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매개변수 탐색

보통

Parametric Search

최적화 문제를 "결정 문제(가능한가?)"로 변환하여 이진 탐색으로 해결하는 기법입니다.

📊 복잡도

구분	복잡도
최선	O(log n × check)
평균	O(log n × check)
최악	O(log n × check)
공간	O(1)

🏷️ 태그

탐색이진탐색최적화O(log n)

📖 개념 소개

매개변수 탐색은 "최댓값/최솟값을 구하라"는 문제를 "값 X일 때 조건을 만족하는가?"로 바꿔서 이진 탐색으로 푸는 강력한 기법입니다.

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📏최적의 기준값(T) 찾기

배열의 값들이 기준값(T)보다 클 때, 그 차이(Value - T)의 합이 20 이상이 되도록 하는 '최대 기준값'을 찾으세요.

기초 학습

매개변수 탐색

정의

매개변수 탐색은 "최댓값/최솟값을 구하라"는 문제를 "값 X일 때 조건을 만족하는가?"로 바꿔서 이진 탐색으로 푸는 강력한 기법입니다.

핵심 특성

✓핵심: "결정 함수(Check)"가 단조성을 가져야 함
✓최댓값 찾기: 조건 만족하면 -> 더 큰 값 탐색 (기준을 높임)
✓최솟값 찾기: 조건 만족하면 -> 더 작은 값 탐색 (기준을 낮춤)
✓값의 범위가 매우 클 때(예: 10억) 효율적입니다.

시간 복잡도

최선

O(log n × check)

평균

O(log n × check)

최악

O(log n × check)

공간 복잡도

O(1)

매개변수 탐색 | AlgoNote