이진 탐색

< 순차 탐색 >

리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 확인

< 이진 탐색 >

.1. 정렬되어 있는 리스트에서 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터 탐색
2. 시작점, 끝점, 중간점을 이용하여 범위 설정

# 이진탐색 재귀 ver
def binary_search(array, target, start, end):
  if start > end:
    return None

  mid = (start+end)//2

  if array[mid] == target:
    return mid
  elif array[mid] > target:
    return binary_search(array, target, start, mid - 1)
  else:
    return binary_search(array, target, mid + 1, end)

n, target = list(map(int, input().split()))
array = list(map(int, input().split()))

result = binary_search(array, target, 0, n-1)

if result == None:
  print('원소가 존재하지 않습니다.')
else:
  print(result + 1)

# 이진탐색 반복 ver
def binary_search(array, target, start, end):
  while start <= end:
    mid = (start + end) // 2
    if array[mid] == target:
      return mid
    elif array[mid] > target:
      end = mid - 1
    else:
      start = mid + 1
  return None

n, target = list(map(int, input().split()))
array = list(map(int, input().split()))

result = binary_search(array, target, 0, n-1)

if result == None:
  print('원소가 존재하지 않습니다.')
else:
  print(result + 1)

< 코딩 테스트에서 알아두면 좋은 이진 탐색 라이브러리 >

1. bisect_left(a, x) : 정렬된 순서를 유지하면서 배열 a에 x를 삽입할 가장 왼쪽 인덱스 반환
2. bisect_right(a, x) : 정렬된 순서를 유지하면서 배열 a에 x를 삽입할 가장 오른쪽 인덱스 반환

from bisect import bisect_left, bisect_right

a = [1, 2, 4, 4, 8]
x = 4

print(bisect_left(a, x))
print(bisect_right(a, x))

< 파라메트릭 서치 >

1. 최적화 문제를 결정 문제로 바꾸어 해결하는 기법
2. 특정한 조건을 만족한느 가장 알맞은 값을 빠르게 찾는 최적화 문제
3. 파라메트릭 서치는 이진 탐색을 이용해 해결