Buggy python submission (verdict: Runtime Error):
import numpy as np
X,N = map(int, input().split())
p = list(map(int, input().split()))
p = sorted(p)
lista = list(range(1,101))
for i in p:
    if i in lista:
        lista.remove(i)
def getNearestValue(list, num):
    """
    概要: リストからある値に最も近い値を返却する関数
    @param list: データ配列
    @param num: 対象値
    @return 対象値に最も近い値
    """
    # リスト要素と対象値の差分を計算し最小値のインデックスを取得
    idx = np.abs(np.asarray(list) - num).argmin()
    print(list[idx])
if N == 0:
    print(X)
else:
    getNearestValue(lista, X)

Fixed submission:
import numpy as np
X,N = map(int, input().split())
p = list(map(int, input().split()))
p = sorted(p)
lista = list(range(-100,200))
for i in p:
    if i in lista:
        lista.remove(i)
def getNearestValue(list, num):
    """
    概要: リストからある値に最も近い値を返却する関数
    @param list: データ配列
    @param num: 対象値
    @return 対象値に最も近い値
    """
    # リスト要素と対象値の差分を計算し最小値のインデックスを取得
    idx = np.abs(np.asarray(list) - num).argmin()
    print(list[idx])
if N == 0:
    print(X)
else:
    getNearestValue(lista, X)

Buggy python submission (verdict: Runtime Error):
import numpy as np
X,N = map(int, input().split())
p = list(map(int, input().split()))
p = sorted(p)
lista = list(range(1,101))
for i in p:
    if i in lista:
        lista.remove(i)
lista = np.array(lista)
def find_nearest(array, value):
    array = np.asarray(array)
    idx = (np.abs(array - value)).argmin()
    print(array[idx])
find_nearest(lista,X)

Fixed submission:
import numpy as np
X,N = map(int, input().split())
p = list(map(int, input().split()))
p = sorted(p)
lista = list(range(-100,200))
for i in p:
    if i in lista:
        lista.remove(i)
def getNearestValue(list, num):
    """
    概要: リストからある値に最も近い値を返却する関数
    @param list: データ配列
    @param num: 対象値
    @return 対象値に最も近い値
    """
    # リスト要素と対象値の差分を計算し最小値のインデックスを取得
    idx = np.abs(np.asarray(list) - num).argmin()
    print(list[idx])
if N == 0:
    print(X)
else:
    getNearestValue(lista, X)

Buggy python submission (verdict: Runtime Error):
import numpy as np
X,N = map(int, input().split())
p = list(map(int, input().split()))
p = sorted(p)
lista = list(range(1,101))
for i in p:
    if i in lista:
        lista.remove(i)
def getNearestValue(list, num):
    """
    概要: リストからある値に最も近い値を返却する関数
    @param list: データ配列
    @param num: 対象値
    @return 対象値に最も近い値
    """
    # リスト要素と対象値の差分を計算し最小値のインデックスを取得
    idx = np.abs(np.asarray(list) - num).argmin()
    print(list[idx])
if N == 0:
    print(X)
else:
    getNearestValue(lista, X)

Fixed submission:
import numpy as np
X,N = map(int, input().split())
p = list(map(int, input().split()))
p = sorted(p)
lista = list(range(-100,200))
for i in p:
    if i in lista:
        lista.remove(i)
def getNearestValue(list, num):
    """
    概要: リストからある値に最も近い値を返却する関数
    @param list: データ配列
    @param num: 対象値
    @return 対象値に最も近い値
    """
    # リスト要素と対象値の差分を計算し最小値のインデックスを取得
    idx = np.abs(np.asarray(list) - num).argmin()
    print(list[idx])
if N == 0:
    print(X)
else:
    getNearestValue(lista, X)

Buggy python submission (verdict: Runtime Error):
X,N = map(int, input().split())
p = list(map(int, input().split()))
p = sorted(p)
lista = list(range(101))
for i in p:
    if i in lista:
        lista.remove(i)
def binary_search_find_closest(data, target):
    if len(data) == 0:
        return None
    if len(data) == 1:
        return data[0]
    min_diff = float('inf')
    imin = 0
    imax = len(data) - 1
    closest_num = None
    while imin <= imax:
        imid = imin + (imax - imin) // 2
        #　中心の左右の値と目標との差を計算する。
        if imid + 1 < len(data):
            min_diff_right = abs(data[imid+1] - target)
        if imid > 0:
            min_diff_left = abs(data[imid-1] - target)
        # 最初の差と最も最小に近い値を更新する。
        if min_diff_left < min_diff:
            min_diff = min_diff_left
            closest_num = data[imid-1]
        if min_diff_right < min_diff:
            min_diff = min_diff_right
            closest_num = data[imid+1]
        # 2分探索する。
        if data[imid] < target:
            imin = imid + 1
        elif data[imid] > target:
            imax = imid -1
        else:
            return data[imid]
    print(closest_num)
    return closest_num
binary_search_find_closest(lista,X)

Fixed submission:
import numpy as np
X,N = map(int, input().split())
p = list(map(int, input().split()))
p = sorted(p)
lista = list(range(-100,200))
for i in p:
    if i in lista:
        lista.remove(i)
def getNearestValue(list, num):
    """
    概要: リストからある値に最も近い値を返却する関数
    @param list: データ配列
    @param num: 対象値
    @return 対象値に最も近い値
    """
    # リスト要素と対象値の差分を計算し最小値のインデックスを取得
    idx = np.abs(np.asarray(list) - num).argmin()
    print(list[idx])
if N == 0:
    print(X)
else:
    getNearestValue(lista, X)

Buggy python submission (verdict: Runtime Error):
X,N = map(int, input().split())
p = list(map(int, input().split()))
p = sorted(p)
lista = list(range(101))
for i in p:
    if i in lista:
        lista.remove(i)
def binary_search_find_closest(data, target):
    if len(data) == 0:
        return None
    if len(data) == 1:
        return data[0]
    min_diff = float('inf')
    imin = 0
    imax = len(data) - 1
    closest_num = None
    while imin <= imax:
        imid = imin + (imax - imin) // 2
        #　中心の左右の値と目標との差を計算する。
        if imid + 1 < len(data):
            min_diff_right = abs(data[imid+1] - target)
        if imid > 0:
            min_diff_left = abs(data[imid-1] - target)
        # 最初の差と最も最小に近い値を更新する。
        if min_diff_left < min_diff:
            min_diff = min_diff_left
            closest_num = data[imid-1]
        if min_diff_right < min_diff:
            min_diff = min_diff_right
            closest_num = data[imid+1]
        # 2分探索する。
        if data[imid] < target:
            imin = imid + 1
        elif data[imid] > target:
            imax = imid -1
        else:
            return data[imid]
    return closest_num
binary_search_find_closest(lista,X)

Fixed submission:
import numpy as np
X,N = map(int, input().split())
p = list(map(int, input().split()))
p = sorted(p)
lista = list(range(-100,200))
for i in p:
    if i in lista:
        lista.remove(i)
def getNearestValue(list, num):
    """
    概要: リストからある値に最も近い値を返却する関数
    @param list: データ配列
    @param num: 対象値
    @return 対象値に最も近い値
    """
    # リスト要素と対象値の差分を計算し最小値のインデックスを取得
    idx = np.abs(np.asarray(list) - num).argmin()
    print(list[idx])
if N == 0:
    print(X)
else:
    getNearestValue(lista, X)

Buggy python submission (verdict: Runtime Error):
X,N = map(int, input().split())
p = list(map(int, input().split()))
p = sorted(p)
for i in p:
    if i in lista:
        lista.remove(i)
def binary_search_find_closest(data, target):
    if len(data) == 0:
        return None
    if len(data) == 1:
        return data[0]
    min_diff = float('inf')
    imin = 0
    imax = len(data) - 1
    closest_num = None
    while imin <= imax:
        imid = imin + (imax - imin) // 2
        #　中心の左右の値と目標との差を計算する。
        if imid + 1 < len(data):
            min_diff_right = abs(data[imid+1] - target)
        if imid > 0:
            min_diff_left = abs(data[imid-1] - target)
        # 最初の差と最も最小に近い値を更新する。
        if min_diff_left < min_diff:
            min_diff = min_diff_left
            closest_num = data[imid-1]
        if min_diff_right < min_diff:
            min_diff = min_diff_right
            closest_num = data[imid+1]
        # 2分探索する。
        if data[imid] < target:
            imin = imid + 1
        elif data[imid] > target:
            imax = imid -1
        else:
            return data[imid]
    return closest_num
binary_search_find_closest(lista,X)

Fixed submission:
import numpy as np
X,N = map(int, input().split())
p = list(map(int, input().split()))
p = sorted(p)
lista = list(range(-100,200))
for i in p:
    if i in lista:
        lista.remove(i)
def getNearestValue(list, num):
    """
    概要: リストからある値に最も近い値を返却する関数
    @param list: データ配列
    @param num: 対象値
    @return 対象値に最も近い値
    """
    # リスト要素と対象値の差分を計算し最小値のインデックスを取得
    idx = np.abs(np.asarray(list) - num).argmin()
    print(list[idx])
if N == 0:
    print(X)
else:
    getNearestValue(lista, X)