[코딩테스트] 정렬 알고리즘

정렬 알고리즘

데이터를 특정한 기준에 따라 순서대로 나열

데이터 개수 적을 때

데이터 범위가 한정되어 있을 때

데이터가 일부 정렬되어 있을 때

 

 

선택 정렬

이중 for문을 통하여 구현

시간 복잡도 : O(N^2)

 

- 로직

처리 되지 않은 데이터 중 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞 데이터와 바꿈

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

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

 

삽입 정렬

처리되지 않은 데이터를 하나씩 골라 적절한 위치에 삽입

앞쪽 데이터는 정렬되어 있다고 가정하고, 앞쪽 데이터 중 적절한 위치에 삽입

반복문이 두 번 중첩되어 사용

 

- 로직

비교 대상 요소를 하나씩 증가

데이터를 왼쪽으로 한 칸씩 이동하면서 비교하며, 자신의 왼쪽에 있는 값이 자신보다 크다면 서로 자리를 바꿈

왼쪽 데이터가 현재 비교 데이터보다 작으면 종료

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

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

 

 

퀵 정렬

기준 데이터를 설정하고, 기준보다 큰 데이터와 작은 데이터를 바꾸는 방법

가장 많이 사용되는 정렬 알고리즘

시간 복잡도 : 평균 O(NlogN) / 최악 O(N^2)

 

- 로직

첫 번째 데이터를 기준 데이터(pivot)으로 설정

왼쪽에서부터는 pivot보다 큰 값, 오른쪽에서부터는 pivot보다 큰 값을 고름

골라진 두 값의 위치를 서로 변경

큰 값과 작은 값의 인덱스가 서로 엇갈리는 경우 (작은 값의 인덱스가 큰 값의 인덱스보다 작은 경우), 작은 값과 pivot의 위치를 바꿈

-> 왼쪽에 있는 값은 pivot보다 작고, 오른쪽에 있는 값은 pivot보다 크다

분할을 진행하면 두 부분이 생기며, 두 부분을 각각 퀵 정렬을 수행함 

 

- 일반적인 퀵 정렬

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

def quick_sort(array, start, end):
    if start >= end: # 시작과 끝이 같은 경우 == 원소가 1개인 경우
        return

    pivot = start # 첫 번째 원소를 pivot으로 설정
    left = start + 1
    right = end
    while(left <= right):
        # pivot보다 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): # 엇갈리는 경우
            array[right], array[pivot] = array[pivot], array[right] # 작은 데이터와 pivot 교체
        else: # 엇갈리지 않는 경우
            array[left], array[right] = array[right], array[left] # 작은 데이터와 큰 데이터 교체

    quick_sort(array, start, right -1)
    quick_sort(array, right + 1, end)

quick_sort(array, 0, len(array) - 1)

 

- 리스트 컨프리핸션을 이용한 퀵 정렬

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

def quick_sort(array):
    if len(array) <= 1:
        return array
    pivot = array[0] # pivot
    tail = array[1:] # pivot을 제외한 나머지 요소

    left_side = [x for x in tail if x <= pivot] # 작은 값만 모음
    right_side = [x for x in tail if x > pivot] # 큰 값만 모음

    return quick_sort(left_side) + [pivot] + quick_sort(right_side) # 부분 정렬 후 나온 최종 결과 리스트 반환

print(quick_sort(array))

 

 

계수 정렬

데이터의 크기 범위가 제한되어 정수 형태로 표현할 수 있을 때 사용 가능함

모든 범위를 담을 수 있는 크기의 연속된 리스트를 선언하여 사용함

데이터의 범위 차이가 큰 경우 비효율적

동일한 값을 가지는 데이터가 여러 개 나올 때 효과적으로 사용 (성적 분포 등)

 

- 로직

가장 작은 데이터부터 큰 데이터까지 담을 수 있는 리스트를 생성 후, 개수를 count하여 저장

리스트의 첫 번째 데이터부터 개수만큼 인덱스를 출력

 

- 계수 정렬

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

count = [0] * (max(array) + 1) # 최소부터 최대 값까지 포현 가능한 리스트

for i in range(len(array)): 
    count[array[i]] += 1 # 각 데이터의 반복 횟수 count

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

 

 

 

 

 

 

 

※ 해당 포스트는 이것이 "코딩 테스트다 with 파이썬(나동빈 저)"를 통해 학습한 내용을 정리한 것입니다.