탐색(Search)은 데이터를 찾는 과정으로, 다양한 자료구조와 알고리즘에서 중요한 역할을 합니다.
데이터분석에 필요한 내용이 될 것 같아 정리해보겠습니다!
1. 선형 탐색 (Linear Search)
1) 알고리즘 설명
• 데이터를 순차적으로 한 항목씩 확인하며 원하는 값을 찾는 탐색 방식.
• 배열이나 리스트가 정렬되지 않아도 사용 가능.
2) 특징
• 시간 복잡도:
• 최선: O(1) (첫 번째 요소가 정답인 경우).
• 최악: O(n) (마지막 요소 또는 없는 경우).
• 공간 복잡도: O(1) (추가 메모리 필요 없음).
• 장점: 단순하고 구현이 쉬움.
• 단점: 데이터가 많을수록 비효율적.
3) Python 코드
def linear_search(arr, target):
for i in range(len(arr)):
if arr[i] == target:
return i # 찾은 값의 인덱스 반환
return -1 # 찾지 못한 경우 -1 반환
# 실행 예시
print(linear_search([3, 5, 2, 1, 4], 2)) # 출력: 2
2. 이진 탐색 (Binary Search)
1) 알고리즘 설명
• 정렬된 데이터를 전제로, 데이터를 반씩 나누어 탐색합니다.
• 중간값을 기준으로 원하는 값이 왼쪽 또는 오른쪽에 있는지 결정하며 탐색 범위를 줄입니다.
2) 특징
• 시간 복잡도:
• 최선 및 최악: O(log n) (탐색 범위가 매번 절반으로 줄어듦).
• 공간 복잡도:
• 반복문 방식: O(1) (추가 메모리 필요 없음).
• 재귀 방식: O(log n) (재귀 호출 스택 사용).
• 장점: 큰 데이터에서 효율적.
• 단점: 데이터가 정렬되어 있어야만 사용 가능.
3) Python 코드
반복문 방식
def binary_search(arr, target):
low, high = 0, len(arr) - 1
while low <= high:
mid = (low + high) // 2
if arr[mid] == target:
return mid # 찾은 값의 인덱스 반환
elif arr[mid] < target:
low = mid + 1
else:
high = mid - 1
return -1 # 찾지 못한 경우 -1 반환
# 실행 예시
print(binary_search([1, 2, 3, 4, 5], 4)) # 출력: 3
재귀 방식
def binary_search_recursive(arr, target, low, high):
if low > high:
return -1
mid = (low + high) // 2
if arr[mid] == target:
return mid
elif arr[mid] < target:
return binary_search_recursive(arr, target, mid + 1, high)
else:
return binary_search_recursive(arr, target, low, mid - 1)
# 실행 예시
print(binary_search_recursive([1, 2, 3, 4, 5], 4, 0, 4)) # 출력: 3
3. 선형 탐색과 이진 탐색의 차이점
특징 | 선형 탐색 (Linear Search) | 이진 탐색 (Binary Search) |
데이터 조건 | 정렬되지 않은 데이터도 가능 | 정렬된 데이터만 가능 |
시간 복잡도 | 최악: O(n) | 최악: O(log n) |
공간 복잡도 | O(1) | 반복문: O(1), 재귀: O(log n) |
속도 | 느림 | 빠름 |
장점 | 구현이 간단하며 정렬이 필요 없음 | 큰 데이터에서도 효율적 탐색 가능 |
단점 | 데이터가 많아질수록 비효율적 | 정렬된 데이터가 아닌 경우 사용할 수 없음 |
4. 사용 사례
선형 탐색 활용 사례
• 소규모 데이터 탐색: 데이터가 작을 경우 간단한 탐색에 적합.
• 정렬 여부를 알 수 없는 데이터: 정렬되지 않은 데이터에서도 동작.
• 데이터 위치 변경이 빈번한 경우: 데이터가 자주 추가되거나 삭제되어 정렬을 유지하기 어려운 경우.
이진 탐색 활용 사례
• 정렬된 데이터 탐색: 데이터가 정렬되어 있는 경우 빠른 탐색.
• 검색 기반 시스템: 데이터베이스, 검색 엔진.
• 로그 기반 탐색: 주식 가격 등 큰 데이터셋에서 특정 값을 빠르게 찾기.
5. 예제: 정렬 여부에 따른 탐색 선택
# 정렬되지 않은 데이터 - 선형 탐색
unsorted_data = [7, 3, 9, 1, 4]
print(linear_search(unsorted_data, 9)) # 출력: 2
# 정렬된 데이터 - 이진 탐색
sorted_data = [1, 3, 4, 7, 9]
print(binary_search(sorted_data, 9)) # 출력: 4
6. 요약
• 선형 탐색은 데이터가 정렬되지 않았거나 소규모일 때 적합.
• 이진 탐색은 정렬된 데이터에서 효율적이며, 데이터 크기가 클수록 효과가 두드러짐.
• 데이터 조건과 문제의 요구사항에 따라 적절한 탐색 알고리즘을 선택해야 합니다.
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