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이진 탐색 (Binary Search)
데이터가 정렬되어 있어야만 사용할 수 있으며, 찾으려는 데이터와 중간점 위치에 있는 데이터를 반복적으로 비교하며 원하는 데이터를 찾는 과정
Steps : 정렬된 10개의 데이터 중 값이 4인 원소 이진 탐색
시간 복잡도
- 시간 복잡도 : O(logN)
- 한 번 확인할 때마다 확인하는 원소의 개수가 절반씩 줄어든다는 점
- 처리해야 할 데이터의 개수나 값이 1,000만 단위 이상으로 넘아가면 이진 탐색과 같이 O(logN)의 속도를 내는 알고리즘을 떠올려야 문제를 풀 수 있는 경우가 많다
- 데이터의 개수가 1,000만 개를 넘어가거나 탐색 범위 크기가 1,000억 이상이라면 이진 탐색 알고리즘을 의심해보자
Code with Python
1. 재귀 함수로 구현한 이진 탐색
def binary_search_recursive(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_recursive(array, target, start, mid - 1)
else:
return binary_search_recursive(array, target, mid + 1, end)
2. 반복문으로 구현한 이진 탐색
def binary_search_iter(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
📚 참고서적 : 이것이 코딩테스트다 with 파이썬
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