범위를 반씩 좁혀가는 탐색
- 순차 탐색
- 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 확인하는 방법
- count() 메서드도 내부에서 순차 탐색 수행
- 최악의 시간 복잡도 O(N)
# 순차 탐색 소스코드 구현
def sequential_search(n, target, array):
# 각 원소를 하나씩 확인하며
for i in range(n):
# 현재의 원소가 찾고자 하는 원소와 동일한 경우
if array[i] == target:
return i + 1 # 현재의 위치 반환(인덱스는 0부터 시작하므로 1 더하기)
print("생성할 원소 개수를 입력한 다음 한 칸 띄고 찾을 문자열을 입력하세요.")
input_data = input().split()
n = int(input_data[0]) # 원소의 개수
target = input_data[1] # 찾고자 하는 문자열
print("앞서 적은 원소 개수만큼 문자열을 입력하세요. 구분은 띄어쓰기 한 칸으로 합니다.")
array = input().split()
# 순차 탐색 수행 결과 출력
print(sequential_search(n, target, array))
- 이진 탐색
- 정렬되어 있는 리스트에서 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 방법
- 시작점, 끝점, 중간점을 이용하여 탐색범위를 설정함
- 이진 탐색의 시간 복잡도
- O(logN) 보장함
- 단계마다 탐색 범위를 2로 나누는 것과 동일하므로 연산 횟수는 O(log_2N)에 비례
- 이진 탐색 구현
- 찾고자 하는 숫자의 인덱스 찾기
- 구현 코드 외우기
# 이진 탐색 소스코드 구현(재귀 함수)
def binary_search(array, target, start, end):
if start > end:
return None
mid = (start + end) // 2
# 찾은 경우 중간점 인덱스 반환
if array[mid] == target:
return mid
# 중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 작은 경우 왼쪽 확인
elif array[mid] > target:
return binary_search(array, target, start, mid - 1)
# 중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 큰 경우 오른쪽 확인
else:
return binary_search(array, target, mid + 1, end)
# n(원소의 개수)과 target(착고자 하는 문자열)을 입력받기
n, target = list(map(int, input().split()))
# 전체 원소 입력받기
array = list(map(int, input().split()))
# 이진 탐색 수행 결과 출력
result = binary_search(array, target, 0, n - 1)
if result == None:
print("원소가 존재하지 않습니다.")
else:
print(result + 1)
# 이진 탐색 소스코드 구현(반복문)
def binary_search(array, target, start, end):
while start <= end:
mid = (start + end) // 2
# 찾은 경우 중간점 인덱스 반환
if array [mid] == target:
return mid
# 중간점의 값보다 착고자 하는 값이 작은 경우 왼쪽 확인
elif array[mid] > target:
end = mid - 1
# 중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 큰 경우 오른쪽 확인
else:
start = mid + 1
return None
# n(원소의 개수)과 target(착고자 하는 문자열)을 입력받기
n, target = list(map(int, input().split()))
# 전체 원소 입력받기
array = list(map(int, input().split()))
# 이진 탐색 수행 결과 출력
result = binary_search(array, target, 0, n - 1)
if result == None:
print("원소가 존재하지 않습니다.")
else:
print(result + 1)
- 파이썬 이진 탐색 라이브러리
- bisect_left(a, x) : 정렬된 순서를 유지하면서 배열 a에 x를 삽입할 가장 왼쪽 인덱스 반환
- bisect_right(a, x) : 정렬된 순서를 유지하면서 배열 a에 x를 삽입할 가장 오른쪽 인덱스 반환
from bisect import bisect_left, bisect_right
a=[1,2,4,4,8]
x=4
print(bisect_left(a,x))
print(bisect_right(a,x))
- 위 라이브러리 이용해 값이 특정 범위에 속하는 데이터 개수 구하기
from bisect import bisect_left, bisect_right
#값이 [left_value, right_value]인 데이터의 개수를 반환하는 함수
def count_by_range(a, left_value, right_value):
right_index = bisect_right(a,right_value)
left_index = bisect_left(a,left_value)
return right_index - left_index
#배열 선언
a=[1,2,3,3,3,3,4,4,8,9]
#값이 4인 데이터 개수 출력
print(count_by_range(a, 4, 4))
#값이 [-1, 3] 범위에 있는 데이터 개수 출력
print(count_by_range(a, -1, 3))
- 파라메트릭 서치(Parametric Search)
- 최적화 문제를 결정 문제(’예’ 혹은 ‘아니오’)로 바꾸어 해결하는 기법
- 예: 특정한 조건을 만족하는 가장 알맞은 값을 빠르게 찾는 최적화 문제
- 일반적으로 코테에서 파라메트릭 서치 문제는 이진 탐색 이용
import sys
# 하나의 문자열 데이터 입력받기
input_data = sys.stdin.readline().rstrip()
# rstrip() 함수 이용해 줄바꿈 기호 제거 필수
# 입력받은 문자열 그대로 출력
print(input_data)
Reference
이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬 - 나동빈 저
