Top 46 선형 탐색 The 189 Correct Answer

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(탐색) 선형탐색, 이분검색 5분만에 이해하기!
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탐색 알고리즘 – 1. 선형 탐색 / 2. 이진 탐색 알고리즘

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1. 선형 탐색 / 2. 이진 탐색 알고리즘

이글은 코드잇 의 알고리즘 강의와 오픈소스 들을 참고하여 정리한 글입니다^^

알고리즘 공부 방법

하나의 문제를 해결하는 방법에는 여러가지가 있다. 그 방법들을 찾아서 가장 좋은 방법을 찾는 것이 알고리즘 공부 방법이다.

예를 들어, 책장에서 원하는 책을 찾는 방법 2가지 방법을 확인해보자.

왼쪽부터 하나씩 확인 하다가 찾기

책이 알파벳순으로 정렬되어 있다는 것을 활용하여,

(1) 전체 중 중간을 선택 한 뒤, 원하는 책이 앞인지 / 뒤인지 확인하기

(2) 남은 책들 중에 중간지점을 선택한 뒤, 확인하기

(3) 이렇게 반씩 줄이는 것을 반복하다보면 원하는 책을 찾을 수 있다.

탐색문제

위에서 살펴보면 문제는 탐색문제 이다.

탐색이란? 저장된 정보들 중에 원하는 값을 찾는 것이다. ex> 파이썬 숫자 리스트 중 특정값 찾기

탐색문제 해결방법 2가지

선형 탐색 알고리즘(Linear search algorithm) : 순서대로 하나하나씩 찾기 이진 탐색 알고리즘(Binary search algorithm) : 반씩 제외시키면서 찾기

선형 탐색 알고리즘 : 순서대로 하나하나씩 찾기 왼쪽부터 하나하나씩 원하는 값을 찾아본다.

원하는 값 발견시, 더이상 안보고 끝낸다.

이진 탐색 알고리즘 : 반씩 제외하면서 찾기 중간지점(중간값)을 먼저 선택한 뒤, 왼쪽 or 오른쪽만 남긴다.

남은값들 중에 중간값을 선택(여기서는 그냥 왼쪽것을 선택)하고, 왼쪽or오른쪽 남기기

반복해서 찾아가기

2가지 탐색문제 해결방법 중 어느 것이 더 효율적일까??

탐색 알고리즘 2개 비교

16개의 원소를 가지고 있는 리스트가 있다고 가정하고, 얼마나 걸리는지 한번 생각해보자.

선형탐색 의 경우, 언제 가장 빨리 마치고/ 언제 가장 늦게 마칠 까?

정답이 리스트 첫 원소인 경우 -> 1번 걸림

정답이 마지막 원소이거나 없는 경우 -> 16번 걸림

이진탐색 의 경우, 가장 빨리 되는 경우는

정답이 가운데( 0 + 15 // 2) 있는 경우 -> 1번

정답이 없는 경우 = ex> 0을 찾는 경우 -> 4번

이진 탐색의 경우 최악의 경우시 4번만 봐도 되지만, 선형 탐색은 16번 다 봐야한다.

최악의 경우를 일반화 해보면, n 개의 원소 리스트는

선형탐색 -> n 번

번 이진탐색 -> 2^m = n 의 m 번 걸린다.

의 번 걸린다. 리스트의 길이가 길어지더라도, 이진 탐색은 걸리는 시간이 아주 천천히 늘어난다.

언제 선형탐색을 쓸까???

이진 탐색의 전제조건은 정렬된 리스트-이진탐색 이다.

만약, 리스트가 정렬되지 않은 상태라면 정렬x리스트-선형탐색 을 쓸 수 밖에 없다.

선형 탐색(Linear Search) 알고리즘이란? (JAVA)

안녕하세요? 코딩중독입니다.

저번 시간에는 파일의 끝을 나타내는 EOF를 처리하는 방법에 대해 알아 보았습니다.

이번 시간부터는 알고리즘 문제 풀이에 실질적인 도움이 되는 글을 쓰려고 합니다.

그 첫 시간이 바로 선형 탐색 알고리즘입니다.

선형 탐색은 무엇일까?

선형 탐색(Linear Search)은 일렬로 된 자료를 왼쪽부터 오른쪽으로 차례대로 탐색하는 것을 말합니다.

가령, 다음과 같은 배열있다고 가정합시다.

그리고 우리가 찾고 싶은 수가 4라고 하면, 왼쪽부터 4가 있는지 하나씩 다 살펴봅니다.

맨 처음 3은 4와 같지 않으므로 그 다음 수인 7, 그 다음 수인 -1을 비교하다가 마지막으로 4번째로 4를 찾으면 탐색이 종료됩니다.

선형 탐색은 탐색 알고리즘의 가장 기초가 되는 알고리즘으로 구현하기 매우 쉽다는 장점이 있지만, 반대로 배열의 크기가 커질수록 찾는 시간이 오래 걸린다는 단점이 있습니다.

최악의 경우 마지막 요소까지 탐색해야하므로 시간 복잡도는 O(N)을 갖습니다.

이제, 위 과정을 소스코드로 표현해 보겠습니다.

소스코드

정리

지금까지 선형 탐색 알고리즘에 대해 알아 보았습니다.

구현이 아주 easy하다는 장점이 있지만, 시간 복잡도가 효율적이지 않다는 단점이 있었습니다.

다음 시간에는 이러한 단점을 보완하는 이진 탐색 알고리즘에 대해 알아 보겠습니다.

지적 혹은 조언 환영합니다! 언제든지 댓글로 남겨주세요.

[알고리즘] 선형탐색과 이진탐색

선형탐색과 이진탐색

1. 탐색

저장된 정보들 중에서 원하는 값을 찾는 것

2. 선형탐색 알고리즘(순차검색, Linear search algorithm)

찾고자 하는 값을 리스트의 맨 앞에서부터 끝까지 차례대로 찾아 나가는 방식

장점: 검색 방법 중 가장 단순하여 구현이 쉽고 정렬되지 않은 리스트에서도 사용할 수 있음

단점: 검색할 리스트의 길이가 길면 비효율적

def linear_search ( element , some_list ) : for i in range ( len ( some_list ) ) : if some_list [ i ] == element : return i else : continue return None print ( linear_search ( 2 , [ 2 , 3 , 5 , 7 , 11 ] ) ) print ( linear_search ( 0 , [ 2 , 3 , 5 , 7 , 11 ] ) ) print ( linear_search ( 5 , [ 2 , 3 , 5 , 7 , 11 ] ) ) print ( linear_search ( 3 , [ 2 , 3 , 5 , 7 , 11 ] ) ) print ( linear_search ( 11 , [ 2 , 3 , 5 , 7 , 11 ] ) )

실행결과

0

None

2

1

4

3. 이진탐색 알고리즘(이진검색, Binary search algorithm)

오름차순으로 정렬되어있는 리스트에서 특정한 값을 찾을 때, 처음 중간의 값을 임의의 값으로 선택하여, 그 값과 찾고자 하는 값의 크고 작음을 비교하는 방식

장점: 검색이 반복될 때마다 목표값을 찾을 확률은 두 배가 되므로 속도가 빠름

단점: 정렬된 리스트에만 사용할 수 있음

def binary_search ( element , some_list ) : start_index = 0 end_index = len ( some_list ) – 1 while start_index <= end_index : midpoint = ( start_index + end_index ) // 2 if some_list [ midpoint ] == element : return midpoint elif some_list [ midpoint ] > element : end_index = midpoint – 1 else : start_index = midpoint + 1 return None print ( binary_search ( 2 , [ 2 , 3 , 5 , 7 , 11 ] ) ) print ( binary_search ( 0 , [ 2 , 3 , 5 , 7 , 11 ] ) ) print ( binary_search ( 5 , [ 2 , 3 , 5 , 7 , 11 ] ) ) print ( binary_search ( 3 , [ 2 , 3 , 5 , 7 , 11 ] ) ) print ( binary_search ( 11 , [ 2 , 3 , 5 , 7 , 11 ] ) )

실행결과

0

None

2

1

4

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