2つめのCodeKata: Kata Two -- Karate Chopを訳しました。
バイナリチョップ（もしくはもっとつまらないバイナリサーチって呼ばれている）は，ソートされた配列からある値が格納されている位置を見つけるものだ。
値を探す度に、考慮中の配列を2分割することによって、いくつかの効果を得られる。
1つ目としては、探している値が分割した配列のどちらにあるかを決められる。
2つ目としては、探すべき範囲はこの半分でよいのでもう一度半分に分けることだ。
探していた値が見つかるか、配列を探索し終わったら終了する。
バイナリサーチはコンピュータサイエンスの授業で人気なものの一つである。
この型は簡単だ。
バイナリサーチのルーチン（以下で述べる特徴を使って）を好きな言語、好きな技術を使って実装しよう。
明日、もう一回実装しよう。ただし、全く違う技術を使ってね！
また次の日も同じく実装をして、バイナリチョップを5種類作ってみよう。
（例えば、一つの解決策として伝統的なforループによる実装があるだろうし、再帰的なものもあるだろう。また関数による配列をスライスしていく方法もあるだろう。）
ゴール
この型は3つの別なゴールがある。
- それぞれのアルゴリズムをコーディングしたら、遭遇したエラー文をメモしておこう。バイナリサーチは「off-by-oneエラー」や「フェンスポストエラー」を引き起こしやすい。その週にコーディングをすすめたら、前述のエラーが減っているかどうか確認しよう。（すなわち、あるテクニックによるコーディングをするとき、他のテクニックの経験から学んでいるか？）
- 色々選んだテクニックから相対的なメリットについて何が言える？どれが一番利用するコードとして成功しそう？どれが一番書いていて楽しい？どれが一番書き始める上で大変？そして全ての質問において、「なぜ？」と問いてみて。
- 5つも別のアプローチのバイナリチョップを書くのはかなり大変だとおもう。では、どうやって4つとか5つのアプローチにたどり着いた？それらの「気が狂った」神経を採用するためにどんなテクニックを使った？
仕様書
整数の探索するターゲットとソートされた整数の配列を使ってバイナリチョップを書こう。
配列内のターゲットの整数インデックス、もしくは見つからなかった場合の-1を返すべきである。
戻り値の型は
chop(int, array_of_int) -> int
になるだろう。
配列は10万要素より少ないと考えていい。
このkataの目的においては、時間とメモリのパフォーマンスは重要ではない（面倒になってkillする前に探索は終わると思う、しかも走らせるために十分なRAMは持っている）。
テストデータ
ここに私が開発するときに使うテスト（ユニットコード）を用意した。
自由に使ってくれ。
テストは配列は0から始まるように作られている。
これを好きな言語で（まさかRubyを選ばなければ）コンパイルするには、グローバルな検索置換が必要になるはずだろう。
def test_chop
assert_equal(-1, chop(3, []))
assert_equal(-1, chop(3, [1]))
assert_equal(0, chop(1, [1]))
#
assert_equal(0, chop(1, [1, 3, 5]))
assert_equal(1, chop(3, [1, 3, 5]))
assert_equal(2, chop(5, [1, 3, 5]))
assert_equal(-1, chop(0, [1, 3, 5]))
assert_equal(-1, chop(2, [1, 3, 5]))
assert_equal(-1, chop(4, [1, 3, 5]))
assert_equal(-1, chop(6, [1, 3, 5]))
#
assert_equal(0, chop(1, [1, 3, 5, 7]))
assert_equal(1, chop(3, [1, 3, 5, 7]))
assert_equal(2, chop(5, [1, 3, 5, 7]))
assert_equal(3, chop(7, [1, 3, 5, 7]))
assert_equal(-1, chop(0, [1, 3, 5, 7]))
assert_equal(-1, chop(2, [1, 3, 5, 7]))
assert_equal(-1, chop(4, [1, 3, 5, 7]))
assert_equal(-1, chop(6, [1, 3, 5, 7]))
assert_equal(-1, chop(8, [1, 3, 5, 7]))
end
