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https://www.youtube.com/watch?v=_kdE7ykab4Q&list=PLVsNizTWUw7H9_of5YCB0FmsSc-K44y81&index=25
정렬 알고리즘 비교하기
- 앞서 다룬 네 가지 정렬 알고리즘을 비교하면 다음과 같다
- 추가적으로 대부분의 프로그래밍 언어에서 지원하는 표준 정렬 라이브러리는 최악의 경우에도 O(NlogN) 을
보장하도록 설계되어 있다
정렬 알고리즘 | 평균 시간 복잡도 | 공간 복잡도 | 특징 |
---|---|---|---|
선택 정렬 | O(N²) | O(N) | 아이디어가 매우 간단하다 |
삽입 정렬 | O(N²) | O(N) | 데이터가 거의 정렬되어 있을 때는 가장 빠르다 |
퀵 정렬 | O(NlogN) | O(N) | 대부분의 경우에 가장 적합하며, 충분히 빠르다 |
계수 정렬 | O(N + K) | O(N + K) | 데이터의 크기가 한정되어 있는 경우에만 사용이 가능하지만 매우 빠르게 동작한다 |
선택 정렬과 기본 정렬 라이브러리 수행 시간 비교
from random import randint
import time
# 배열에 10,000개의 정수를 삽입
array = []
for _ in range(10000):
array.append(randint(1, 100)) # 1부터 100 사이의 랜덤한 정수
# 선택 정렬 프로그램 성능 측정
start_time = time.time()
# 선택 정렬 프로그램 소스코드
for i in range(len(array)):
min_index = i # 가장 작은 원소의 인덱스
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] # 스와프
end_time = time.time() # 측정 종료
print("선택 정렬 성능 측정:", end_time - start_time) # 수행 시간 출력
# 배열을 다시 무작위 데이터로 초기화
array = []
for _ in range(10000):
array.append(randint(1, 100)) # 1부터 100 사이의 랜덤한 정수
# 기본 정렬 라이브러리 성능 측정
start_time = time.time()
# 기본 정렬 라이브러리 사용
array.sort()
end_time = time.time() # 측정 종료
print("기본 정렬 라이브러리 성능 측정:", end_time - start_time) # 수행 시간 출력
실행 결과
선택 정렬 성능 측정: 30.367183446884155
기본 정렬 라이브러리 성능 측정: 0.0012776851654052734
<문제> 두 배열의 원소 교체: 문제 설명
-
동빈이는 두 개의 배열 A와 B를 가지고 있다. 두 배열은 N개의 원소로 구성되어 있으며, 배열의 원소는
모두 자연수이다 -
동빈이는 최대 K 번의 바꿔치기 연산을 수행할 수 있는데, 바꿔치기 연산이란 배열 A에 있는 원소 하나와
배열 B에 있는 원소 하나를 골라서 두 원소를 서로 바꾸는 것을 말한다 -
동빈이의 최종 목표는 배열 A의 모든 원소의 합이 최대가 되도록 하는 것이며, 여러분은 동빈이를 도와야한다
-
N, K, 그리고 배열 A와 B의 정보가 주어졌을 때, 최대 K 번의 바꿔치기 연산을 수행하여 만들 수 있는
배열 A의 모든 원소의 합의 최댓값을 출력하는 프로그램을 작성하라 -
예를 들어 N = 5, K = 3이고, 배열 A와 B가 다음과 같다고 해보자
- 배열 A = [1, 2, 5, 4, 3]
- 배열 B = [5, 5, 6, 6, 5]
-
이 경우, 다음과 같이 세 번의 연산을 수행할 수 있다
- 연산 1) 배열 A의 원소 '1'과 배열 B의 원소 '6'을 바꾸기
- 연산 2) 배열 A의 원소 '2'와 배열 B의 원소 '6'을 바꾸기
- 연산 3) 배열 A의 원소 '3'과 배열 B의 원소 '5'를 바꾸기
-
세 번의 연산 이후 배열 A와 배열 B의 상태는 다음과 같이 구성될 것이다
- 배열 A = [6, 6, 5, 4, 5]
- 배열 B = [3, 5, 1, 2, 5]
-
이때 배열 A의 모든 원소의 합은 26이 되며, 이보다 더 합을 크게 만들 수는 없다
<문제> 두 배열의 원소 교체: 문제 조건
<문제> 두 배열의 원소 교체: 문제 해결 아이디어
- 핵심 아이디어: 매번 배열 A에서 가장 작은 원소를 골라서, 배열 B에서 가장 큰 원소와 교체한다
- 가장 먼저 배열 A와 B가 주어지면 A에 대하여 오름차순 정렬하고, B에 대하여 내림차순 정렬한다
- 이후에 두 배열의 원소를 첫 번째 인덱스부터 차례로 확인하면서 A의 원소가 B의 원소보다 작을 때에만 교체를 수행한다
- 이 문제에서는 두 배열의 원소가 최대 100,000개까지 입력될 수 있으므로, 최악의 경우 O(NlogN)을 보장하는
정렬 알고리즘을 이용해야 한다
<문제> 두 배열의 원소 교체: 답안 예시 (Python)
n, k = map(int, input().split()) # N과 K를 입력 받기
a = list(map(int, input().split())) # 배열 A의 모든 원소를 입력받기
b = list(map(int, input().split())) # 배열 B의 모든 원소를 입력받기
a.sort() # 배열 A는 오름차순 정렬 수행
b.sort(reverse=True) # 배열 B는 내림차순 정렬 수행
# 첫 번째 인덱스부터 확인하며, 두 배열의 원소를 최대 K번 비교
for i in range(k):
# A의 원소가 B의 원소보다 작은 경우
if a[i] < b[i]:
# 두 원소를 교체
a[i], b[i] = b[i], a[i]
else: # A의 원소가 B의 원소보다 크거나 같을 때, 반복문을 탈출
break
print(sum(a)) # 배열 A의 모든 원소의 합을 출력
<문제> 두 배열의 원소 교체: 답안 예시 (Java)
import java.util.*;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
// N과 K를 입력받기
int n = sc.nextInt();
int k = sc.nextInt();
// 배열 A의 모든 원소를 입력받기
Integer[] a = new Integer[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
a[i] = sc.nextInt();
}
// 배열 B의 모든 원소를 입력받기
Integer[] b = new Integer[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
b[i] = sc.nextInt();
}
// 배열 A는 오름차순 정렬 수행
Arrays.sort(a);
// 배열 B는 내림차순 정렬 수행
Arrays.sort(b, Collections.reverseOrder());
// 첫 번째 인덱스부터 확인하며, 두 배열의 원소를 최대 K번 비교
for (int i = 0; i < k; i++) {
// A의 원소가 B의 원소보다 작은 경우
if (a[i] < b[i]) {
// 두 원소를 교체
int temp = a[i];
a[i] = b[i];
b[i] = temp;
}
// A의 원소가 B의 원소보다 크거나 같을 때, 반복문을 탈출
else break;
}
// 배열 A의 모든 원소의 합을 출력
long result = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
result += a[i];
}
System.out.println(result);
}
}
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