제 8 장 계산복잡도 개론 검색 문제 알고리즘 강의 슬라이드 8 검색 문제 2019-05-14 도경구역, 알고리즘, 사이텍미디어, 1999

2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

키를 비교함으로만 검색을 수행하는 경우의 하한 검색(Searching) 문제: n개의 키를 가진 배열 S와 어떤 키 x가 주어졌을 때, x = S[i]가 되는 첨자 i를 찾는다. 만약 x가 배열 S에 없을 때는 오류로 처리한다. 이분 검색 알고리즘: 배열이 정렬이 되어 있는 경우 시간복잡도가 W(n) = lg n + 1가 되어서, 매우 효율적인 알고리즘이라고 할 수 있다. 이 보다 더 좋은(빠른) 알고리즘은 존재할까? 답: 키를 비교함으로만 검색을 수행하는 경우에는 이진 검색알고리즘 보다 더 좋은 알고리즘은 존재할 수 없다. 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

검색문제의 하한 찾기 보기: 7개의 키를 검색하는 문제를 생각해 보자. 검색의 결정트리 (decision tree) 큰 마디(내부마디) – 키와 각 아이템을 비교하는 마디 작은 마디(잎마디) - 검색결과 뿌리마디에서 잎마디까지의 경로는 검색하면서 비교하는 과정을 보여준다. 이진검색의 결정트리 각 경로는 최대한(최악의 경우) 3개의 비교하는 마디(큰 마디)를 가진다. 순차검색의 결정트리 각 경로는 최대한(최악의 경우) 7개의 비교하는 마디(큰 마디)를 가진다. 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

이진검색의 결정트리 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

순차검색의 결정트리 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

최악의 경우 하한 찾기 최악의 경우 비교하는 횟수는 결정트리의 뿌리마디에서 잎마디까지 가장 긴 경로 상의 비교마디의 수 인데, 이는 트리의 깊이(depth) + 1이다. 보조정리 1: n이 이진트리의 마디의 개수이고, d가 깊이 이면, d  lg n 증명: 보조정리 2: n개의 다른 키 중에서 어떤 키 x를 찾는 가지친 유효 결정트리(pruned, valid decision tree)는 비교하는 마디가 최소한 n개 있다. 정리: n개의 다른 키가 있는 배열에서 어떤 키 x를 찾는 알고리즘은 키를 비교하는 횟수를 기준으로 했을 때 최악의 경우 최소한 lg n +1만큼의 비교를 한다. 증명: 그 알고리즘의 결정트리에서 비교하는 마디 만으로 이루어진 이진트리를 보면, 최악의 경우 비교횟수는 이진트리의 뿌리마디에서부터 잎마디까지의 모든 경로 가운데 가장 긴 경로의 마디 수가 된다. 그 수는 이진트리의 깊이 + 1이 된다. 그런데 보조정리 2에서 이 이진트리의 마디 수는 n이라 하였으므로, 그 이진트리의 깊이는 lg n 보다 크거나 같다. 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

평균의 경우 하한 찾기 최악의 경우와 비슷한 방법으로 구해보면 lg n - 1이 된다. 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

보간 검색 검색의 하한을 개선할 수 있는가? 비교하는 이외에, 다른 추가적인 정보를 이용하여 검색할 수 있다면 가능하다. 보기: 10개의 정수를 검색하는데, 여기서 첫번째 정수는 0-9중에 하나이고, 두 번째 정수는 10-19중에 하나이고, 세 번째 20-29중에 하나이고, …, 열번째 정수는 90-99중에 하나라고 하자. 이 경우 만약 검색 키 x가 0보다 작거나, 99보다 크면 바로 검색이 실패임을 알 수 있고, 그렇지 않으면 검색 키 x와 S[1+x div 10]과 비교해 보면 된다. 일반적으로 이 보기 만큼 자세한 정보를 항상 가질 수 있다고 보기에는 무리가 있다. 그러나 일반적으로 데이터가 가장 큰 값과 가장 작은 값이 균등하게 분포되어 있다고 가정해 보는 것은 타당성이 있어 보인다. 이 경우 반으로 무작정 나누는 대신에, 키가 있을 만한 곳을 바로 가서 검사해 보면 더욱 빨리 검색을 마칠 수가 있을 것이다. 이런 식의 검색알고리즘을 보간검색(interpolation search)이라고 한다. 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

선형보간법(Linear Interpolation) 보기: S[1] = 4이고 S[10] = 97일 때 검색 키가 25이면, mid = 3. 분석: 아이템이 균등하게 분포되어 있고, 검색 키가 각 슬롯에 있을 확률이 같다고 가정하면, 선형보간검색의 평균적인 시간복잡도는 A(n)  lg(lg n)이 된다. 예로서 n이 10억이라면, lg(lg n)은 약 5가 된다. 단 보간검색의 단점은 최악의 경우의 시간복잡도가 나쁘다는 것이다. 예로서 10개의 아이템이 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 이고, 여기서 10을 찾으려고 한다면, mid값은 항상 low값이 되어서 모든 아이템과 비교를 해야 한다. 따라서 최악의 경우 시간복잡도는 순차검색과 같다. 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

보강된 보간검색법 (Robust Interpolation Search) gap이란 변수를 항상 mid - low와 high - mid보다 항상 작도록 유지하여 다음과 같이 mid를 구한다. 1. gap = (high - low + 1)1/ 2 2. mid값을 위와 같이 선형보간법으로 구한다. 3. 다음식으로 새로운 mid값을 구한다. mid = minimum(high - gap, maximum(mid, low + gap)) 보기: S[1] = 4이고 S[10] = 97이고, 검색 키가 25이면, mid = 4 분석: 아이템이 균등하게 분포되어 있고, 검색 키가 각 슬롯에 있을 확률이 같다고 가정하면, 보강된 보간검색의 평균 시간복잡도는 A(n)  lg(lg n)이 되고, 최악의 경우는 W(n)  (lg n)2 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

트리 구조를 사용한 동적검색 정적검색(Static searching): 데이터가 한꺼번에 저장되어 추후에 추가나 삭제가 이루어지지 않는 경우에 이루어 지는 검색, 즉 예를 들면 OS명령에 의한 검색. 동적검색(Dynamic searching): 데이터가 수시로 추가 삭제되는 유동적인 경우, 예로서 비행기 예약 시스템. 배열 자료구조를 사용하면, 정적검색의 경우는 문제없이 이진검색이나 보간검색 알고리즘을 적용할 수 있지만, 동적검색의 경우는 이 알고리즘을 적용하기가 불가능하다. 따라서 트리 구조를 사용하여야 한다. 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

이진검색트리(Binary Search Tree) 정의: 이진검색트리는 다음 조건을 만족하는 이진트리이다. 각 마디 마다 하나의 키가 할당되어 있다. 어떤 마디 n의 왼쪽부분트리(left subtree)에 속한 모든 마디의 키는 그 마디 n의 키 보다 작거나 같다. 어떤 마디 n의 오른쪽부분트리(right subtree)에 속한 모든 마디 n의 키 보다 크거나 같다. 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

이진검색트리를 사용하는 이유 부모중간횡단(inorder traversal)을 하면 정렬된 순서로 아이템을 추출할 수 있다. 평균 검색시간을 낮게 유지한다: 동적으로 트리에 아이템이 추가되고 삭제되므로 트리가 항상 균형(balance)을 유지한다는 보장이 없다. 특히 최악의 경우는 연결된 리스트(linked list)를 사용하는것(skewed tree)과 같은 효과를 준다. 그러나 랜덤(random)하게 아이템이 트리에 추가되는 경우는 대체로 트리가 균형을 유지한다고 볼 수 있으므로 평균적으로 효율적인 검색시간을 기대할 수 있다. 이진검색트리를 이용하면 빨리 아이템을 추가하고 삭제한다. 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

이진검색트리 검색의 분석 정리: 검색하는 아이템 x가 n개의 아이템 중의 하나가 될 확률이 동일하다고 가정하면, n개의 아이템을 가진 모든 입력을 검색하는 데 걸리는 평균시간은 이진검색트리를 사용하면 대략 A(n) = 1.38 lg n이 된다. 증명 k번째로 작은 아이템이 뿌리마디에 위치하고 있는 n개의 아이템을 가진 모든 이진검색트리들을 생각해 보자. 이 트리들은 모두 왼쪽 부분트리에 k-1개의 마디가 있고, 오른쪽 부분트리에 n-k개의 마디가 있다. A(k-1)을 왼쪽 부분트리를 검색하는 평균검색시간 이라고 하고, A(n-k)을 오른쪽 부분트리를 검색하는 평균검색시간 이라고 하자. 그러면 x가 왼쪽 부분트리에 있을 확률은 (k-1)/n이 되고, 오른쪽 부분트리에 있을 확률은 (n-k)/n이 된다. 이때 A(n|k)를 크기 n의 입력에 대하여 k번째로 작은 아이템이 뿌리마디에 위치하고 있는 이진검색트리에 대한 평균검색 시간 이라고 하면, 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

그러나 최악의 경우의 시간복잡도는 (n)이므로 이 방법이 항상 효율적이라고는 보장할 수 없다. 그러면, 여기서 C(n) = nA(n)으로 놓으면, 이 재현식(recurrence)은 빠른 정렬의 평균의 경우의 시간복잡도와 거의 같다. 따라서 C(n)  1.38(n+1)lg n . 결과적으로 A(n)  1.38 lg n 그러나 최악의 경우의 시간복잡도는 (n)이므로 이 방법이 항상 효율적이라고는 보장할 수 없다. 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

검색시간 향상을 위한 트리구조 디스크에 접근하는 시간(외부검색:external search)은 RAM에 접근하는 시간(내부검색:internal search)보다 훨씬 느리기 때문에 실제로는 검색시간이 선형으로 나타난다 하더라도 외부검색의 경우에는 좋다고 받아들여 질 수 없다. 따라서 이런 경우 이진트리가 항상 균형을 이루게 함으로서 검색시간을 줄인다. AVL 트리: 아이템의 추가시간, 삭제시간이 모두 (lg n)이고, 검색시간도 마찬가지 이다. B-트리 / 2-3 트리: 잎마디들의 깊이(수준)를 항상 같게 유지. 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

해슁(Hashing) 1에서 100사이의 정수로 된 키가 있고, 100개의 레코드가 있다고 하자. 그러면 크기가 100인 배열 S를 만들어서 저장하면 빠른 시간 안에 검색할 수 있다. 그런데 만약 키가 주민등록번호라면 너무 많은 저장장소가 필요하게 된다. 해법: 0..99의 첨자를 가진 크기가 100인 배열을 만든 후에, 키를 0..99 사이의 값을 가지도록 해쉬(hash)한다. 여기서 해쉬함수는 키를 배열의 첨자 값으로 변환하는 함수이다. 해쉬함수의 예: h(key) = key % 100 여기서 2개 이상의 키가 같은 해쉬값을 갖는 경우 충돌(collision)이 생긴다. 충돌 방지법: 오픈 해슁(open hashing) 같은 해쉬값을 갖는 키들을 바구니에 모아 놓는다. 주로 바구니는 연결된 리스트(linked list)로 구현 한다. 나중에 바구니를 검색할 때는 순차검색으로 한다. 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

해슁(Hashing) [또] 만일 모든 키가 같은 해쉬값을 갖는 경우, 즉, 같은 바구니에 모두 모여 있는 경우에는 순차검색과 동일하다. 그러나 다행히도 그럴 확률은 거의 없다. 해슁이 효과를 얻기 위해서는 키가 바구니에 균일하게 분포하면 된다. 즉, 예를 들면, n개의 키와 m개의 바구니가 있을 때, 각 바구니에 평균적으로 n/m개의 키를 갖게 하면 된다. 정리: n개의 키가 m개의 바구니에 균일하게 분포되어 있다면, 검색에 실패한 경우 비교 횟수는 n/m이다. 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

해슁(Hashing) [또또] 정리: n개의 키가 m개의 바구니에 균일하게 분포되어 있고, 각 키가 검색하게 될 확률이 모두 같다면, 검색에 성공한 경우 비교 횟수는 이다. 증명: 각 바구니의 평균 검색시간은 개의 키를 순차검색하는 평균시간과 같다. x개의 키를 순차검색하는데 걸리는 평균 검색시간은 따라서 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8

해슁(Hashing) [또또또] 보기: 키가 균일하게 분포되어 있고 n = 2m일 때 검색 실패시 걸리는 시간 = = 2 검색 실패시 걸리는 시간 = = 2 검색 성공시 걸리는 시간 = 2019-05-14 알고리즘 강의 슬라이드 8