완전 탐색

컴퓨터의 빠른 계산 능력을 이용해 가능한 경우의 수를 일일이 나열하면서 답을 찾는 알고리즘

완전 탐색이란 모든 경우의 수를 다 따져가며 정답을 찾는 방식을 의미합니다.

브루트포스(brute-force) 알고리즘이라고도 하며, "무식하게 푸는 방법"이라고 생각해도 좋습니다.

4자리 수의 자물쇠를 푸는데는 오랜 시간이 걸립니다. 운이 좋지 않으면 총 10,000(10x10x10x10)번의 시도를 해야 합니다. 하지만 컴퓨터의 빠른 계산 능력을 빌린다면, 이러한 문제는 아주 적은 시간만에 풀어낼 수 있습니다.

이처럼 컴퓨터의 빠른 속도를 믿고 "전부" 해보는 방식이 바로 완전 탐색입니다.

즉, 완전 탐색은 N개의 경우를 모두 살펴본다고 하였을 때, O(N) 만큼의 시간 복잡도를 가집니다.

하지만, 대부분의 알고리즘 문제는 시간 제한이 있습니다. 안타깝게도 완전 탐색은 이러한 시간 제한에 자유롭지 못합니다. 백준 문제의 좌측 상단에서 시간 제한을 찾아볼 수 있는데, 보통 1초에 약 1억 번의 연산을 할 수 있다고 생각하시면 됩니다.

예를 들어 컴퓨터가 1부터 10억까지의 수 중 하나를 고르고, 제가 그 수를 1초 안에 맞춰야 하는 상황을 가정하겠습니다. 최악의 경우에는 10억 번의 시도가 필요합니다. 즉, 약 10초가 소요되는 이러한 경우에는 완전 탐색을 사용할 수 없습니다.

결론적으로 모든 문제를 풀 때는

1️⃣ 시간 복잡도를 계산하고

2️⃣ 이를 기반으로 완전 탐색 가능 여부를 판단한다

의 순서로 접근하셔야 합니다. 시간 제한으로 완전탐색이 어렵다고 판단이 되면, 다른 알고리즘을 고안하시면 됩니다.

연습문제

BOJ 13423

간단히 말해서, 입력받은 N개의 점 중 간격이 동일한 세 개의 점의 조합이 총 몇 개인지 구하는 문제입니다.

3중 반복문을 통해 3개의 점을 골라내거나, itertools의 combinations 을 생각해볼 수 있습니다.

여기서는 combinations를 사용해보도록 하겠습니다.

from itertools import combinations as cb

t = int(input())
for _ in range(t):
    n = int(input())
    li = list(map(int, input().split()))
    li.sort()
    ans = 0
    for i in cb(li, 3):
        if i[2] - i[1] == i[1] - i[0]:
            ans += 1
    print(ans)

시간 제한이 없다면 이 방식으로 풀어도 문제가 없습니다.

하지만 점이 최대 1,000개이기 때문에, 약 1,000 * 1,000 * 1,000 만큼의 연산이 필요하고 이는 1초의 시간 제한을 훌쩍 넘어가게 됩니다.

그렇다면 다른 방법을 생각해야 합니다.

동일하게 완전 탐색 풀이지만, defaultdict을 사용하면 시간 초과에서 자유로워질 수 있습니다.

from collections import defaultdict

t = int(input())
for _ in range(t):
    n = int(input())
    li = sorted(list(map(int, input().split())))
    spotList = defaultdict(int)
    for i in range(len(li)):              # 모든 점을 defaultdict에 담기
        spotList[li[i]] = 1               # True를 의미함

    ans = 0
    for i in range(n - 1):
        for j in range(i + 1, n):
            first = li[i]
            second = li[j]
            third = li[j] + (li[j] - li[i]) # 임의의 세번 째 점
            if spotList[third] == 1:      # 임의의 세번 째 점이 존재하는지 확인
                ans += 1
    print(ans)

일단, defaultdict(int)을 하나 생성하여 모든 점을 담아줍니다.

'점이 존재한다'는 의미로 defaultdict을 사용할 것이므로, 존재하는 점(key)의 값(value)은 모두 임의의 값 1로 넣어줍니다.

그 후에 이중 반복문을 통해 defaultdict에 담긴 두 점을 선택합니다.

first와 second를 선택하고, 이 두 점 사이의 거리와 동일한 third를 임의로 설정합니다.

임의의 third가 만약 defaultdict에 존재한다면 동일한 거리의 세 점이 모두 존재한다는 의미가 됩니다.

위와 같은 경우에 ans의 값을 1씩 올리면서 반복문을 돌면, 최종 정답을 구할 수 있습니다.

처음에, 나쁜 예로 combinations 활용 코드를 보여드렸습니다.

문제를 보고 3중 반복문 혹은 combinations을 사용해야겠다는 아이디어가 떠올랐다면 잘하신겁니다.

하지만 코드를 작성하기 이전에 시간 복잡도 계산이 우선시 되었다면, 해당 코드를 작성하며 시간을 낭비하는 일이 없었겠죠?

다시 한 번 강조하겠습니다.

1️⃣ 시간 복잡도 계산

2️⃣ 이를 기반으로 완전탐색 vs. 완전탐색에서 조금 더 최적화

3️⃣ 그 외 알고리즘 선택

풀어볼 문제

시간복잡도를 살펴보며 문제를 풀어봅시다.

Previous탐색Next이진 탐색

Last updated