💛 サーチ(サーチ)

# 선형 검색 알고리즘
# 하나의 반복문과 리스트의 인덱스, 조건문을 활용하여 특정값을 검색할 때까지 반복한다.

def linear_search(arr, target):
    #입력배열의 각 항목을 반복
    for index in range(len(arr)):
        #현재 인덱스의 항목이 비교대상과 같은지 확인
        if arr[index] == target:
            return index
    #전체 배열을 반복할 수 있다면, 비교 대상은 존재하지 않는다.
    #찾는 대상이 없다면 의미없는 숫자인 -1을 반환한다.
    return -1

💛 再帰

my_list = [1,2,3,4,5]
def sum_list(items):
    sum = 0
    for i in items:
        sum = sum + i
    return sum

sum_list(my_list)

#아래의 코드처럼 문제를 두 개의 하위 문제로 나눌 수 없을 때까지 분할할 수 있다.
1 + 2 + 3 + 4 + 5
(1 + (2 + 3 + 4 + 5))
(1 + (2 + (3 + 4 + 5)))
(1 + (2 + (3 + (4 + 5))))
(1 + (2 + (3 + (4 + (5)))))

#분리된 내용을 의사코드를 활용해서 먼저 로직을 해석해볼 수 있다.
sum_list(items)
    if the length of item is 1:
        return the 1 item in the list
    else:
        return the first items from the list + sum_list(the rest of the items)
        
#의사코드를 구현되는 코드로 만들어주기
def sum_list(items):
    if len(items) == 1:
        return items[0]
    else:
        return items[0] +sum_list(items[1:])

回帰条件1:基本的な状況があります。

def sum_list(items):
    if len(items) == 1: #base case
        return items[0]
    else:
        return items[0]+sum_list(items[1:])

回帰条件2:付加条件と基本状況の違い

def sum_list(items):
    if len(items) == 1: # Base Case(항목이 1개인 경우가 기본 케이스)
        return items[0]
    elif len(items)>1:
        print("items:",items[0:])
        return items[0] + sum_list(items[1:]) # items[:]는 한 항목씩 감소한다.
        
print("sum_list:",sum_list([2,3,4,5]))

回帰条件3:自己(関数)を呼び出す必要があります。

def sum_list(items):
    if len(items) == 1: # Base Case
        return items[0]
    else:
        return items[0] + sum_list(items[1:]) # 반복적으로 자기자신을 호출한다.