1. 범위를 반씩 좁혀가는 탐색
1) 순차탐색(Sequential Search)
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리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 차례대로 확인하는 방법. 보통 정렬되지 않은 리스트에서 데이터를 찾아야할 때 사용함.
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데이터 정렬 여부와 상관없이 가장 앞에 있는 원소부터 하나씩 확인해야 한다는 점이 특징.
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데이터 개수가 N개일 때 최대 N번의 비교 연산이 필요하므로 순차 탐색의 최악의 경우 시간 복잡도 ==> O(N)
2) 이진 탐색(Binary Search): 반으로 쪼개면서 탐색하기
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배열 내부의 데이터가 정렬되어 있어야 사용할 수 있는 알고리즘.
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탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 특징이 있음.
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탐색하고자 하는 범위의 시작점, 끝점, 중간점 3개의 변수가 필요하다. => 찾으려는 데이터와 중간점 위치에 있는 데이터를 반복적으로 비교해서 원하는 데이터를 찾는 게 이진 탐색 과정이다.
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한 번 확인할 때마다 확인하는 원소의 개수가 절반씩 줄어든다는 점에서 시간복잡도는 O(logN)
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구현하는 방법에는 '재귀 함수 이용', '반복문 이용'이 있다.
3) 트리 자료구조
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트리 자료구조는 노드와 간선으로 표현함.
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트리는 부모 노드와 자식 노드의 관계로 표현됨.
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트리의 최상단 노드를 루트 노드라고 함.
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트리의 최하단 노드를 단말 노드라고 함.
-트리에서 일부를 떼어내도 트리 구조이며 이를 서브 트리라고 함.
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트리는 파일 시스템과 같이 계층적이고 정렬된 데이터를 다루기에 적합함.
4) 이진 탐색 트리
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이진 탐색이 동작할 수 있도록 고안된, 효율적인 탐색이 가능한 자료구조.
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부모 노드보다 왼쪽 자식 노드가 작다.
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부모 노드보다 오른쪽 자식 노드가 크다.
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"왼쪽 자식 노드 < 부모 노드 < 오른쪽 자식 노드"
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이진 탐색은 루트 노드부터 방문함.
