이진 탐색 알고리즘

• 순차 탐색: 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 확인하는 방법
• 이진 탐색: 정렬되어 있는 리스트에서 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 방법 (시작점, 끝점, 중간점을 이용해 탐색 범위를 설정한다.)

<이진 탐색의 시간 복잡도>

단계마다 탐색 범위를 2로 나누는 것과 동일하므로 연산횟수는 log2N에 비례한다.

즉, 시간 복잡도는 O(logN)을 보장한다.

 

<이진 탐색 소스코드: 재귀적 구현>

# 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(찾고자 하는 값)을 입력 받기
n, target = list(map(int, input().split()))
# 전체 원소 입력 받기
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: 반복문 구현>

# 이진 탐색 소스코드 구현 (재귀 함수)
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 찾고자 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(찾고자 하는 값)을 입력 받기
n, target = list(map(int, input().split()))
# 전체 원소 입력 받기
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 인덱스를 반환
• bisect_right(a,x): 정렬된 순서를 유지하면서 배열 a에 x를 삽입할 가장 오른쪽 인덱스를 반환
• from bisect import bisect_left, bisect_right
• 값이 특정 범위에 속하는 데이터 개수를 쉽게 구할 수 있음

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)) # 2

# 값이 [-1,3] 범위에 있는 데이터 개수 출력
print(count_by_range(a,-1,3)) # 6

<파라메트릭 서치 (Parametric Search)>

파라메트릭 서치란 최적화 문제를 결정 문제('예' 혹은 '아니오')로 바꾸어 해결하는 기법이다.

ex) 특정한 조건을 만족하는 가장 알맞은 값을 빠르게 찾는 최적화 문제

 

출처url: https://www.youtube.com/watch?v=94RC-DsGMLo&list=PLRx0vPvlEmdAghTr5mXQxGpHjWqSz0dgC&index=8