범위를 반씩 좁혀가는 탐색

순차 탐색

리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 차례대로 확인하는 방법

• 보통 정렬되지 않은 리스트에서 데이터를 찾아야 할 때 사용한다.

• 리스트 내에 데이터가 아무리 많아도 시간만 충분하다면 항상 원하는 원소(데이터)를 찾을 수 있다는 장점이 있다.

• 순차 탐색은 이름처럼 순차로 데이터를 탐색한다는 의미이다.
  ex) 리스트에 특정 값의 원소가 있는지 체크할 때도 순차 탐색으로 원소를 확인
  ex) 리스트 자료형에서 특정한 값을 가지는 원소의 개수를 세는 count() 메서드를 이용할 때도 내부에서는 순차 탐색이 수행된다.

• 시간복잡도 : O(N)

#순차 탐색 소스코드 구현

def sequential_search(n, target, array):
  # 각 원소를 하나씩 확인하며
  for i in range(n):
    # 현재의 원소가 찾고자 하는 원소와 동일한 경우
    if array[i] == target:
      return i + 1 #현재의 위치를 반환(인덱스는 0부터 시작하므로 1 더하기)


print("생성할 원소 개수를 입력한 다음 한 칸 뛰고 찾을 문자열을 입력하세요")
input_data = input().split()

n = int(input_data[0]) #원소의 개수
target = input_data[1] #찾고자 하는 문자열을

print("앞서 적은 원소 개수만큼 문자열을 입력하세요. 구분은 띄어쓰기 한 칸으로 합니다.")
array = input().split()



#순차 탐색 수행 결과 출력

print(sequential_search(n, target, array))

이진 탐색 : 반으로 쪼개면서 탐색하기

배열 내부의 데이터가 정렬되어 있어야만 사용할 수 있는 알고리즘이다.

• 데이터가 무작위일 때는 사용x, but 이미 정렬되어 있다면 매우 빠르게 데이터를 찾을 수 있다는 특징이 있다.

이진 탐색은 위치를 나타내는 변수 3개를 사용하는데 탐색하고자 하는 범위의 시작점, 끝점 그리고 중간점이다. 찾으려는 데이터와 중간점위치에 있는 데이터를 반복적으로 비교해서 원하는 데이터를 찾는 게 이진 탐색과정이다.

• 시간복잡도 : O(logn)

• 절반씩 줄어들도록 만든다는 점은 앞서 다룬 퀵 정렬과 공통점이 있다.

#이진 탐색 소스코드 구현(재귀 함수)

def binary_search(array, target, start, end):
  if start > end:
    return None
  mid = (start + end) // 2
  # 찾은 경우 중간점 인덱스 반환

  if array[mid] == target:
    return mid

  #중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 작은 경우 왼쪽 확인
  elif array[mid] > target:
    return binary_search(array, target, start, mid - 1)

  else :
    return binary_search(array, target, mid+1, end)

#n(원소의 개수)과 target(찾고자 하는 문자열)을 입력받기
n, target = list(map(int, input().split()))

#전체 원소 입력받기
array = list(map(int, input().split()))

#이진 탐색 수행 결과 출력
result = binary_search(array, target, 0, n-1)
if result == None:
  print("원소가 존재하지 않습니다.")

else:
  print(result + 1)

# 이진 탐색 소스코드 구현(반복문)

def binary_search(array, target, start, end):
  while start <= end:
    mid = (start + end) // 2
    #찾은 경우 중간점 인덱스 반환
    if array[mid] == target:
      return mid
    #중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 작은 경우 왼쪽 확인
    elif array[mid] > target:
      end = mid - 1
    #중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 큰 경우 오른쪽 확인
    else:
      star = mid + 1
  return None


#n(원소의 개수)과 target(찾고자 하는 문자열)을 입력받기
n, target = list(map(int, input().split()))


#전체 원소 입력받기
array = list(map(int, input().split()))

  #이진 탐색 수행 결과 출력
result = binary_search(array, target, 0, n-1)
if result == None:
  print("원소가 존재하지 않습니다.")

else:
  print(result + 1)

• 이진탐색은 외우자. 막상 생각해서 구현하려고 하면 매우 어렵다.

• 코테에서 이진 탐색 문제는 탐색 범위가 큰 상황에서의 탐색을 가정하는 문제가 많다. 따라서 탐색의 범위가 2,000만을 넘어가면 이진 탐색으로 문제에 접근하기
  => 처리해야 할 데이터의 개수나 값이 1,000만 단위 이상으로 넘어가면 이진 탐색과 같이 O(logN)의 속도를 내야 하는 알고리즘을 떠올려야 문제를 풀 수 있다.