728x90
https://www.youtube.com/watch?v=EuJSDghD4z8&list=PLVsNizTWUw7H9_of5YCB0FmsSc-K44y81&index=23
퀵 정렬
- 기준 데이터를 설정하고 그 기준보다 큰 데이터와 작은 데이터의 위치를 바꾸는 방법이다
- 일반적인 상황에서 가장 많이 사용되는 정렬 알고리즘 중 하나이다
- 병합 정렬과 더불어 대부분의 프로그래밍 언어의 정렬 라이브러리의 근간이 되는 알고리즘이다
- 가장 기본적인 퀵 정렬은 첫 번째 데이터를 기준 데이터(Pivot)로 설정한다
퀵 정렬 동작 예시
- [Step 0] 현재 피벗의 값은 '5'이다. 왼쪽에서부터 '5'보다 큰 데이터를 선택하므로 '7'이 선택되고
오른쪽에서부터 '5'보다 작은 데이터를 선택하므로 '4'가 선택된다. 이제 이 두 데이터의 위치를 서로 변경한다
- [Step 1] 현재 피벗의 값은 '5'이다. 왼쪽에서부터 '5'보다 큰 데이터를 선택하므로 '9'가 선택되고
오른쪽에서부터 '5'보다 작은 데이터를 선택하므로 '2'가 선택된다. 이제 이 두 데이터의 위치를 서로 변경한다
- [Step 2] 현재 피벗의 값은 '5'이다. 왼쪽에서부터 '5'보다 큰 데이터를 선택하므로 '6'이 선택되고
오른쪽에서부터 '5'보다 작은 데이터를 선택하므로 '1'이 선택된다. 단, 이처럼 위치가 엇갈리는 경우 '피벗'과
'작은 데이터'의 위치를 서로 변경한다
- [분할 완료] 이제 '5'의 왼쪽에 있는 데이터는 모두 5보다 작고, 오른쪽에 있는 데이터는 모두 '5'보다 크다는
특징이 있다. 이렇게 피벗을 기준으로 데이터 묶음을 나누는 작업을 분할(Divide)이라고 한다
- [왼쪽 데이터 묶음 정렬] 왼쪽에 있는 데이터에 대해서 마찬가지로 정렬을 수행한다
- [오른쪽 데이터 묶음 정렬] 오른쪽에 있는 데이터에 대해서 마찬가지로 정렬을 수행한다
- 이러한 과정을 반복하면 전체 데이터에 대해서 정렬이 수행된다
퀵 정렬이 빠른 이유: 직관적인 이해
- 이상적인 경우 분할이 절반씩 일어난다면 전체 연산 횟수로 O(NlogN) 를 기대할 수 있다
- 너비 X 높이 = 𝑁 × 𝑙𝑜𝑔𝑁 = 𝑁𝑙𝑜𝑔𝑁
퀵 정렬의 시간 복잡도
- 퀵 정렬은 평균의 경우 O(NlogN) 의 시간 복잡도를 가진다
- 하지만 최악의 경우 O(N²) 의 시간 복잡도를 가진다
- 첫 번째 원소를 피벗으로 삼을 때, 이미 정렬된 배열에 대해서 퀵 정렬을 수행하면 어떻게 될까?
퀵 정렬 소스코드: 일반적인 방식 (Python)
array = [5, 7, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8]
def quick_sort(array, start, end):
if start >= end: # 원소가 1개인 경우 종료
return
pivot = start # 피벗은 첫 번째 원소
left = start + 1
right = end
while(left <= right):
# 피벗보다 큰 데이터를 찾을 때까지 반복
while(left <= end and array[left] <= array[pivot]):
left += 1
# 피벗보다 작은 데이터를 찾을 때까지 반복
while(right > start and array[right] >= array[pivot]):
right -= 1
if(left > right): # 엇갈렸다면 작은 데이터와 피벗을 교체
array[right], array[pivot] = array[pivot], array[right]
else: # 엇갈리지 않았다면 작은 데이터와 큰 데이터를 교체
array[left], array[right] = array[right], array[left]
# 분할 이후 왼쪽 부분과 오른쪽 부분에서 각각 정렬 수행
quick_sort(array, start, right - 1)
quick_sort(array, right + 1, end)
quick_sort(array, 0, len(array) - 1)
print(array)
실행 결과
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
퀵 정렬 소스코드: 일반적인 방식 (Java)
import java.util.*;
public class Main {
public static void quickSort(int[] arr, int start, int end) {
if (start >= end) return; // 원소가 1개인 경우 종료
int pivot = start; // 피벗은 첫 번째 원소
int left = start + 1;
int right = end;
while (left <= right) {
// 피벗보다 큰 데이터를 찾을 때까지 반복
while (left <= end && arr[left] <= arr[pivot]) left++;
// 피벗보다 작은 데이터를 찾을 때까지 반복
while (right > start && arr[right] >= arr[pivot]) right--;
// 엇갈렸다면 작은 데이터와 피벗을 교체
if (left > right) {
int temp = arr[pivot];
arr[pivot] = arr[right];
arr[right] = temp;
}
// 엇갈리지 않았다면 작은 데이터와 큰 데이터를 교체
else {
int temp = arr[left];
arr[left] = arr[right];
arr[right] = temp;
}
}
// 분할 이후 왼쪽 부분과 오른쪽 부분에서 각각 정렬 수행
quickSort(arr, start, right - 1);
quickSort(arr, right + 1, end);
}
public static void main(String[] args) {
int n = 10;
int[] arr = {7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8};
quickSort(arr, 0, n - 1);
for(int i = 0; i < n; i++) {
System.out.print(arr[i] + " ");
}
}
}
실행 결과
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
퀵 정렬 소스코드: 파이썬의 장점을 살린 방식
array = [5, 7, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8]
def quick_sort(array):
# 리스트가 하나 이하의 원소만을 담고 있다면 종료
if len(array) <= 1:
return array
pivot = array[0] # 피벗은 첫 번째 원소
tail = array[1:] # 피벗을 제외한 리스트
left_side = [x for x in tail if x <= pivot] # 분할된 왼쪽 부분
right_side = [x for x in tail if x > pivot] # 분할된 오른쪽 부분
# 분할 이후 왼쪽 부분과 오른쪽 부분에서 각각 정렬을 수행하고, 전체 리스트를 반환
return quick_sort(left_side) + [pivot] + quick_sort(right_side)
print(quick_sort(array))
실행 결과
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
728x90
'CodingTest' 카테고리의 다른 글
[이것이 코딩 테스트다 with Python] 25강 정렬 알고리즘 비교 및 기초 문제 풀이 (0) | 2021.01.04 |
---|---|
[이것이 코딩 테스트다 with Python] 24강 계수 정렬 (0) | 2021.01.04 |
[이것이 코딩 테스트다 with Python] 22강 삽입 정렬 (0) | 2021.01.04 |
[이것이 코딩 테스트다 with Python] 21강 선택 정렬 (0) | 2021.01.04 |
[이것이 코딩 테스트다 with Python] 20강 DFS & BFS 기초 문제 풀이 (0) | 2021.01.04 |
댓글