선택 정렬 개념 max, min 정렬이라고도 불린다. 처음부터 끝 원소까지 훑으면서 최소나 최대를 찾아서 리스트의 처음이나 끝에 넣고 해당 원소를 제외한 다른 원소에 대해 다시 정렬을 시행하는 방법이다. 무작위로 정렬된 데이터의 처음부터 끝까지 탐색한 후, 가장 큰 수를 리스트의 마지막 요소와 교환한다. 그 후 마지막 원소를 제외한 채로 처음부터 끝까지 데이터를 탐색한 후, 가장 큰 수를 리스트의 마지막 요소와 교환한다. 구현 의사 코드는 다음과 같다. (min 정렬) for i=0 to n: a[i]부터 a[n-1]까지 차례로 비교하여 최소값이 있는 a[j]를 찾는다. a[i]와 a[j]를 바꾼다. (max 정렬) for i=0 to n: a[0]부터 a[n-i-1]까지 차례로 비교하여 최대값이 있는 ..

정렬 어떤 데이터들이 주어졌을 때 이를 정해진 순서대로 나열하는 문제가 '정렬'이다. 보통 컴퓨터에서는 탐색을 위해서 정렬을 수행한다. 탐색은 정렬을 통해 하는 것보다 더 강력한 알고리즘이 있지만, 한 번 데이터를 정렬해두면 다음부터는 이진 탐색이라는 빠른 알고리즘을 몇 번이고 사용할 수 있기 때문에 유용하다. 그래서 주어진 무작위의 데이터를 정렬하는 것에 많은 연구자들이 방법을 내놓았는데, 앞으로 설명할 6개의 정렬 알고리즘이다. 그 외에도 많은 정렬 알고리즘이 존재한다. 모든 정렬의 설명에 앞서서 예제로 설명할 데이터는 다음 그림과 같이 무작위로 배치되어있는 1~7의 데이터이다. 정렬 알고리즘의 시간 복잡도는 비교 + 이동으로 측정한다. 특성 정렬 알고리즘은 여러 기준에 따라 나뉠 수 있다. 시간 복..

Quick sort '알고리즘' 전공 수업시간에 나온 과제인 '1000만개 데이터 정렬 후 해시 값 구하기'를 하면서 정리한 내용이다. 분할 정복 방법을 통해 구현되는 정렬 방법 시간 복잡도 최악 : O(n^2) 평균 : O(nlogn) 설계를 통해서 개선 가능한 부분 구현 과정 pivot을 선택한다. 위쪽 포인터가 낮은 쪽으로 가면서 피벗보다 작은 수를 찾는다. 아래쪽 포인터가 높은 쪽으로 가면서 피벗보다 큰 수를 찾는다. 두 포인터가 가리키는 요소를 교환한다. 2-4를 반복한다. 두 포인터가 교차한다면 현재 피벗과 해당 위치의 값을 교환한다. 피벗과 피벗보다 작은 section, 피벗보다 큰 section으로 나누고 각 section에 대해 1-5를 실행한다. section의 크기가 0 또는 1이면 ..