정렬 알고리즘

• 이진 탐색의 전처리 과정이기도 함

• 문제에서 별도의 요구가 없다면 단순히 정렬해야 하는 상황에서는 기본 정렬 라이브러리를 사용하고, 데이터의 범위가 한정되어 있으며 더 빠르게 동작해야 할 때는 계수 정렬을 사용하자.

버블정렬

def bubble_sort(arr):
    for i in range(len(arr) - 1, 0, -1):
        for j in range(i):
            if arr[j] > arr[j + 1]:
                arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]

선택정렬 -> O(N^2)

• 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸고 그 다음 작은 데이터를 선택해 앞에서 두 번째 데이터와 바꿈

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

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]

삽입정렬 -> O(N^2)

• 데이터를 하나씩 확인하며, 각 데이터를 적절한 위치에 삽입
• 선택정렬에 비해 시간 측면에서 효율적
• 필요할 때만 위치를 바꾸므로 데이터가 거의 정렬되어있을 때 훨씬 효율적

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): #인덱스 i부터 1까지 감소하며 반복하는 문법
		if array[j] < array[j - 1]: #한칸씩 왼쪽으로 이동
            array[j], array[j-1] = array[j-1], array[j]
        else: #자기보다 작은 데이터를 만나면 그 위치에서 멈춤
            break

퀵 정렬 -> O(NlogN)

• 정렬 알고리즘 중에 가장 많이 사용되는 알고리즘
• 기준 데이터(피벗)를 설정하고 그 기준보다 큰 데이터와 작은 데이터의 위치를 바꿈
• 동작
  • 리스트 첫번째 데이터 피벗 설정
  • 피벗 기준으로 왼쪽에서는 피벗보다 작은 수 찾고 오른쪽에서는 피벗보다 큰 수 찾음
  • 작은 수와 큰 수 위치 변경
  • 반복하다가 위치가 서로 엇갈릴 때 작은 데이터와 피벗의 위치 서로 변경 (분할 완료)
  • 피벗 왼쪽 리스트와 오른쪽 리스트에서도 피벗 설정하여 개별 정렬

#파이썬버전 퀵정렬
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] #기준
    tail = array[1:]
    
    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))


#전통적 퀵정렬

array = [5,7,9,0,3,1,6,2,4,8]
def quick_sort(array, start, end):
    if start >= end: #정렬할 원소가 한개인 경우 종료
        return
    pivot = start #피벗은 첫번째 원소
    left = start + 1
    right = end
    while left <= right:
        #피벗 기준 왼쪽에서는 피벗보다 큰 데이터를 찾을 때까지 반복
        while left <= end and array[left] <= array[pivot]:
            left += 1
        #피벗 기준 오른쪽에서는 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) #시작!

계수정렬 -> O(N)

• 특정 조건이 부합할 때만 사용할 수 있지만 매우 빠른 정렬 알고리즘

array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 9, 1, 4, 8, 0, 5, 2]
#모든 범위를 포함하는 리스트 선언
cnt = [0] * (max(array) + 1)

for i in range(len(array)):
	cnt[array[i]] += 1 # 각 데이터에 해당하는 인덱스의 값 증가
  
for i in range(len(cnt)):
    for j in range(cnt[i]):
        print(i, end = ' ')
	

Sorted

• key 매개변수를 입력으로 받을 수 있음 (정렬 기준)

#각 데이터의 두번째 원소를 기준으로 정렬
array = [('바나나',2), ('사과',5), ('당근',3)]
result = sorted(array, key = lambda x : x[1])
print(result)