Goal

• Insertion Sort에 대해 설명할 수 있습니다.
• Insertion Sort 과정에 대해 설명할 수 있습니다.
• Insertion Sort를 구현할 수 있습니다.
• Insertion Sort의 시간복잡도와 공간복잡도를 계산할 수 있습니다.
• Insertion와 Selection Sort 차이에 대해 설명할 수 있습니다.

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Abstract

손 안의 카드를 정렬하는 방법과 유사합니다.
Insertion Sort는 Selection Sort와 유사하지만, 좀 더 효율적인 정렬 알고리즘입니다.
Insertion Sort는 2번째 원소부터 시작하여 그 앞(왼쪽)의 원소들과 비교하여 삽입할 위치를 지정한 후, 원소를 뒤로 옮기고 지정된 자리에 자료를 삽입하여 정렬하는 알고리즘입니다.
최선의 경우 O(N)이라는 엄청나게 빠른 효율성을 가지고 있어, 다른 정렬 알고리즘의 일부로 상요될 만큼 좋은 정렬 알고리즘입니다.

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Process (Ascending)

1. 정렬은 2번째 위치(index)의 값을 temp에 저장한다.
2. temp와 이전에 있는 원소들과 비교하며 삽입해나간다.
3. 1번으로 돌아가 다음 위치(index)의 값을 temp에 저장하고 반복한다.

def insertion_sort(arr):
	for end in range(1, len(arr)):
    	for i in range(end, 0, -1):
        	if arr[i - 1] > arr[i]:
            	arr[i - 1], arr[i] = arr[i], arr[i - 1]

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시간복잡도

최악의 경우(역으로 정렬되어 있을 경우) Selection Sort와 마찬가지로, (n-1) + (n-2) + ... + 2 + 1 => n(n-1)/2 즉, O(n^2) 입니다.

하지만, 모두 정렬이 되어있는 경우, 한번씩 밖에 비교를 안하므로 O(n)의 시간복잡도를 가지게된다. 또한 이미 정렬되어 있는 배열에 자료를 하나씩 삽입/제거하는 경우에는, 현실적으로 최고의 정렬 알고리즘이 되는데, 탐색을 제외한 오버헤드가 매우 적기 때문입니다.

최선의 경우는 O(n)의 시간복잡도를 갖고, 평균과 최악의 경우 O(n^2) 의 시간복잡도를 갖게 됩니다.

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공간복잡도

주어진 배열 안에서 교환(swap)을 통해, 정렬이 수행되므로 O(n)이다.

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장점

• 알고리즘이 단순하다.
• 대부분의 원소가 이미 정렬되어 있는 경우, 매우 효율적일 수 있다.
• 정렬하고자 하는 배열 안에서 교환하는 방식이므로, 다른 메모리 공간을 필요로 하지 않는다. => 제자리 정렬(in-place sorting)
• 안정 정렬이다.
• Selection Sort나 Bubble Sort와 같은 O(n^2) 알고리즘에 비교하여 상대적으로 빠르다.

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단점

• 평균과 최악의 시간복잡도가 O(n^2)으로 비효율적이다.
• Bubble Sort와 Selection Sort와 마찬가지로, 배열의 길이가 길어질수록 비효율적이다.