탐색 알고리즘이란?
탐색 알고리즘은 데이터 집합에서 특정 값이나 조건을 만족하는 데이터를 찾는 알고리즘입니다. 데이터의 형태와 탐색 목표에 따라 다양한 종류의 탐색 알고리즘이 존재하며, 각각의 알고리즘은 시간 복잡도, 공간 복잡도, 구현 난이도 등의 특징을 가집니다.
탐색 알고리즘의 종류
1. 선형 탐색 (Linear Search)
원리: 데이터를 처음부터 끝까지 순차적으로 비교하여 원하는 값을 찾습니다.
장점: 구현이 간단하고, 정렬되지 않은 데이터에도 적용 가능합니다.
단점: 데이터의 크기가 커질수록 탐색 시간이 오래 걸립니다. (시간 복잡도: O(n))
활용: 데이터의 크기가 작거나, 정렬되지 않은 데이터에서 특정 값을 찾을 때 사용됩니다.
2. 이진 탐색 (Binary Search)
원리: 정렬된 데이터를 반으로 나누어 탐색 범위를 줄여나가며 원하는 값을 찾습니다.
장점: 탐색 속도가 매우 빠릅니다. (시간 복잡도: O(log n))
단점: 데이터가 정렬되어 있어야만 사용 가능합니다.
활용: 정렬된 데이터에서 특정 값을 찾거나, 범위 내에 있는 값들을 찾을 때 사용됩니다.
3. 깊이 우선 탐색 (Depth-First Search, DFS)
원리: 그래프나 트리 구조에서 한 방향으로 깊게 탐색해 나가는 방식입니다.
장점: 구현이 비교적 간단하고, 스택을 이용하여 구현할 수 있습니다.
단점: 최단 경로를 찾는 데에는 적합하지 않습니다.
활용: 그래프 또는 트리의 모든 노드를 방문해야 하는 경우, 사이클 탐지, 위상 정렬 등에 사용됩니다.
4. 너비 우선 탐색 (Breadth-First Search, BFS)
원리: 그래프나 트리 구조에서 시작 노드로부터 가까운 노드부터 단계별로 탐색해 나가는 방식입니다.
장점: 최단 경로를 찾는 데 유용합니다.
단점: 큐를 이용하여 구현해야 하므로, 메모리 사용량이 많을 수 있습니다.
활용: 최단 경로 문제, 그래프의 연결 요소 찾기, 최소 신장 트리 (MST) 등에 사용됩니다.
5. 해시 탐색 (Hash Search)
원리: 해시 함수를 이용하여 데이터를 해시 테이블에 저장하고, 탐색 시 해시 함수를 다시 적용하여 빠르게 원하는 데이터를 찾습니다.
장점: 탐색 속도가 매우 빠릅니다. (평균 시간 복잡도: O(1))
단점: 해시 충돌 발생 시 추가적인 처리가 필요하고, 메모리 사용량이 많을 수 있습니다.
활용: 데이터베이스 인덱싱, 캐싱, 중복 데이터 제거 등에 사용됩니다.
탐색 알고리즘 시간 및 공간 복잡도 비교
| Algorithm | 시간 복잡도(Best) | 시간 복잡도(Average) | 시간 복잡도(Worst) | 공간 복잡도 |
|---|---|---|---|---|
| 선형 탐색 | O(1) | O(n) | O(n) | O(1) |
| 이진 탐색 | O(1) | O(log n) | O(log n) | O(1) |
| 깊이 우선 탐색 (DFS) | O(1) | O(V + E) | O(V + E) | O(V) |
| 너비 우선 탐색 (BFS) | O(1) | O(V + E) | O(V + E) | O(V) |
| 해시 탐색 | O(1) | O(1) | O(n) | O(n) |
탐색 알고리즘 선택 시 고려 사항
데이터의 크기: 데이터의 크기가 작으면 선형 탐색도 충분히 빠를 수 있지만, 데이터가 커질수록 이진 탐색이나 해시 탐색이 유리합니다.
데이터의 정렬 여부: 데이터가 정렬되어 있으면 이진 탐색을 사용할 수 있습니다.
탐색 빈도: 탐색을 자주 해야 하는 경우, 해시 탐색이 유리할 수 있습니다.
메모리 제약: 메모리 사용량이 제한적인 경우, 메모리를 적게 사용하는 알고리즘을 선택해야 합니다.
Reference
https://velog.io/@gwichanlee/Algorithm%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-3
