정렬 알고리즘

정렬 알고리즘은 주어진 데이터를 일정한 기준에 따라 순서대로 나열하는 알고리즘입니다.
데이터의 크기나 유형에 따라 다양한 정렬 알고리즘이 존재하며, 각 알고리즘은 시간 복잡도와 공간 복잡도 측면에서 다른 특징을 가지고 있습니다.

1. 버블 정렬(Bubble Sort) :

   서로 인접한 두 원소를 비교하며 큰 값을 뒤로 보내는 방식으로 정렬하는 알고리즘입니다.
   시간 복잡도는 최선/최악/평균 모두 O(n^2)입니다.
   간단하고 이해하기 쉬우나 큰 데이터에는 비효율적입니다.

2. 선택 정렬(Selection Sort) :

   주어진 리스트에서 최솟값을 선택하여 맨 앞으로 이동시키는 방식으로 정렬하는 알고리즘입니다.
   시간 복잡도는 최선/최악/평균 모두 O(n^2)입니다.
   교환 횟수가 상대적으로 적어질 수 있으나 비효율적인 정렬 방법입니다.

3. 삽입 정렬(Insertion Sort) :

   주어진 리스트를 정렬된 부분과 비정렬된 부분으로 나누고, 비정렬된 원소를 정렬된 부분에 삽입하는 방식으로 정렬하는 알고리즘입니다.
   시간 복잡도는 최선의 경우 O(n), 최악/평균의 경우 O(n^2)입니다.
   작은 규모의 데이터에 대해서는 효율적일 수 있습니다.

4. 병합 정렬(Merge Sort) :

   분할 정복(divide and conquer) 전략을 사용하여 리스트를 반으로 나눈 후, 나눈 부분을 정렬하며 합치는 방식으로 정렬하는 알고리즘입니다.
   시간 복잡도는 최선/최악/평균 모두 O(n log n)입니다.
   안정적인 정렬 방법으로 대용량 데이터에도 효과적입니다.

5. 퀵 정렬(Quick Sort) :

   분할 정복 전략을 사용하여 피벗(pivot)을 기준으로 작은 값과 큰 값을 나누어 정렬하는 알고리즘입니다.
   시간 복잡도는 최선의 경우 O(n log n), 최악의 경우 O(n^2)입니다.
   평균적으로 빠른 속도를 가지며 대용량 데이터에도 효과적입니다.

이 외에도 힙 정렬, 계수 정렬, 기수 정렬 등 다양한 정렬 알고리즘이 존재합니다.
정렬 알고리즘 선택 시 데이터 크기, 정렬된 상태 여부, 메모리 사용 등을 고려하여 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.