분류
이분 탐색(binary_search), 자료 구조(data_structures), 정렬(sorting)
문제 설명
N개의 정수 A[1], A[2], …, A[N]이 주어져 있을 때, 이 안에 X라는 정수가 존재하는지 알아내는 프로그램을 작성하시오.
입력
첫째 줄에 자연수 N(1 ≤ N ≤ 100,000)이 주어진다. 다음 줄에는 N개의 정수 A[1], A[2], …, A[N]이 주어진다. 다음 줄에는 M(1 ≤ M ≤ 100,000)이 주어진다. 다음 줄에는 M개의 수들이 주어지는데, 이 수들이 A안에 존재하는지 알아내면 된다. 모든 정수의 범위는 -231 보다 크거나 같고 231보다 작다.
5
4 1 5 2 3
5
1 3 7 9 5
출력
M개의 줄에 답을 출력한다. 존재하면 1을, 존재하지 않으면 0을 출력한다.
1
1
0
0
1
아이디어
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이진 탐색 강의를 듣고 풀어서 예제에서 배운 count_by_range 함수 구현하는 방식부터 생각함
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a를 먼저 정렬
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b에 있는 원소 i에 대해서 bisect_right(a, i) - bisect_left(a, i)를 해주면 정렬된 a에서 i가 들어갈 수 있는 가장 큰 위치 - 가장 작은 위치를 해주므로 개수가 카운트 됨
-
개수가 0이면 존재하지 않는 거고, 0이 아니면 존재하는 것
내 코드: 이진 탐색 이용
from bisect import bisect_left, bisect_right
def count_by_range(array, right, left):
right_idx = bisect_right(array, right)
left_idx= bisect_left(array, left)
return right_idx - left_idx
n = int(input())
a = list(map(int, input().split()))
m = int(input())
b = list(map(int, input().split()))
a.sort()
for i in b:
if count_by_range(a, i, i) == 0:
print(0)
else:
print(1)- 설명은 이진 탐색 Bineary Search (개념)에도 있고 이진 탐색 Bineary Search (예제) 에서 예제 2와도 동일
다른 코드: 집합 자료형 이용
n = int(input())
a = set(input().split()) # 탐색 시간 줄이기용
m = int(input())
b = input().split()
# 방법 1
answer = '\n'.join('1' if x in a else '0' for x in b)
print(answer)
# 방법 2
for num in b:
print(1) if num in a else print(0)-
a를 리스트로 받게 되면 시간 초과가 나고, a를 집합으로 받게 되면 시간 초과가 나지 않음
-
자료형 별로 메소드의 시간 복잡도가 다르기 때문
list에서의
x in s는 O(N) 시간
set이나 dictionary에서의x in s는 O(1) 시간 -
따라서 a를 set으로 받으면 in 연산자만으로도 시간 초과 없이 구현이 가능
-
출력은 문자열 출력과 b 원소 각각에 대한 출력이 모두 가능
