선형 탐색(Linear Search) 알고리즘

개요

선형 탐색(Linear Search)은 데이터를 처음부터 끝까지 순차적으로 확인하며 찾고자 하는 값을 찾는 가장 기본적인 탐색 알고리즘이다. 정렬 여부와 상관없이 사용 가능하며, 구현이 매우 간단해 초보자에게 적합하다. 다만, 데이터가 많아질수록 탐색 시간이 오래 걸릴 수 있어 효율적인 대안이 필요한 경우도 있다.

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1. 개념 및 정의

선형 탐색은 다음과 같은 방식으로 동작한다:

• 배열이나 리스트의 첫 번째 요소부터 마지막까지 반복하며 탐색 대상과 비교
• 찾는 값이 일치하면 해당 인덱스를 반환
• 끝까지 탐색했는데 없으면 -1 또는 None 반환

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2. 동작 원리

단계	설명
1	i = 0부터 시작하여 arr[i]와 target 비교
2	일치하면 i 반환, 아니면 다음 인덱스로 이동
3	모든 요소를 확인할 때까지 반복
4	없다면 실패 반환 (-1, None 등)

정렬 여부와 관계없이 어디서든 사용할 수 있는 전방위 탐색 방식이다.

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3. 파이썬 구현 예시

def linear_search(arr, target):
    for i in range(len(arr)):
        if arr[i] == target:
            return i  # 찾은 위치 반환
    return -1  # 찾지 못한 경우

# 사용 예시
data = [5, 3, 8, 6, 7]
print(linear_search(data, 6))  # 출력: 3

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4. 시간 및 공간 복잡도

항목	복잡도
최선	O(1) (첫 번째 원소일 경우)
평균	O(n)
최악	O(n) (마지막 또는 없는 경우)
공간 복잡도	O(1)

입력 데이터의 길이에 따라 선형적으로 탐색 시간이 증가한다.

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5. 특징 및 장단점

항목	설명
구현 난이도	매우 낮음
정렬 여부	관계없음
데이터 구조	배열, 리스트, 문자열 등
속도	느림 (데이터가 많을수록 비효율적)
장점	단순함, 어떤 상황에서도 동작
단점	대규모 데이터에는 비효율적

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6. 시각적 예시 (입력: [5, 3, 8, 6, 7], 찾는 값: 6)

1. 5 → 불일치
2. 3 → 불일치
3. 8 → 불일치
4. 6 → 일치! → 인덱스 3 반환

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7. 다른 탐색 알고리즘과 비교

알고리즘	시간 복잡도	정렬 필요 여부	특징
선형 탐색	O(n)	X	가장 단순, 정렬 불필요
이진 탐색	O(log n)	O	정렬된 데이터만 탐색 가능
해시 탐색	O(1) 평균	X	해시 테이블 필요, 공간 사용 많음

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8. 활용 사례

분야	활용 예시
소규모 데이터 검색	배열에서 특정 ID 찾기
문자열 탐색	문자 존재 여부 확인 (in 연산자)
디버깅	값 존재 여부 단순 확인
교육용	탐색 알고리즘 입문 학습

초간단 구현이 가능하고, 응급 디버깅용으로도 자주 사용된다.

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9. 결론

선형 탐색은 가장 기본적이고 직관적인 탐색 알고리즘으로, 정렬 여부와 무관하게 모든 데이터에 적용 가능하다. 다만, 대규모 데이터에는 느릴 수 있으므로 이진 탐색이나 해시 탐색 등과 비교하여 적절히 사용해야 한다. 알고리즘 기초 학습, 소규모 데이터 탐색 또는 일회성 검색에서는 여전히 유용하게 쓰이는 탐색 방식이다.