선형 탐색(Linear Search): 기초적인 탐색 알고리즘

🔹 선형 탐색이란?

1. 선형 탐색(Linear Search)의 정의

선형 탐색(Linear Search)은 배열 또는 리스트의 처음부터 끝까지 순차적으로 확인하여 원하는 요소를 찾는 탐색 알고리즘입니다. 정렬되지 않은 데이터에서도 사용할 수 있으며, 구현이 간단한 것이 특징입니다.

✅ 선형 탐색의 주요 특징:

• 가장 단순한 탐색 방법으로, 배열의 처음부터 끝까지 차례로 비교
• 정렬이 필요하지 않으며, 임의의 배열에서도 사용 가능
• O(n)의 시간 복잡도를 가지며, 데이터가 많아질수록 탐색 시간이 증가
• 추가적인 메모리 사용이 거의 없는 제자리 탐색(In-Place Search)

📌 선형 탐색은 소규모 데이터에서 유용하지만, 대규모 데이터에서는 비효율적일 수 있습니다.

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🔹 선형 탐색의 동작 과정

1. 첫 번째 요소부터 순차적으로 목표 값(Target)과 비교
2. 일치하는 값이 발견되면 해당 인덱스를 반환
3. 배열 끝까지 검색했지만 찾지 못하면 -1을 반환

✔️ 선형 탐색 예제 (Python):

def linear_search(arr, target):
    for i in range(len(arr)):
        if arr[i] == target:
            return i  # 요소의 인덱스를 반환
    return -1  # 요소를 찾을 수 없는 경우

arr = [10, 20, 30, 40, 50]
print(linear_search(arr, 30))  # 출력: 2

📌 선형 탐색은 정렬되지 않은 데이터에서도 동작하지만, 최악의 경우 O(n)의 탐색 시간이 필요합니다.

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🔹 선형 탐색의 시간 복잡도 분석

케이스	시간 복잡도
최악의 경우 (O(n))	찾는 요소가 마지막에 위치하거나 없는 경우
평균적인 경우 (O(n))	임의의 위치에서 요소를 찾는 경우
최선의 경우 (O(1))	찾는 요소가 첫 번째에 위치한 경우

📌 배열 크기가 커질수록 선형 탐색의 성능이 저하될 수 있습니다.

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🔹 선형 탐색의 시각적 표현

✔️ 입력 배열: [5, 3, 8, 4, 2]

1. 목표 값(Target) = 4
   • 5 == 4 (❌)
   • 3 == 4 (❌)
   • 8 == 4 (❌)
   • 4 == 4 (✅) → 인덱스 3에서 찾음

📌 배열의 모든 요소를 하나씩 검사하여 목표 값을 찾습니다.

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🔹 선형 탐색의 장점과 단점

✅ 장점:

• 구현이 간단하고 직관적
• 정렬이 필요하지 않음
• 추가적인 메모리 사용이 거의 없음 (제자리 탐색)

❌ 단점:

• O(n)의 시간 복잡도를 가지므로 데이터가 많아질수록 속도가 느려짐
• 이진 탐색(Binary Search)보다 비효율적

📌 소규모 데이터에는 유용하지만, 큰 데이터셋에서는 효율적인 탐색 알고리즘을 고려해야 합니다.

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🔹 선형 탐색 vs 다른 탐색 알고리즘 비교

탐색 알고리즘	시간 복잡도 (최악)	데이터 구조
선형 탐색	O(n)	배열, 리스트
이진 탐색	O(log n)	정렬된 배열
해시 탐색	O(1) (평균) / O(n) (최악)	해시 테이블
DFS	O(V+E)	그래프
BFS	O(V+E)	그래프

📌 데이터 크기와 정렬 여부에 따라 적절한 탐색 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.

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📌 결론

✅ 선형 탐색(Linear Search)은 가장 기초적인 탐색 알고리즘으로, 데이터가 정렬되지 않은 경우에도 사용할 수 있습니다.
✅ O(n)의 시간 복잡도를 가지며, 데이터 크기가 커질수록 탐색 시간이 증가할 수 있습니다.
✅ 추가적인 메모리 사용이 거의 없지만, 대량의 데이터에서는 이진 탐색 또는 해시 탐색이 더 효율적일 수 있습니다.
✅ 작은 데이터셋이나 정렬되지 않은 데이터에서 간단한 검색이 필요할 때 유용합니다.