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# SearchAlgorithmOverview

## 탐색 알고리즘(Search Algorithm)이란?

* 주어진 데이터에서 특정한 값을 찾는 알고리즘
* 배열, 리스트, 트리, 그래프 등의 데이터 구조에서 원하는 값을 찾는 방법을 정의하는 알고리즘

✔ 탐색 대상: 배열, 연결 리스트, 트리, 그래프 등

✔ 탐색 방식: 선형 탐색, 이진 탐색, 해시 탐색, DFS, BFS 등 다양한 방법 존재

✔ 효율적인 탐색을 위해 정렬이 필요한 경우도 있음

## 탐색 알고리즘의 종류

| 탐색 알고리즘               | 설명                                 | 시간 복잡도 (최선/평균/최악)          | 정렬 필요 여부 | 특징                     |
| --------------------- | ---------------------------------- | -------------------------- | -------- | ---------------------- |
| 선형 탐색 (Linear Search) | 순차적으로 하나씩 비교하며 찾음                  | O(1) / O(n) / O(n)         | ❌ 필요 없음  | 단순하지만 느림               |
| 이진 탐색 (Binary Search) | 정렬된 배열에서 절반씩 탐색                    | O(1) / O(log n) / O(log n) | ✅ 필요함    | 정렬된 데이터에서 매우 효율적       |
| 해시 탐색 (Hashing)       | 해시 함수를 이용한 빠른 검색                   | O(1) / O(1) / O(n)         | ❌ 필요 없음  | 해시 충돌이 발생하면 성능 저하 가능   |
| 트리 탐색 (Tree Search)   | 이진 트리 기반 탐색 (DFS, BFS)             | O(log n) / O(log n) / O(n) | ✅ 필요함    | 균형 트리 사용 시 O(log n) 유지 |
| 그래프 탐색 (Graph Search) | 그래프에서 최적 경로 탐색 (DFS, BFS, 다익스트라 등) | O(V+E) / O(V+E) / O(V+E)   | ❌ 필요 없음  | 경로 탐색, 최단 경로 문제 해결     |

✔ 탐색 알고리즘의 선택은 데이터 구조, 데이터 크기, 정렬 여부 등에 따라 다름

✔ 일반적인 배열 탐색에는 선형 탐색과 이진 탐색이 많이 사용됨

✔ 선형 탐색 → 정렬 필요 없음, 단순하지만 O(n)으로 느림

✔ 이진 탐색 → 정렬된 배열에서 O(log n)으로 빠름

✔ 해시 탐색 → O(1)로 가장 빠르지만, 해시 충돌이 발생하면 성능 저하

✔ 트리 탐색 → BST 사용 시 O(log n) 탐색 가능

✔ 그래프 탐색 → DFS, BFS를 사용하여 노드 탐색 및 경로 탐색 수행


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# Agent Instructions
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