탐색 알고리즘

정재성·2022년 10월 7일
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알고리즘

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JavaScript 알고리즘 & 자료구조 마스터 클래스 강의를 듣고 작성하는 강의노트

선형 탐색은 탐색 알고리즘의 가장 기초가 되는 알고리즘이다. 구현이 매우 쉽다는 장점이 있는 반면, 배열의 크기가 커질수록 탐색 시간이 증가하여 오래 걸린다는 단점이 있다.

자바스크립트에는 선형 검색 기능이 있는데, indexOf, includes, find, findIndex 와 같은 함수들이 이에 해당한다. 이는 세트 간격으로 이동하면서 한 번에 하나의 항목을 확인하는 방식으로 모든 항목을 확인한다.

의사 코드

의사코드(Pseudocode)를 통해 선형 탐색 알고리즘을 구현할 수 있다. linearSearch 함수는 indexOf 와 같은 기능을 하는 선형 탐색 함수다.

function linearSearch(arr, val) {
  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    if (arr[i] === val) return i;
  }
  return -1;
}

linearSearch([34, 56, 1, 2], 1); // 2

선형 검색 빅오(Big O)

O(1)       O(n)       O(n)
Best      Average     Worst

한 배열을 인덱스를 통해 접근 한다면 시간 복잡도는 O(1)으로 최고의 시간 복잡도를 가질 것이다. 반면에 한 배열에 100개의 정수가 존재할 때 마지막 값을 찾고 있거나, 배열에 포함되지 않은 값을 찾으려 한다면 검색을 100번 수행하여 최악의 시간 복잡도 O(n)가 된다.

그렇다면 50개의 항목이 있다고 가정해볼 때, 시간 복잡도는 어떨까?

검색을 50번 수행할 것이고 이 또한 평균은 O(n)이다. 평균적으로 O(n)보다는 적다고 생각할 수 있지만, 빅오의 경우 광범위한 경향에만 신경쓰기 때문에 2 * n, n / 2, ... 등과 같은 정수부분은 신경쓰지 않는다

  • 훨씬 더 빠르게 잡업을 완료할 수 있다.
  • 탐색 범위를 절반으로 나누어 좁혀나가면서 탐색헌다.
  • 탐색 대상인 데이터가 오름차순/내림차순으로 정렬되어 있는 경우에 사용할 수 있다.
  • 분할 정복(Divide and Conquer)을 기초로 한다.

이와 같은 배열에 15개의 데이터가 존재한다. 우리가 찾고자 하는 수는 21이다.

[1, 3, 4, 6, 4, 10, 12, 15, 19, 20, 21, 26, 28, 31, 35]
  1. 중간 지점을 찾아 찾고자하는 수 21과 비교한다.(19)

  2. 21 보다 작다. 좌측의 값들은 탐색할 필요가 없어져 탐색 범위에서 제외한다

[ 19, 20, 21, 26, 28, 31, 35]

3.남은 범위에서 1~2번의 과정을 반복해 중간 지점의 값이 21과 일치한다면 종료한다.

의사코드

의사코드(Pseudocode)를 통해 이진 탐색 알고리즘을 구현할 수 있다.

function binarySearch(arr, elm) {
        let start = 0;
        let end = arr.length - 1;
        let middle = Math.floor((start + end) / 2);
        ///우리가 여기에서 하려는 작업은 계속 연산을 하면서
        ///중간점을 선택하는 과정을 반복한다
        //arr[middle]가 우리가 찾는 값과 같지 않으면 루프는 계속 작동할 것이다.
        while (arr[middle] != elm && start <= end) {
          if (elm < arr[middle]) {
            end = middle - 1;
          } else {
            start = middle + 1;
          }
          middle = Math.floor((start + end) / 2);
        }
        return arr[middle] === elm ? middle : -1;
      }
      binarySearch([2, 5, 6, 9, 13, 15, 28, 30], 15);
O(1)             O(log n)
Best      Worst & Average Case
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