Algorithm - [ 이진 탐색 ]

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Jun 23, 2023

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순차 탐색

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

⇒ 데이터의 개수가 N개일 때 최대 N번의 비교 연산이 필요하므로, 시간 복잡도는

이진 탐색

찾으려는 데이터와 중간점 위치에 있는 데이터를 반복적으로 비교해서 원하는 데이터를 찾는 방법 (내부 데이터가 정렬되어 있어야 한다)

⇒ 단계마다 2로 나누는 것과 동일하므로 연산 횟수는 에 비례한다고 할 수 있다. 따라서, 시간 복잡도는

재귀 함수로 구현한 이진 탐색


# 재귀 함수로 구현한 이진 탐색
def binary_search(array, target, start, end):
    if start > end:
        return None
    
    mid = (start + end) // 2
    if array[mid] == target:
        return mid
    
    elif array[mid] > target:
        return binary_search(array, target, start, mid - 1)
    
    else:
        return binary_search(array, target, mid + 1, end)
    
n, target = list(map(int, input().split()))

array = list(map(int, input().split()))

result = binary_search(array, target, 0, n - 1)
if result == None:
    print('원소가 존재하지 않습니다.')
    
else:
    print(result + 1)

반복문으로 구현한 이진 탐색


# 반복문으로 구현한 이진 탐색
def binary_search(array, target, start, end):
    while start <= end:
        mid = (start + end) // 2

        if array[mid] == target:
            return mid

        elif array[mid] > target:
            end = mid - 1

        else:
            start = mid + 1
    
    return None

n, target = list(map(int, input().split()))

array = list(map(int, input().split()))

result = binary_search(array, target, 0, n - 1)
if result == None:
    print('원소가 존재하지 않습니다.')
    
else:
    print(result + 1)

(출처: 이것이 코딩 테스트다)