Sorting

정렬 Sorting

데이터를 특정한 기준에 따라 순서대로 나열하는 것

데이터 정렬은 이진 탐색의 전처리 과정

 

선택 정렬 Selection Sort

데이터 정렬 시 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸고, 그 다음 작은 데이터를 선택해 앞에서 두번째 데이터와 바꾸는 과정의 반복

-> 매번 가장 작은 것을 선택한다는 선택 정렬 알고리즘

: 시간 복잡도 -> O(N^2)

특정한 리스트에서 가장 작은 데이터를 찾는 일이 코테에서 잦으므로 선택 정렬 소스코드 형태에 익숙해질 필요가 있음

array = [7,9,8,6,5,2,3,4,1,0]

for i in range(len(array)):
	min_index=i
    for j in range(i+1, len(array)):
    	if array[j]<array[min_index]:
        	min_index=j
    array[i], array[min_index]= array[min_index], array[i] # 스와핑

 

삽입 정렬 Insert Sort

특정한 데이터를 적절한 위치에 삽입

첫 번째 데이터는 정렬되어있다고 판단, 두번째 데이터부터 시작

선택 정렬에 비해 실행 시간 측면에서 효율적

: 시간 복잡도 -> O(N^2)

필요할 때만 위치를 바꾸어서 데이터가 거의 정렬되어 있을 때 효율적

for i in range(1, len(array)): # 2번째부터 시작
	for j in ragne(i,0,-1):
    	if array[j]<array[j-1]:
        	array[j], array[j-1] = array[j-1], array[j]
        else:
        	break

 

퀵 정렬 Quick Sort

정렬 알고리즘 중에 가장 많이 사용됨

기준 데이터를 설정하고 기준보다 큰 데이터와 작은 데이터의 위치를 바꿈

교환하기 위한 기준이 피벗 pivot

호어 분할 Hoare Partition 방식에서는 첫 번째 데이터를 피벗으로 정함

재귀 함수로 작성하면 구현이 간결해짐

: 시간 복잡도 -> O(N*logN) (최악의 경우 O(N^2))

* 이미 데이터가 정렬되어있는 경우 매우 느리게 동작

def quick_sort(array, start, end):

	# 원소가 1개인 경우 종료
	if start >= end:
    	return
        
    # 피벗은 첫 번째 원소
    pivot = start
    left = start + 1
    right = end
    while left <= right:
    	# 피벗보다 큰 데이터를 찾을 때까지 반복
    	while left <= end and array[left] <= array[pivot]:
        	left += 1
        while right > start and array[right] >= array[pivot]:
        	right += 1
        if left > right: # 엇갈렸다면 작은 데이터와 피벗 교체
        	array[right], array[pivot] = array[pivot], array[right]
        else: # 엇갈리지 않았다면 작은 데이터오 ㅏ큰 데이터 교체
        	array[left], array[right] = array[right], array[left]
            
     # 분할 이후 왼쪽과 오른쪽에서 각각 정렬 수행 
     quick_sort(array, start, right-1)
     quick_sort(array, right+1, end)
     
 quick_sort(array, 0, len(array)-1)

def python_quick_sort(array):
	if len(array)<=1:
    	return array
    
    pivot = array[0]
    tail = array[1:]
    
    left_side = [x for x in tail if x <= pivot]
    right_side = [x for x in tail if x > pivot]
    
    return python_quick_sort(left_side) + [pivot] + quick_sort(right_side)

 

계수 정렬 Count Sort

특정한 조건이 부합할 때만 사용할 수 있지만 매우 빠른 정렬 알고리즘

모든 범위를 담을 수 있는 크기의 리스트를 선언해야 함

* 데이터의 크기 범위가 제한되어 정수 형태로 표현할 수 있을 때만 사용 가능함

가장 큰 데이터와 가장 작은 데이터의 차이가 1,000,000을 넘지 않을 때 효과적

: 시간 복잡도 -> O(N+K) (모든 데이터가 양의 정수인 상황에서 데이터의 개수가 N, 데이터 중 최대값의 크기가 K)

* 동일한 값을 가지는 데이터가 여러 개 등장할 때 적합

--> 데이터의 크기가 한정되어있고, 데이터의 크기가 많이 중복되어 있을수록 유리

count = [0]*(max(array)+1)

for i in range(len(array)):
	count[array[i]] += 1

for i in range(len(count)):
	for j in range(count[i]):
    	print(i, end='')

 

파이썬 라이브러리

sorted()

기본 정렬 라이브러리

집합 자료형이나 딕셔너리 자료형을 입력받아서 리스트 자료형으로 반환

* 리스트 변수가 하나 있을 때 객체 내장 함수인 sort()를 이용하면 내부 원소 바로 정렬 가능

* key 매개변수를 입력으로 받을 수 있음

 

@ 코딩테스트 정렬 알고리즘

1) 정렬 라이브러리로 풀 수 있음

기본 정렬 라이브러리로 풀 수 있음

2) 정렬 알고리즘의 원리

선택 정렬, 삽입 정렬, 퀵 정렬 등의 원리를 알아야 풀 수 있음

3) 더 빠른 정렬

계수 정렬 등의 다른 정렬 알고리즘 필요함