{"componentChunkName":"component---src-templates-blog-post-js","path":"/algorithm/binary-search/","result":{"data":{"site":{"siteMetadata":{"title":"Tory","author":"[Tory]","siteUrl":"https://gatsby-starter-bee.netlify.com","comment":{"disqusShortName":"","utterances":"JaeYeopHan/gatsby-starter-bee"},"sponsor":{"buyMeACoffeeId":"jbee"}}},"markdownRemark":{"id":"21b2b1da-a5b5-5003-b7c2-8acda96b08ee","excerpt":"Jump into Binary Search 정렬된 자료에서 탐색하는 알고리즘입니다.\n나열된 자료들 중에서 중앙에 있는 값을 기준으로 찾고자 하는 값이 큰 경우 혹은 작은 경우에 따라 찾아야 하는 자료의 범위가 반씩 줄어들기 때문에 시간 복잡도는 O(logN)이 됩니다. 1. 구현 recursion iteration","html":"

Jump into Binary Search

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정렬된 자료에서 탐색하는 알고리즘입니다.\n나열된 자료들 중에서 중앙에 있는 값을 기준으로 찾고자 하는 값이 큰 경우 혹은 작은 경우에 따라 찾아야 하는 자료의 범위가 반씩 줄어들기 때문에 시간 복잡도는 O(logN)이 됩니다.

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1. 구현

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recursion

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def binary_search(arr, v):\n    def partition(left, right):\n        if right < left:\n            return\n        nonlocal is_searched\n        mid = (left + right) // 2\n        if arr[mid] == v:\n            is_searched = True\n            return\n        elif arr[mid] > v:\n            partition(left, mid - 1)\n        else:\n            partition(mid + 1, right)\n\n    is_searched = False\n    partition(0, len(arr) - 1)\n\n    return is_searched
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iteration

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import time\ndef binary_search(arr, v):\n    left = 0\n    right = len(arr) - 1\n    while left <= right:\n        mid = (left + right) // 2\n        # 인덱스를 더해 반으로 나누면 홀수는 중앙, 짝수는 중앙의 왼쪽\n        if arr[mid] == v:\n            return True\n        elif arr[mid] < v:\n            left = mid + 1\n        else:\n            right = mid - 1\n    return False
","frontmatter":{"title":"Binary Search","date":"April 04, 2021"}}},"pageContext":{"slug":"/algorithm/binary-search/","previous":{"fields":{"slug":"/algorithm/time-complexity/"},"frontmatter":{"title":"Time Complexity","category":"algorithm","draft":false}},"next":{"fields":{"slug":"/algorithm/merge-sort/"},"frontmatter":{"title":"Merge Sort","category":"algorithm","draft":false}}}},"staticQueryHashes":["3128451518","521680639"]}