탐색

1. 순차 탐색
2. 이진 탐색

 

# 1. 순차 탐색

- 앞에서부터 데이터를 하나씩 차례대로 확인하는 방법 

- 리스트 자료형에서 특정한 값을 가지는 원소의 개수를 세는 count() 메서드를 이용할 때도 내부에서는 순차 탐색이 수행된다. 

- 데이터의 개수가 N개일 때 최대 N번의 비교 연산이 필요하므로 순차 탐색의 최악의 경우 시간 복잡도는 O(N)이다. 

 

 

# 2. 이진 탐색

- 배열 내부에 데이터가 정렬되어 있어야만 사용할 수 있다. 

 

- 3개의 변수를 사용한다. 

    → 시작점, 끝점, 그리고 중간점 

- 찾으려는 데이터와 중간점 위치에 있는 데이터를 반복적으로 비교해서 원하는 데이터를 찾는다. 

 

- 한 번 확인할 때마다 확인하는 원소의 개수가 절반씩 줄어든다는 점에서 시간 복잡도가 O(logN) 이다. 

 

 

* 이진 탐색 구현 - 1/2 : 재귀함수

def binary_search(arr, target, start, end):
    if start > end:     # 재귀함수니까 중단점을 제공해줘야 함
        return None

    mid = (start + end) // 2

    if arr[mid] == target:      # 찾은 경우 중간점 인덱스 반환
        return mid

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

    else:                       # 중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 큰 경우 오른쪽 확인
        return binary_search(arr, target, mid+1, end)


arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21]
target = 9
result = binary_search(arr, target, 0, len(arr)-1)

 

* 이진 탐색 구현 - 2/2 : 반복문

def binary_search(arr, target, start, end):
    while start <= end:
        mid = (start + end) // 2

        if arr[mid] == target:      # 찾은 경우 중간점 인덱스 반환
            return mid

        elif arr[mid] > target:     # 중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 작은 경우 왼쪽 확인
            end = mid - 1

        else:                       # 중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 큰 경우 오른쪽 확인
            start = mid + 1

    return None


arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21]
target = 9
result = binary_search(arr, target, 0, len(arr)-1)