JUNGOL...100

Intermediate_Coder/분할정복/Tutorial : 이진탐색(Binary Search-이진검색)

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문제                                            

[분할 정복 알고리즘(Divide and Conquer Algorithm)]

 

주어진 문제의 크기가 감당하기 어려운 경우 보다 작은 문제로 나누어 해결하는 방법(알고리즘)이다.

이진검색, 퀵정렬, 합병정렬 등이 대표적인 예이다.

 

[이진 검색(Binary Search)]

이진 검색(탐색) 알고리즘이란 정렬된 데이터 리스트에서 

목표값 또는 목표값이 있는 위치를 빠른 시간에 찾는 분할 정복 알고리즘 중에 하나이다.

 

예를 들어 정렬된 데이터 배열 A[]가 주어지고 목표값 target 을 찾는다고 가정해보자.

이때 첫 번째 원소의 인덱스는 low 이고, 마지막 원소의 인덱스는 high 라고 하자.

 

이제 이진 검색 알고리즘 프로세스는 다음과 같다.

 

1. 현재 탐색 구간의 가운데 배열번호(인덱스) mid를 구한다.

   mid = (low + high) / 2;

 

2. A[mid]값과 target값을 비교한다.

   (1) 만약 A[mid] == target 이라면 목표값 또는 목표값이 있는 위치를 찾은 것이다.

   (2) 만약​ A[mid] < target 이라면 low = mid+1로 하여 검색범위를 조정한다.

   (3) 만약​ A[mid] > target 이라면 high = mid-1로 하여 검색범위를 조정한다.

 

3. 탐색구간이 남아 있고 목표값을 찾지 못한 동안 1, 2번 프로세스를 반복한다.

   만약 low > high 라면(탐색구간이 남지 않는 경우) 목표값이 배열에 없는 경우이다.

 

위 프로세스는 매 루프마다 탐색해야할 범위가 절반 이하로 줄어든다.

데이터 개수와 최대 탐색수를 표로 비교해보면 아래와 같다.​

 

JUNGOL 분할정복 이진탐색

 

데이터 수가 2배 늘어날때마다 탐색 수는 1씩 증가하고 있다.

따라서 데이터 수에 따른 탐색수를 일반화 하여 나타내면 밑이 2인 log(n) + 1 임을 알 수 있다.

순차탐색에 비하여 매우 훌륭한 성능을 보여준다.

 

[이진탐색 의사코드 - loop version]

binarySearch (A[], low, high, target) :
    while low <= high :
        mid = (low + high) / 2;
        if A[mid] == target:
            return mid
        if A[mid] > target:
            high = mid - 1
        else:
            low = mid + 1
 
    return -1

 

[이진탐색 의사코드 - recursive version]

binarySearchRecur (A[], low, high, target):
    if low > high:
        return -1
    mid = (low + high) / 2
 
    if A[mid] == target:
        return mid
 
    if( A[mid] > target):
        return binarySearchRecur(A, low, mid-1, target)
 
    return binarySearchRecur(A, mid+1, high, target)

 

[문제]

N개의 정렬된 데이터가 주어지고 Q개의 질의가 주어진다.

정렬된 데이터에서 목표값이 있는 위치(인덱스)를 찾는 프로그램을 작성하시오.

 

입력 형식                                     

첫 행에 N(100 <= N <= 500,000​)이 입력된다.

두 번째 행에 오름차순으로 정렬된 N개의 정수 ai가 입력된다. (-10억 ~ 10억) 

세 번째 행에 Q(100 <= Q <= 500,000​) 가 입력된다.

네 번째 행에 Q개의 정수 bi가 입력된다. (-10억 ~ 10억)

 

출력 형식                                     

Q개의 bi에 대하여 각각의 결과를 공백으로 구분하여 하나의 행에 출력한다.

배열의 첫번째 원소는 0번 인덱스에 마지막 원소는 N-1번 인덱스에 저장된다고 가정한다. 

찾는 값이 없는 경우 -1을 출력한다.

 

입력 예                                        

5                    | 8

1 2 3 4 5          | -7 -5 -3 0 2 4 6 8

3                    | 5

-5 5 2              | -3 6 -7 0 8

 

출력 예                                        

-1 4 1              | 2 6 0 3 7

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BinarySearch.h

#include <iostream>

class BinarySearch : public Base
{
private:
	int DoSearch(int arr[], int beg, int end, int num);
};

 

BinarySearch.cpp

void BinarySearch::Code()
{
	int n;
	std::cin >> n;

	int* arr = new int[n];
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		std::cin >> arr[i];
	}

	int m;
	std::cin >> m;

	int num;
	for (int i = 0; i < m; i++)
	{
		std::cin >> num;
		std::cout << DoSearch(arr, 0, n, num) << ' ';
	}

	delete[] arr;
}

int BinarySearch::DoSearch(int arr[], int beg, int end, int num)
{
	while (beg <= end)
	{
		int mid{ (end + beg) / 2 };

		if (arr[mid] == num)
		{
			return mid;
		}

		if (num < arr[mid])
		{
			end = mid - 1;
		}
		else
		{
			beg = mid + 1;
		}
	}
	return -1;
}

 

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실행 결과 Time Limit Exceed(0)

원인 재귀적 처리보다 점수가 안 나오는 이유를 모르겠다. 어쩌면 C++의 입·출력이 느려서 일 수도 있을 것 같다.

처리 방법 C 스타일의 입·출력으로 바꿔봐야 할 것 같다.

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NadanKim/CodingTest_JUNGOL: JUNGOL 코딩 테스트를 위한 저장소 (github.com)

NadanKim/CodingTest_JUNGOL

 

문제출처

Intermediate_Coder/분할정복/Tutorial : 이진탐색(Binary Search-이진검색)-JUNGOL