#4 Python 코딩테스트 정렬 알고리즘

https://www.youtube.com/watch?v=KGyK-pNvWos&list=PLRx0vPvlEmdAghTr5mXQxGpHjWqSz0dgC&index=4 

이 포스팅은 위의 영상을 보고 제가 필요하다고 생각된 부분을 정리한 포스팅입니다.

 

정렬 알고리즘 - 데이터를 특정한 기준에 따라 순서대로 나열하는 것.

 

1. 선택 정렬

처리되지 않은 데이터 중 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸는 것을 반복

array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8]
for i in range(len(array)):
    min_index = i
    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)

시간 복잡도는 O(N^2)

 

2. 삽입 정렬

처리되지 않은 데이터를 하나씩 골라 적절한 위치에 삽입

선택 정렬에 비해 구현 난이도가 높은 편, 일반적으로 더 효율적으로 동작

- 리스트를 하나씩 훑어가며, 왼쪽에 있는 원소와 비교해서 적절한 위치로 이동시키는 알고리즘

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

for i in range(1, len(array)): # 첫 인덱스 0은 정렬되었다고 가정
    for j in range(i, 0, -1): # 인덱스 i부터 1까지 1씩 감소하며 반복
        if array[j] < array[j - 1]:
            array[j], array[j - 1] = array[j - 1], array[j]
        else:
            break
print(array)

시간 복잡도는 O(N^2)

최선의 경우 O(N)

 

3. 퀵 정렬

기준 데이터를 설정하고 그 기준보다 큰 데이터와 작은 데이터의 위치를 바꾸는 방법.

일반적으로 가장 많이 사용되는 정렬 알고리즘 중 하나.

병합 정렬과 더불어 대부분의 언어의 표준 정렬 라이브러리의 근간이 되는 알고리즘.

기본적인 퀵 정렬은 첫 번째 데이터를 기준 데이터(Pivot)로 설정.

피벗 데이터보다 작은 데이터를 왼쪽에서부터, 큰 데이터를 오른쪽에서부터 찾고 서로의 위치를 교환

마찬가지로 반복하다가 피벗 데이터보다 작고 큰 데이터 끼리 서로 교차하게 되면 피벗과 작은 데이터의 위치를 변경

데이터가 교차 되었을 때 왼쪽은 피벗 기준 모두 작은 숫자, 오른쪽은 피벗 기준 모두 큰 숫자가 오게 된다.

각각의 묶음에 대해서 재귀적으로 퀵 정렬을 수행한다.

피벗을 어떻게 선택하냐에 따라서 시간복잡도가 달라질 수 있음.

평균의 경우 O(NlogN)의 시간 복잡도를 가진다.

최악의 경우 O(N^2)의 시간 복잡도를 가진다.

 

퀵 정렬 소스코드 - 일반적인

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

def quick_sort(array, start, end):
    if start >= end: # 원소가 1 개인 경우 종료
        return
    pivot = start # 피벗은 첫 번째 원소
    left = start + 1
    right = end
    while(left <= right):
        # 피벗보다 큰 데이터를 찾을 때까지 반복
        while(left <= end and array[left] <= array[pivot]):
            left +=1
        # 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)
print(array)

퀵 정렬 소스코드 - 파이썬의 장점

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

def quick_sort(array):
    if len(array) <= 1:
        return array
    pivot = array[0]
    tail = array[1:]
    
    left_side = [x for x in tail if x <= pivot]
    right_side = [x for x in tail if x > pivot]
    
    return quick_sort(left_side) + [pivot] + quick_sort(right_side)

print(quick_sort(array))

 

4. 계수 정렬

특정한 조건이 부합할 때만 사용할 수 있지만 매우 빠르게 동작하는 정렬 알고리즘

데이터의 크기 범위가 제한되어 정수 형태로 표현할 수 있을 때 사용 가능.

최악의 경우에도 수행시간 O(N + K)를 보장

 

이후 리스트를 검사하며 데이터가 몇번 나왔는지 세고 그대로 출력해주는 정렬

# 모든 원소의 값이 0보다 크거나 같다고 가정
array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 9, 1, 4, 8, 0, 5, 2]
# 모든 범위를 포함하는 리스트 선언
count = [0] * (max(array) + 1)

for i in range(len(array)):
    count[array[i]] += 1 # 각 데이터에 해당하는 인덱스의 값 증가
    
for i in range(len(count)): # 리스트에 기록된 정렬 정보 확인
    for j in range(count[i]):
        print(i, end=' ') # 띄어쓰기를 구분으로 등장한 횟수만큼 인덱스 출력

5. 정리

 

6. 예시 문제

내 코드

N, K = map(int,input().split())
A = list(map(int,input().split()))
B = list(map(int,input().split()))

A.sort()
B.sort()
for i in range(K):
    if A[i] < B[-i-1]:
        A[i] = B[-i-1]
    else:
        break
print(sum(A))

정답 코드도 크게 다르진 않지만, sort에 reverse 파라미터를 추가 하고 같은 인덱스로 확인했다.