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  • 이진탐색
    Algorithm 2020. 8. 30. 14:21

    순차 탐색

    리스트 안에있는 특정한 데이터르 찾기 위해 앞에서 부터 순서별로 하나씩 확인 하는 방법.

    정렬되지 않은 리스트에서 데이터를 찾을 때 주로 사용.

     

    find_item = 'hi'
    
    list =['gg','dd','ee','ff','hi','ew','se']
    
    for i in range(len(list)):
    	if list[i] == find_item:
        	return i

    시간 복잡도

    n개일때 최대 n개의 비교이므로 O(N)이다.

     

    이진 탐색

    반으로 쪼개가면서 탐색하기.

    이미 배열 내부의 데이터가 정렬 되어 있다는 가정하에 사용할 수 있는 알고리즘.

    보통 3개의 변수 사용, 시작점, 끝점, 중간점.

    찾으려는 데이터와 중간점 위치에 있는 데이터를 반복적으로 비교해서 원하는 데이터를 찾는 과정.

    한번 확인할 때 마다 확인하는 원소의 개수가 절반씩 줄어든다.

     

    # 재귀를 통한 이진탐색
    
    def binary_search(array, target, start, end):
    	if start>end:
        	return None
        mid = (start+end)//2
    
    #값을 찾은 경우 중간점 인덱스 반환.
        if array[mid] == target:
        	return mid
    
    #중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 작은 경우
        elif array[mid] > target:
        	return binary_search(array,target,start,mid-1)
    #중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 큰 경우
    	else:
        	return binary_search(array,target,mid+1,end)
            
            
    #반복문을 통한 이진탐색
    
    def binary_search(array,target, start, end):
    	while start<=end:
        	mid = (start+end)//2
            if array[mid] == target:
            	return mid
            elif array[mid] > target:
            	end = mid -1
            else:
            	start = mid+1
        return None

    트리 자료구조

    이진 탐색은 전제 조건이 데이터 정렬이다.

    데이터베이스는 내부적으로 데용량 데이터 처리에 적합한 트리 자료구조를 이용하여 항상 데이터가 정렬되어 있다.

    트리는 노드와 노드의 연결로 표현하며 여기에서 노드는 정보의 단위로 어떠한 정보를 가지고 있는 객체로 이해할 수 있다.

    • 트리는 부모 노드와 자식 노드의 관계로 표현된다.
    • 트리의 최상단 노드를 루트 노드라한다.
    • 트리의 최하단 노드를 단말 노드라한다.
    • 트리에서 일부를 떼어내도 트리 구조이며 이를 서브 트리라 한다.
    • 트리는 파일 시스템과 같이 계층적이고 정렬된 데이터를 다루기에 적합하다.

    이진 탐색 트리

    트리 자료구조 중에서 가장 간단한 형태가 이진 탐색 트리이다.

    이진 탐색트리란 이진 탐색이 동작 할 수 있도록 고안된, 효율적인 탐색이 가능한 자료구조이다.

    • 부모 노드보다 왼쪽 자식 노드가 작다.
    • 부모 노드보다 오른쪽 자식 노드가 크다.

     

     

     

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