二分查找：目标值的最左下标 (bisect_left)

某行情数据工程师维护一份有序事件日志：每条记录以整数序列号（例如自开盘起的微秒级时间戳）为键，按非递减顺序追加。回放工具经常需要回答「第一条键等于 T 的事件下标是多少？」——必须是最左侧的命中，这样下游消费者从该点开始连同所有相同键的重复条目一并回放。线性扫描在小规模可行，但日志里有 10⁵ 条记录、每次回放要查上千次。

请实现 solution(arr: list[int], target: int) -> int。返回最小（最左）的下标 i 使得 arr[i] == target；若 target 不在 arr 中则返回 -1。这正是 Python bisect.bisect_left 加一次存在性校验的语义。约束：arr 升序排列（允许重复），0 ≤ len(arr) ≤ 10⁵。

示例：solution([1, 3, 5, 7, 9, 11], 7) 返回 3——唯一命中在下标 3。solution([1, 2, 2, 2, 3, 4], 2) 返回 1——值 2 出现在下标 1、2、3，应返回最小的 1。solution([1, 3, 5, 7, 9], 4) 返回 -1——值 4 在排序上落在 3 和 5 之间，但不在数组中。

算法形态就是教科书的 bisect_left：维护一个半开区间 [lo, hi)，每一步取 mid = (lo + hi) // 2。若 arr[mid] < target，答案严格在右半段，置 lo = mid + 1；否则（arr[mid] >= target），答案在 mid 或更左，置 hi = mid。当 lo == hi 循环终止——这个下标就是 target 可以插入的最左位置。再做一步 lo < len(arr) and arr[lo] == target 的检查，就能区分「找到」与「未找到」，分别返回 lo 或 -1。时间复杂度 O(log n)，空间 O(1)。