY4V4)179^0;d60b04.