일본 치바현's blog

🔹 이진 탐색이란?1. 이진 탐색(Binary Search)의 정의이진 탐색(Binary Search)은 정렬된 배열에서 특정 값을 찾기 위해 데이터를 절반씩 나누어 탐색하는 효율적인 알고리즘입니다. ✅ 이진 탐색의 주요 특징:정렬된 배열에서만 사용 가능매 단계마다 검색 범위를 절반으로 줄여 O(log n)의 시간 복잡도를 가짐재귀(Recursive) 또는 반복(Iterative) 방식으로 구현 가능선형 탐색(Linear Search)보다 훨씬 빠른 탐색 속도를 보장📌 이진 탐색은 대량의 정렬된 데이터에서 빠르게 요소를 찾을 때 유용합니다.🔹 이진 탐색의 동작 과정배열의 중앙 요소를 선택 (Pivot)하여 찾고자 하는 값과 비교찾는 값이 중앙 값보다 작으면 왼쪽 부분 배열을 탐색찾는 값이 중앙 값보..

🔹 탐색 알고리즘이란?1. 탐색 알고리즘(Search Algorithm)의 정의탐색 알고리즘(Search Algorithm)은 주어진 데이터 내에서 특정 요소를 찾는 방법을 제공하는 알고리즘입니다. 효율적인 탐색 알고리즘은 데이터 크기와 구조에 따라 적절하게 선택해야 합니다.✅ 탐색 알고리즘의 주요 특징:선형 구조(배열, 리스트) 탐색과 비선형 구조(트리, 그래프) 탐색으로 구분시간 복잡도(Time Complexity)와 공간 복잡도(Space Complexity)가 성능을 결정정렬 여부와 데이터 구조에 따라 최적의 탐색 방법이 다름📌 탐색 알고리즘은 데이터베이스, 네트워크 경로 탐색, AI 최적 경로 탐색 등에 필수적입니다.🔹 주요 탐색 알고리즘1. 선형 탐색(Linear Search) - O(n..

🔹 선형 탐색이란?1. 선형 탐색(Linear Search)의 정의선형 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 비교정렬이 필요하지 않으며, 임의의 배열에서도 사용 가능O(n)의 시간 복잡도를 가지며, 데이터가 많아질수록 탐색 시간이 증가추가적인 메모리 사용이 거의 없는 제자리 탐색(In-Place Search)📌 선형 탐색은 소규모 데이터에서 유용하지만, 대규모 데이터에서는 비효율적일 수 있습니다.🔹 선형 탐색의 동작 과정첫 번째 요소부터 순차적으로..

🔹 DFS란?1. 깊이 우선 탐색(Depth-First Search, DFS)의 정의깊이 우선 탐색(Depth-First Search, DFS)은 그래프를 탐색하는 알고리즘으로, 한 경로를 끝까지 탐색한 후 다시 돌아가 다른 경로를 탐색하는 방식입니다. DFS는 스택(Stack) 또는 재귀(Recursion)를 활용하여 구현되며, 미로 탐색, 경로 찾기, 백트래킹 등에 널리 활용됩니다.✅ DFS의 주요 특징:한 경로를 끝까지 탐색한 후, 더 이상 진행할 수 없으면 이전 노드로 돌아감(백트래킹)재귀 함수(Recursion) 또는 명시적 스택(Stack)을 사용하여 구현 가능BFS(너비 우선 탐색)와 달리 특정 경로를 먼저 탐색하는 방식O(V+E)의 시간 복잡도를 가짐 (V: 정점 수, E: 간선 수)📌..

🔹 BFS란?1. 너비 우선 탐색(BFS)의 정의너비 우선 탐색(Breadth-First Search, BFS)은 그래프 탐색 알고리즘으로, 시작 노드에서 가까운 노드부터 탐색하며 점진적으로 멀리 있는 노드를 방문하는 방식입니다. BFS는 큐(Queue)를 활용하여 구현되며, 최단 경로 탐색, 네트워크 분석, 인공지능 경로 탐색 등에 널리 활용됩니다.✅ BFS의 주요 특징:가장 가까운 노드부터 탐색하는 방식큐(Queue)를 사용하여 구현O(V+E)의 시간 복잡도를 가짐 (V: 정점 수, E: 간선 수)최단 경로를 찾는 문제에서 유리함 (비가중 그래프에서 최적해 보장)📌 BFS는 최단 경로, 네트워크 분석, 웹 크롤링 등에 널리 활용됩니다.🔹 BFS의 구현 방법1. 큐(Queue) 기반 BFS✅ 명시..