알고리즘 - 검색(Search)

예전 글에서 완전검색(Exaustive Search) 즉, 브루트 포스에 대해서 알아보았다. 경우의 수를 이용하여 문제를 푸는 것이 아닌 저장되어 있는 자료 중에서 원하는 항목을 찾는 작업이다.

 

검색(Search)

• 탐색 키(search key) : 자료를 구별하여 인식할 수 있는 키
• 종류
  • 순차 검색(sequential search)
  • 이진 검색(binary search)
  • 해쉬(hash)

순차 검색 (Sequential Search)

• 일렬로 되어 있는 자료를 순서대로 검색하는 방법
  • 가장 간단하고 직관적인 검색 방법
  • 배열이나 연결 리스트 등 순차구조로 구현된 자료구조에서 원하는 항목을 찾을 때 유용함
  • 알고리즘이 단순하여 구현이 쉽지만, 검색 대상의 수가 많은 경우에는 수행시간이 급격히 증가하여 비효율

 

1. 정렬되어 있지 않은 경우

• 검색 과정
  1. 첫 번째 원소부터 순서대로 검색 대상과 키 값이 같은 원소가 있는지 비교하며 찾는다.
  2. 키 값이 동일한 원소를 찾으면 그 원소의 인덱스를 반환한다.
  3. 자료구조의 마지막에 이를 때까지 검색 대상을 찾지 못하면 검색 실패
• 찾고자 하는 원소의 순서에 따라 비교회수가 결정된다.
  • 첫 번째 원소를 찾을 때는 1번 비교, 두 번째 원소를 찾을 때는 2번 비교..
  • 정렬되지 않은 자료에서의 순차 검색의 평균 비교 회수
    • = (1/n) * (1+2+3+...+n) = (n+1)/2
  • 시간 복잡도 : O(n)

검색 예

구현 예

 

 

2. 정렬되어 있는 경우

• 검색 과정
  • 자료가 오름차순으로 정렬된 상태에서 검색을 실시한다고 가정하자.
  • 자료를 순차적으로 검색하면서 키 값을 비교하여, 원소의 키 값이 검색 대상의 키 값보다 크면 찾는 원소가 없다는 것이므로 더 이상 검색하지 않고 검색을 종료한다.

•  찾고자 하는 원소의 순서에 따라 비교회수가 결정됨
  • 정렬이 되어 있으므로, 검색 실패를 반환하는 경우 평균 비교 회수가 반으로 줄어든다.
  • 시간 복잡도 : O(n)

구현 예

 

 

이진 검색 (Binary Search) - 정렬되어 있는 경우 사용

• 자료의 가운데에 있는 항목의 키 값과 비교하여 다음 검색의 위치를 결정하고 검색을 계속 진행하는 방법
  • 목적 키를 찾을 때까지 이진 검색을 순환적으로 반복 수행함으로써 검색 범위를 반으로 줄여가면서 보다 빠르게 검색을 수행함
• 이진 검색을 하기 위해서는 자료가 정렬된 상태여야 한다.
• 검색 과정
  1. 자료의 중앙에 있는 원소를 고른다.
  2. 중앙 원소의 값과 찾고자 하는 목표 값을 비교한다.
  3. 목표 값이 중앙 원소의 값보다 작으면 자료의 왼쪽 반에 대해서 새로 검색을 수행하고, 크다면 자료의 오른쪽 반에 대해서 새로 검색을 수행한다.
  4. 찾고자 하는 값을 찾을 때까지 1~3의 과정을 반복한다.

• 구현
  • 검색 범위의 시작점과 종료점을 이용하여 검색을 반복 수행한다.
  • 이진 검색의 경우, 자료에 삽입이나 삭제가 발생했을 때 배열의 상태를 항상 정렬 상태로 유지하는 추가 작업이 필요하다.

 

추가적으로 재귀 함수를 이용하여 이진 검색을 구현할 수도 있다.

 

이렇게 검색에 대해 알아보았다. 내 눈엔 전부 비슷해 보이지만, 코드를 실행하고 시간개념을 알다보면 깨닫지 않을까 싶다.