Coding Test(이진 탐색)

순차 탐색

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

이진탐색

- 정렬되어 있는 리스트에서 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 방법

- 시작점, 끝점, 중간점을 이용하여 탐색 범위 설정

- 시간복잡도 : O(logN)

# 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)

# 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 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

#이진 탐색 라이브러리
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))

>> 2
>> 4

파라메트릭 서치(Parametric Search)

- 최적화 문제를 결정 문제(yes or no)로 바꾸어 해결하는 기법

- 이진 탐색을 이용하여 해결 가능

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

 

'현재 이 높이로 자르면 조건을 만족할 수 있는가?'

를 확인한 뒤에 조건의 만족여부에 따라 탐색 범위를 좁혀 해결한다.

중간점의 값은 시간이 지날수록 '최적화된 값'이 된다.