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Python algorithm 개념 및 실습 - 순차탐색 본문
알고리즘이란 ?
- 어떤 일을 하기 위한 명령의 집합
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- 알고리즘의 성능을 객관적으로 평가하는 기준
- 시간복잡도(time complexity) : 실행 횟수로 판단
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- 알고리즘이 얼마나 빠른지 표시하는 방법
- 입력 데이터 크기 증가할 때 알고리즘 연산 시간(횟수)의 증가 방식
- 연산의 횟수를 비교함
- O(n) : 계산 복잡도
- O : 빅 O
- n : 연산 횟수
- O(1) : 입력 크기 n과 계산 복잡도가 무관 할때 ex) n(n+1)/2
- O(logn) : 입력 크기 n의 로그 값에 비례하여 증가 ex) 이분탐색
- O(n) : 입력 크기 n에 비례하여 복잡도 증가 ex) 최댓값, 순차탐색
- O(nlogn) : 입력 크기 n과 로그 n 값의 곱에 비례하여 복잡도 증가 ex) 병합정렬, 퀵정렬
- O(n²) : 입력 크기 n의 제곱에 비례하여 복잡도 증가 ex) 선택정렬, 삽입정렬
- O(n₂) : 입력 크기가 n 일 때, 2의 n 제곱 값에 비례하여 복잡도 증가 ex)하노이의 탑
탐색 : 주어진 리스트에 특정한 값이 있는지 찾아 그 위치를 리턴
# 순차 탐색 : 특정한 요소의 위치 리턴(찾은 경우), 못찾으면 -1
def seq_search(list1, key):
size = len(list1)
for i in range(size):
if key == list1[i]:
return i
# for문을 다 돌았는데도 못찾으면 -1
return -1
# 찾는 숫자가 여러개 있다면 모든 위치를 리스트로 리턴
# 못 찾는 경우 빈 리스트
def seq_search2(list1, key):
size = len(list1)
# 비어 있는 리스트
result = [] # result = list()
for i in range(size):
if key == list1[i]:
result.append(i)
return result
if __name__ == "__main__":
list1 = [17, 92, 18, 33, 58, 7, 33, 42]
print("18 값", seq_search(list1, 18))
print("33 값", seq_search(list1, 33))
print("800 값", seq_search(list1, 800))
print()
print("18 값", seq_search2(list1, 18))
print("33 값", seq_search2(list1, 33))
print("800 값", seq_search2(list1, 800))
학생 번호와 이름이 리스트로 주어졌을 때 학생 번호를 입력하면 학생 번호에 해당하는 이름을 순차탐색으로 찾아 돌려주는 함수 작성
# 찾는 학생의ㅣ 번호가 없다면 ? 리턴
# enumerate 함수를 사용하면 index 값을 쉽게 가지고 올수 있음.
def search_name(stu_no, stu_name, num):
for idx, no in enumerate(stu_no):
if no == num:
return stu_name[idx]
return "?"
if __name__ == "__main__":
stu_no = [39, 14, 67, 105]
stu_name = ["Justin", "John", "Mike", "Summer"]
print(search_name(stu_no, stu_name, 39))
print(search_name(stu_no, stu_name, 67))
print(search_name(stu_no, stu_name, 190)) # 해당 학생 없음
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