[이것이 코딩 테스트다 with Python] 26강 이진 탐색 개요

https://www.youtube.com/watch?v=-Gx0T92-7h8&list=PLVsNizTWUw7H9_of5YCB0FmsSc-K44y81&index=26

 

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
  • 이진 탐색은 시작점, 끝점, 중간점을 이용하여 탐색 범위를 설정한다

---

이진 탐색 동작 예시

• 이미 정렬된 10개의 데이터 중에서 값이 4인 원소를 찾는 예시를 살펴보자

• [Step 1] 시작점: 0, 끝점: 9, 중간점: 4 (소수점 이하 제거)

• [Step 2] 시작점:0, 끝점: 3, 중간점: 1 (소수점 이하 제거)

• [Step 3] 시작점: 2, 끝점: 3, 중간점: 2 (소수점 이하 제거)

---

이진 탐색의 시간 복잡도

• 단계마다 탐색 범위를 2로 나누는 것과 동일하므로 연산 횟수는 log₂𝑁에 비례한다
• 예를 들어 초기 데이터 개수가 32개일 때, 이상적으로 1단계를 거치면 16개가량의 데이터만 남는다
  • 2단계를 거치면 8개가량의 데이터만 남는다
  • 3단계를 거치면 4개가량의 데이터만 남는다
• 다시 말해 이진 탐색은 탐색 범위를 절반씩 줄이며, 시간 복잡도는 𝑂(log𝑁) 을 보장한다

---

이진 탐색 소스코드: 재귀적 구현 (Python)

# 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)

실행 결과

10 7 ⮐
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 ⮐
4

10 7 ⮐
1 3 5 6 9 11 13 15 17 19 ⮐
원소가 존재하지 않습니다

---

이진 탐색 소스코드: 재귀적 구현 (Java)

import java.util.*;

public class Main {

    // 이진 탐색 소스코드 구현(재귀 함수)
    public static int binarySearch(int[] arr, int target, int start, int end) {
        if (start > end) return -1;
        int mid = (start + end) / 2;
        // 찾은 경우 중간점 인덱스 반환
        if (arr[mid] == target) return mid;
        // 중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 작은 경우 왼쪽 확인
        else if (arr[mid] > target) return binarySearch(arr, target, start, mid - 1);
        // 중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 큰 경우 오른쪽 확인
        else return binarySearch(arr, target, mid + 1, end);
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);

        // 원소의 개수(n)와 찾고자 하는 값(target)을 입력받기 
        int n = sc.nextInt();
        int target = sc.nextInt();

        // 전체 원소 입력받기 
        int[] arr = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            arr[i] = sc.nextInt();
        }

        // 이진 탐색 수행 결과 출력 
        int result = binarySearch(arr, target, 0, n - 1);
        if (result == -1) {
            System.out.println("원소가 존재하지 않습니다.");
        }
        else {
            System.out.println(result + 1);
        }
    }

}

실행 결과

10 7 ⮐
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 ⮐
4

10 7 ⮐
1 3 5 6 9 11 13 15 17 19 ⮐
원소가 존재하지 않습니다

---

이진 탐색 소스코드: 반복문 구현 (Python)

# 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

# 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)

실행 결과

10 7 ⮐
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 ⮐
4

10 7 ⮐
1 3 5 6 9 11 13 15 17 19 ⮐
원소가 존재하지 않습니다

---

이진 탐색 소스코드: 반복문 구현 (Java)

import java.util.*;

public class Main {

    // 이진 탐색 소스코드 구현(반복문)
    public static int binarySearch(int[] arr, int target, int start, int end) {
        while (start <= end) {
            int mid = (start + end) / 2;
            // 찾은 경우 중간점 인덱스 반환
            if (arr[mid] == target) return mid;
            // 중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 작은 경우 왼쪽 확인
            else if (arr[mid] > target) end = mid - 1;
            // 중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 큰 경우 오른쪽 확인
            else start = mid + 1; 
        }
        return -1;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);

        // 원소의 개수(n)와 찾고자 하는 값(target)을 입력받기 
        int n = sc.nextInt();
        int target = sc.nextInt();

        // 전체 원소 입력받기 
        int[] arr = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            arr[i] = sc.nextInt();
        }

        // 이진 탐색 수행 결과 출력 
        int result = binarySearch(arr, target, 0, n - 1);
        if (result == -1) {
            System.out.println("원소가 존재하지 않습니다.");
        }
        else {
            System.out.println(result + 1);
        }
    }

}

실행 결과

10 7 ⮐
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 ⮐
4

10 7 ⮐
1 3 5 6 9 11 13 15 17 19 ⮐
원소가 존재하지 않습니다

---

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

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

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

실행 결과

2
4

---

값이 특정 범위에 속하는 데이터 개수 구하기

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))
print(count_by_range(a, -1, 3))

실행 결과

2
6

---

파라메트릭 서치 (Parametric Search)

• 파라메트릭 서치란 최적화 문제를 결정 문제('예' 혹은 '아니오')로 바꾸어 해결하는 기법이다
  • 예시: 특정한 조건을 만족하는 가장 알맞은 값을 빠르게 찾는 최적화 문제
• 일반적으로 코딩 테스트에서 파라메트릭 서치 문제는 이진 탐색을 이용하여 해결할 수 있다