Binary Search Algorithm en JavaScript: Explicación con Ejemplos 2025

Binary Search (búsqueda binaria) es un algoritmo para encontrar un elemento dentro de una lista ordenada. Funciona dividiendo el array por la mitad y descartando la mitad que no contiene el elemento buscado hasta que se encuentra el elemento o se determina que no está presente.

Gracias a esta estrategia, la búsqueda binaria es mucho más rápida que una búsqueda lineal tradicional.

Se usa comúnmente en entrevistas técnicas porque evalúa tu habilidad para pensar en términos de eficiencia y dividir y conquistar.

¿Cuándo usar Binary Search?

• Cuando tienes un array ordenado de números, strings o cualquier dato comparable.
• Cuando necesitas buscar un valor rápido en un array grande.

Requisitos para usar búsqueda binaria

• El array debe estar ordenado.
• Debes poder acceder a los elementos por índice (como en un array).

Binary Search Explicado Con Ejemplo

Para entenderlo bien, piensa así:

1. Elige el índice medio
2. Si el valor coincide → lo encontraste ✅
3. Si el valor es menor → repite la búsqueda en la mitad izquierda y repite el paso 2
4. Si el valor es mayor → repite en la mitad derecha y repite el paso 2
5. Si no hay más elementos para buscar → no encontrado ❌

Aquí tienes una visualización de cómo funciona:

• El objetivo es encontrar el número 60 en el array [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90].
• En la primera iteración, el índice medio es 5 (40). Como 60 es mayor, buscamos en la mitad derecha.
• En la segunda iteración, el nuevo índice medio es 8 (70). Como 60 es menor, buscamos en la mitad izquierda.
• En la tercera iteración, el nuevo índice medio es 7 (60). ¡Lo encontramos!

Ejemplo Binary Search con Iteración

Una implementación clásica usando un bucle while.

function binarySearchIterative(array, target) {
  let left = 0
  let right = array.length - 1

  while (left <= right) {
    const mid = Math.floor((left + right) / 2)

    if (array[mid] === target) {
      return mid
    } else if (array[mid] < target) {
      left = mid + 1
    } else {
      right = mid - 1
    }
  }

  return -1 // no encontrado
}

// Ejemplo:
const numbers = [1, 3, 5, 7, 9, 11]
console.log(binarySearchIterative(numbers, 7)) // ➞ 3

✅ Recomendación:
Utiliza Math.floor para calcular el índice medio. Esto es importante para evitar errores de redondeo.

Análisis Big O

• Tiempo (peor caso): O(log n) → porque divides el array a la mitad en cada iteración.
• Espacio: O(1) → usa un número constante de variables.

Ejemplo Binary Search con Recursión

La misma idea, pero usando llamadas recursivas.

function binarySearchRecursive(array, target, left = 0, right = array.length - 1) {
  if (left > right) return -1

  const mid = Math.floor((left + right) / 2)

  if (array[mid] === target) {
    return mid
  } else if (array[mid] < target) {
    return binarySearchRecursive(array, target, mid + 1, right)
  } else {
    return binarySearchRecursive(array, target, left, mid - 1)
  }
}

// Ejemplo:
const numbers = [1, 3, 5, 7, 9, 11]
console.log(binarySearchRecursive(numbers, 5)) // ➞ 2

Análisis Big O

• Tiempo: O(log n) → misma lógica que la iterativa.
• Espacio: O(log n) → por el uso de la pila de llamadas en la recursión.

✅ Recomendación:
Utiliza la versión iterativa en entrevistas técnicas porque es más fácil de entender y no consume espacio adicional en la pila de llamadas.

Errores comunes que debes evitar

Aunque la búsqueda binaria es útil, es fácil cometer errores si no prestas atención a ciertos detalles. Estos son los errores más comunes:

• ❌ Usar binary search en arrays no ordenados
• ❌ No cubrir bien los índices en left, right, mid
• ❌ Generar un bucle infinito (no actualizar left o right correctamente)
• ❌ Calcular mid con (left + right) / 2 en lenguajes donde puede causar overflow (en JavaScript no hay riesgo, pero en C++ sí)

Aprende Más Sobre DSA

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Más Recursos Para Pasar Entrevistas Técnicas y Aprender

Recursos de Developero:

• Si no estás recibiendo llamadas de entrevistas, revisa el artículo Cómo hacer un curriculum de programador para que te CONTRATEN
• Si no estás pasando entrevistas técnicas, revisa el artículo Code Interview Preparation: Cómo Responder una Entrevista Técnica Exitosamente
• Si te cuesta trabajo entender Big O notation, revisa el artículo Ejemplos de notación Big O en JavaScript
• Ahora si también quieres prepararte para entrevistas de diseño de sistemas, entonces revisa el artículo Mega guía completa de aprendizaje y preparación para entrevistas de diseño de sistemas

Con estos contenidos, estás más cerca de convertirte en ese perfil técnico que todas las empresas quieren.

Otros recursos:

• Repositorio de Github Data Structures and Algorithms
• Repositorio de Github Coding Interview University

Conclusión

La búsqueda binaria es uno de los algoritmos más importantes que debes dominar, no solo por su eficiencia sino porque:

• Es el primer ejemplo claro de divide y vencerás.
• Es la base para problemas más complejos como búsquedas en matrices, árboles, o incluso problemas de decisión con búsqueda binaria sobre la respuesta.

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Sobre el autor

Soy Juan Correa, un desarrollador con experiencia construyendo productos reales y enseñando a otros profesionales.

Escribo contenido práctico para ayudarte a pasar entrevistas técnicas, mejorar como dev y tomar mejores decisiones en tu código.

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