이진 검색 자습서 및 알고리즘에 대해 알아야 할 모든 것

조직에는 일반적으로 수천 또는 수백만 개의 요소가 포함된 대규모 데이터 세트가 있습니다. AI의 개입 없이 데이터 세트 내에서 특정 솔루션이나 결과를 찾는 것은 실질적으로 불가능합니다. 따라서 검색 알고리즘은 AI의 필수 구성 요소입니다. 이를 통해 조직은 방대한 양의 정보를 살펴보고 특정 요소가 데이터 세트에 있는지 여부와 정확한 데이터 위치를 쉽게 찾을 수 있습니다.

검색 알고리즘은 순차 검색과 간격 검색의 두 가지 주요 범주로 분류됩니다. 순차 탐색은 선형 탐색, 간격 탐색은 이진 탐색이라고도 합니다. 선형 검색에서 알고리즘은 필요한 요소를 찾을 때까지 데이터 세트에 언급된 각 항목을 통해 시리즈 방식으로 진행합니다. 선형 검색 알고리즘은 정렬되지 않은 데이터 세트를 검색하는 데 유용합니다.

검색 알고리즘은 모든 항목을 통과하기 때문에 원하는 결과를 생성하는 데 시간이 걸립니다. 따라서 거의 사용되지 않습니다. 조직은 주로 바이너리 검색 알고리즘을 사용합니다. 같은 것에 대해 더 많이 알려주십시오.

이진 검색 알고리즘이란 무엇입니까?

이진 검색 알고리즘은 특정 값이나 요소의 위치를 ​​결정하기 위해 정렬된 배열에서 널리 사용되는 간격 검색 알고리즘입니다. 정렬된 배열은 요소가 특정 주기, 알파벳 또는 숫자 순서로 배열된 데이터세트입니다.

다음은 이진 검색 알고리즘의 개념을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 예입니다. 사전에서 단어를 찾아야 한다고 가정합니다. 이 경우 사전에 있는 단어는 알파벳순으로 정렬되어 있기 때문에 이진 검색 알고리즘을 사용하여 단어의 정확한 위치를 찾을 수 있습니다.

반대로 단어가 순서대로 배열되어 있는 책에서 특정 단어를 찾으려면 선형 검색 알고리즘을 사용해야 합니다.

이진 검색 알고리즘을 사용하려면 숫자 데이터 세트를 오름차순 또는 내림차순으로 정렬해야 합니다. 데이터 세트가 단어로 구성된 경우 알파벳 배열로 존재해야 합니다.

이진 검색 알고리즘의 응용

이진 검색 알고리즘은 효율성 때문에 최고의 검색 알고리즘 중 하나로 간주됩니다. 다음은 이진 검색 알고리즘의 실제 응용 프로그램 중 일부입니다.

1. 트리 검색

이진 검색 알고리즘은 사전 및 전화 번호부와 같은 대규모 데이터 세트에서 특정 정보를 찾는 데 사용됩니다.

2. 프로그램 디버깅

프로그램을 테스트하는 동안 특정 이벤트에서 버그를 발견하면 전체 코드를 다시 실행하는 대신 바이너리 검색 알고리즘을 사용하고 범위를 입력하여 버그의 정확한 위치를 찾을 수 있습니다.

3. 메모리 절약

XA 이진 검색 트리의 실제 적용은 저장 공간을 절약한다는 것입니다. 알고리즘은 요소가 존재할 데이터 세트 내에서 합리적인 범위를 찾기 때문에 필요한 값만 유지하고 다른 요소는 버립니다.

이진 검색 알고리즘을 구현하는 방법?

이진 검색 알고리즘은 구현하기 쉽습니다. 전체 검색 결과를 살펴보는 대신 알고리즘은 먼저 중간 요소를 확인한 다음 해당 요소의 정확한 위치를 찾아 진행합니다. 이해하는 방법은 다음과 같습니다.

이진 검색 알고리즘은 정렬된 배열의 중간 요소를 비교하여 숫자 데이터 세트에서 요소를 찾습니다. 일반적으로 이로부터 발생하는 세 가지 가능성이 있습니다. 첫 번째 경우 중간 요소는 검색 중인 키와 일치합니다. 두 번째 확률은 키 요소의 위치가 중간 요소 뒤에 위치할 가능성입니다. 마지막 경우 키 요소는 정렬된 배열의 중간 요소 앞에 배치됩니다.

알고리즘이 중간에 위치한 동일한 요소를 검색하는 경우 검색이 종료됩니다. 그러나 두 번째 및 세 번째 경우 알고리즘은 키 요소가 중간 요소보다 크거나 작은지를 결정합니다. 그런 다음 그에 따라 전반부 또는 후반부를 검색합니다. 요소가 데이터세트에 없으면 이진 검색 알고리즘은 '데이터세트를 찾을 수 없음' 결과를 표시합니다.

먼저 중간 요소를 확인함으로써 이진 검색 알고리즘은 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 요소가 전반부 또는 후반부에 나타날 것인지 여부를 결정하여 검색 영역을 줄입니다.

이진 검색 트리 및 검색 작업

이진 검색 알고리즘에 대해 배웠으므로 이제 이진 검색 트리의 개념을 이해하겠습니다. 이진 검색 알고리즘은 정렬된 배열을 더 쉽고 빠르게 검색할 수 있도록 여러 부분으로 나눕니다.

그 전에 먼저 프로그래밍에서 데이터 트리의 개념에 대해 알아야 합니다. 트리는 에지를 통해 연결된 노드 형태로 데이터를 저장하는 계층 구조입니다. 나무의 가지라고 생각하시면 됩니다. 트리의 첫 번째 노드를 부모 노드라고 하고 여기에 연결된 다른 노드를 자식 노드라고 합니다.

이진 검색 트리에서 각 상위 노드에는 최대 두 개의 하위 노드가 있습니다. 트리는 중간 데이터 항목, 왼쪽 자식 노드, 오른쪽 자식 노드로 나뉩니다. 왼쪽 노드의 값이 중간 요소의 값보다 작은 정렬된 수치 데이터셋입니다. 마찬가지로 오른쪽 노드의 값은 중간 요소보다 큽니다.

이진 검색 트리는 필요한 요소의 정확한 위치를 찾는 데 도움이 됩니다. 중간 요소가 먼저 관찰됩니다. 값이 필수 요소와 일치하지 않으면 알고리즘은 왼쪽 또는 오른쪽 노드를 확인합니다. 항목의 값이 중간 요소보다 작은 경우 왼쪽 노드만 고려됩니다. 그러나 요소의 값이 중간 요소보다 크면 오른쪽 노드만 통과하면 됩니다. 왼쪽은 폐기됩니다.

이진 탐색 알고리즘의 한계

이진 검색 알고리즘에는 몇 가지 장점이 있지만 특정 제한 사항도 있습니다.

• 이진 검색 알고리즘을 구현하려면 정렬된 배열이 있어야 합니다. 데이터셋이 알파벳순 또는 숫자순으로 정렬되지 않으면 이진 검색 알고리즘을 구현하는 것이 불가능해집니다.

• 이진 검색 알고리즘은 데이터 세트를 정렬하는 데 많은 시간이 필요하므로 정렬되지 않은 작은 배열에는 유용하지 않습니다. 이러한 경우 선형 검색 알고리즘이 더 실용적인 선택입니다.

• 이진 검색 알고리즘은 데이터 세트의 한 부분만 통과하기 때문에 선형 검색 알고리즘으로 요소의 정확한 위치를 알려주지 않을 수 있습니다.

이진 검색 알고리즘을 배운 후의 직업 기회

컴퓨터 과학의 이진 검색 알고리즘은 데이터 구조와 관련이 있습니다. 따라서 데이터 과학에서 컴퓨터 과학 석사를 추구하는 경우 다음과 같은 직업 역할을 맡을 수 있습니다.

• 데이터 엔지니어 또는 개발자
• 실험 설계 및 구조적 모델링과 같은 데이터 모델링 작업
• 머신 러닝 및 추천 시스템과 같은 데이터 분석

이진 검색 알고리즘의 실제 적용을 어떻게 배울 수 있습니까?

이진 검색 알고리즘에 대한 지식은 컴퓨터 공학 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 필수입니다. 이를 위해서는 우수한 자격을 갖춘 컴퓨터 과학 학사 학위가 있어야 합니다. 컴퓨터 공학 석사 학위는 해당 주제에 대한 더 많은 지식을 얻을 수 있는 기회를 제공합니다.

이진 검색 알고리즘의 기초와 실제 적용을 배우기 위한 석사 과정을 찾는 사람 은 기계 학습 및 AI 과정의 과학 석사 과정에 갈 수 있습니다. upGrad에서 제공합니다.

영국의 상위 50개 대학 중 하나로 선정된 리버풀 존 무어스 대학과 연계하여 제공됩니다. 프로그래밍이 처음인 경우 upGrad는 Python, 데이터 시각화, 데이터 분석 및 더 중요한 개념을 소개하는 사전 프로그램 준비 콘텐츠도 제공합니다.

이 외에도 12개 이상의 사례 연구 및 프로젝트에서 작업할 수 있는 기회도 얻게 됩니다. 학생들은 또한 전문가 및 멘토와의 라이브 세션, 피어 투 피어 학습 기회, 경력 성장을 위한 맞춤형 멘토링을 즐길 수 있습니다.

결론

이진 검색 알고리즘은 프로그래밍에서 중요한 개념입니다. 데이터 과학 및 기계 학습에 관심이 있다면 앞으로의 경력에 ​​도움이 될 바이너리 및 기타 검색 알고리즘에 대해 자세히 배우는 것이 가장 좋습니다. 이론적 지식과 함께 이 주제에 대한 실용적인 지식도 필요합니다.