정렬
연속된 데이터를 기준에 따라서 정렬하기 위한 알고리즘
1. 기준에 따라 데이터를 정렬
정렬
데이터를 특정한 기준에 따라서 순서대로 나열
선택정렬
가장 작은 데이터를 맨 앞 데이터와 교환, 그 다음 작은 데이터를 두 번째 데이터와 교환 ... 반복
array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8]
for i in range(len(array)) :
min_index = i # 가장 작은 원소의 인덱스
# 가장 작은 원소부터 나머지 원소까지
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]
print(array)삽입정렬
두 번째 데이터부터 시작하여 앞의 데이터와 비교연산으로 삽입
array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8]
for i in range(1, len(array)) :
# 인덱스 i 부터 0까지 1씩 감소 반복
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
print(array)퀵 정렬
피벗(기준) 설정 후 왼쪽에서부터 피벗보다 큰 데이터를 찾고 오른쪽에서부터 피벗보다 작은 데이터 탐색 반복
array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8]
def quick_sort(array, start, end) :
# 원소 개수 1인 경우
if start >= end :
return
pivot = start
left = start + 1
right = end
while left <= right :
# 피벗보다 큰 데이터 발견까지
while left <= end and array[left] <= array[pivot] :
left += 1
# 피벗보다 작은 데이터 발견까지
while right > start and array[right] >= array[pivot] :
right -= 1
if left > right :
array[right], array[pivot] = array[pivot], array[right]
else :
array[left], array[pivot] = array[pivot], array[left]
# 분할 이후 왼쪽 오른쪽 각각 정렬 수행
quick_sort(array, start, right - 1)
quick_sort(array, right + 1, end)
quick_sort(array, 0, len(array) - 1)
print(array)파이썬의 장점을 살린 퀵 정렬
array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8]
def quick_sort(array) :
# 원소 개수 1 이하인 경우
if len(array) <= 1 :
return array
pivot = array[0]
tail = array[1:] # 피벗 제외 리스트
left_side = [x for x in tail if x <= pivot]
right_side = [x for x in tail if x > pivot]
# 분할 이후 왼쪽 오른쪽 부분 각각 정렬 수행 후 전체 리스트 반환
return quick_sort(left_side) + [pivot] + quick_sort(right_side)
print(quick_sort(array))계수정렬
데이터의 크기 범위가 제한되어 정수 형태로 표현할 수 있을 때 사용가능 (데이터 등장 횟수 기록)
array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 9, 1, 4, 8, 0, 5, 2]
# array 범위의 리스트 선언 (모든 값 0으로 초기화)
count = [0] * (max(array) + 1)
for i in range(len(array)) :
count[array[i]] += 1 # 각 데이터에 해당하는 인덱스 값 증가
for i in range(len(count)) :
for j in range(count[i]) :
print(i, end = ' ')파이썬 정렬 라이브러리
-
sorted() : 리스트, 딕셔너리 자료형 등을 입력받아 정렬된 결과 리스트 자료형으로 출력
-
sort() : 내부 원소 정렬
-
key 매개변수 활용
array = [('banana', 2), ('apple', 5), ('carrot', 3)]
def setting(data) :
return data[1]
result = sorted(array, key = setting)
print(result)정렬 라이브러리 시간 복잡도
-
정렬 라이브러리로 풀 수 있는 문제 - 단순히 정렬 기법을 알고 있는지 물어보는 문제. 기본 정렬 라이브러리 사용 방법 숙지
-
정렬 알고리즘의 원리에 대해 물어보는 문제 - 선택 정렬, 삽입 정렬, 퀵 정렬 등의 원리를 알고 있어야 문제 풀기 가능
-
더 빠른 정렬이 필요한 문제 - 퀵 정렬 기반의 정렬 기법으로는 풀 수 없으며 계수 정렬 등의 다른 정렬 알고리즘을 이용하거나 문제에서 기존에 알려진 알고리즘의 구조적인 개선을 거쳐야 풀 수 있다.
2. 위에서 아래로
위에서 아래로
💡 기본적인 정렬. 파이썬의 기본 정렬 라이브러리 사용
n = int(input())
array = []
for i in range(n) :
array.append(int(input()))
array = sorted(array, reverse=True)
for i in array :
print(i, end = ' ')3. 성적이 낮은 순서로 학생 출력하기
성적이 낮은 순서로 학생 출력하기
💡 O(N)이나 O(NlogN)을 보장하는 계수 정렬 이용
n = int(input())
array = []
for i in range(n) :
data = input().split()
array.append((data[0], int(data[1])))
# lambda : 익명함수 정의
array = sorted(array, key = lambda student: student[1])
for student in array :
print(student[0], end = ' ')4. 두 배열의 원소 교체
두 배열의 원소 교체
💡 O(NlogN)을 보장하는 정렬 알고리즘
n, k = map(int, input().split()) # n개 원소 k번 바꿔치기 연산 수행
a = list(map(int, input().split())) # 모든 원소 합 최대
b = list(map(int, input().split()))
a.sort()
b.sort(reverse=True)
for i in range(k) :
if a[i] < b[i] :
a[i], b[i] = b[i], a[i]
else :
break
print(sum(a))