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# 학습 내용 정리/알고리즘분석(Python)

[알고리즘분석] 7.5. 계산복잡도 : 검색 2 (完)

안녕하세요! 코딩하는 경제학도 쏘코입니다. 드디어 이번 포스팅이 알고리즘분석의 마지막 포스팅이 될 것 같습니다. 참 길었습니다 ㅠㅠ 이번 포스팅에서는 해시와 문자열 매칭으로 검색을 구현하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 목차 0. 해싱 만약 키가 주민등록번호라면 해당 번호의 저장소 를 모두 만들기는 굉장히 어렵습니다. 13자리의 숫자를 담아야 하기 때문입니다. 그렇다면 어떻게 효율적으로 인덱스를 관리할 수 있을까요? 이럴 때 사용할 수 있는 방법이 바로 해싱입니다. 0부터 99의 인덱스를 가진 크기가 100인 배열을 만든 후에, 키를 0~99 사이의 값을 가지도록 해시(hash)합니다. 여기서 해시함수는 키를 배열 인덱스값으로 변환하는 함수입니다. 예를 들면 h(key) = key % 100 으로 ..

2021. 6. 16. 09:21
# 학습 내용 정리/알고리즘분석(Python)

[알고리즘분석] 7. 계산복잡도 : 검색

알고리즘분석 카테고리의 마지막은 검색의 계산복잡도에 대한 내용이 되겠습니다. 이번 포스팅에서는 검색 방법들의 계산복잡도를 알아보도록 하겠습니다. 목차 0. 검색의 하한 먼저 검색 문제의 정의부터 알아보도록 합시다. 검색 문제는 n개의 키를 가진 배열 S와 어떤 키 x가 주어졌을 때, x = S[i]가 되는 첨자 i를 찾는 것입니다. 만약 x가 배열 S에 없다면 오류로 처리해야하죠. 이전 포스팅에서 배웠던 정렬을 이용해서 배열을 정렬한 후에 이진(이분) 검색 알고리즘을 사용하면 시간복잡도가 W(n) = floor(lg n) + 1이 되어서 매우 효율적인 알고리즘을 만들 수 있습니다. (floor는 내림, ceil은 올림입니다!) 그렇다면 이진 검색보다 더 좋은 알고리즘을 만들 수 있을까요? 정답은 아니다입..

2021. 6. 15. 22:16