찾으려는 데이터와 중간점 위치에 있는 데이터를 반복적으로 비교
탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 특징
위치를 나타내는 변수 3개를 사용하는데 탐색하고자 하는 범위의 시작점, 끝점, 중간점이다.
배열 내부의 데이터가 정렬되어 있어야만 사용할 수 있는 알고리즘
시간 복잡도
재귀 함수로 구현한 이진 탐색 소스코드
# 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
# 중간점 값보다 찾고자 하는 값이 작은 경우 왼쪽 확인
elif array[mid] > target :
return binary_search(array, target, start, mid - 1)
# 중간점 값보다 찾고자 하는 값이 큰 경우 오른쪽 확인
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)
반복문으로구현한 이진 탐색 소스코드
# 이진 탐색 소스코드 구현(재귀 함수)
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
# 중간점 의 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 :
start = 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)
이진 탐색의 소스코드를 구현하는 것은 상당히 어려운 작업
이진 탐색은 코딩 테스트에서 단골로 나오는 문제이니 가급적 외우길 권장
이진 탐색의 원리는 다른 알고리즘에서도 폭넓게 적용되는 원리와 유사하기 때문에 매우 중요하다.
이진 탐색 문제는탐색 범위가 큰 상활에서의 탐색을 가정하는 문제가 많다. 처리해야 할 데이터의 개수나 값이 1,000만 단위 이상으로 넘어가면 이진 탐색과 같이 의 속도를 내야 하는 알고리즘을 떠올려야 문제를 떠올려야 문제를 풀 수 있는 경우가 많다.
이진 탐색 문제는 입력 데이터가 많거나, 탐색 버무이가 매우 넓은 편이다.
입력 데이터가 많은 문제는 sys 라이브러리의 readline() 함수를 이용하면 시간 초과를 피할 수 있다.
한 줄 입력받아 출력하는 소스코드
import sys
# 하나의 문자열 데이터 입력받기
input_data = sys.stdin.readline().rstrip()
# 입력받은 문자열 그대로 출력
print(input_data)
부품 찾기(이진탐색, 계수정렬, 집합자료형)
떡볶이 떡 만들기(이진탐색)
출처 : 이것이 코딩 테스트다. with 파이썬