이진탐색

 

공부한 책: 이코테

 

 

- 순차 탐색: 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 확인

- 이진 탐색: 정렬되어 있는 리스트에서 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색

-- 이진 탐색은 시작점, 끝점, 중간점을 이용하여 탐색 범위를 설정

 

출처: 이코테

 

1. 8과 4랑 비교해 어떤 것이 더 큰지 비교한 후

2. 찾고자 하는 값보다 중간점 값이 더 크다면 중간점에서 오른쪽값은 확인할 필요가 없음(4보다 다 큰 것이므로)

3. 따라서 끝점을 중간점의 왼쪽으로 1개 옮김

4. 또 중간점을 찾는다.

5. 중간점인 2보다 4가 더 크므로 왼쪽 데이터는 볼 필요가 없음. 이번에는 시작점 위치를 중간점 오른쪽으로 1개 옮김

6. 중간점과 우리가 찾고자하는 값 4와 일치하므로 탐색을 마친다.

 

단계마다 탐색 범위를 2로 나누는 것과 동일하므로 연산 횟수는 log2N에 비례.

 

 

코드구현

# 재귀 함수 활용
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)

# 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

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

a = [1,2,4,4,8]
x = 4

print(bisect_left(a, x))
print(bisect_right(a, x))