[Coding Test] 이코테 - 정렬

1. 정렬 (Sorting)

  - 데이터를 특정한 기준에 따라서 순서대로 나열하는 것

  - 선택 정렬, 삽입 정렬, 퀵 정렬, 계수 정렬

 

1-1. 선택 정렬 (Selection Sort)

- 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸고, 그 다음 작은 데이터를 선택해 앞에서 두 번째 데이터와 바꾸는 과정 반복 (가장 작은 것을 선택)

- 시간 복잡도 : O(N^2) 👎

📌 선택 정렬 예제

array = [7,4,9,0,3,1]

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 #더 작으면 교체
     array[i], array[min_index] = array[min_index], array[i] #swap
     
 print(array)

 

1-2. 삽입 정렬 (Insertion Sort)

- 특정한 데이터를 적절한 위치에 삽입

- 시간 복잡도 : O(N^2)

  ㄴ 단, 데이터가 거의 정렬되어 있을 때 매우 효율적 👍

1	첫 번째 데이터는 정렬이 되어있다고 가정, 두 번째 데이터를 첫번째 데이터와 비교하여 왼쪽 or 오른쪽에 삽입
2	그 다음 데이터를 앞에서 삽입한 데이터와 비교하여 적절한 위치에 삽입
3	2번을 반복하여 모든 데이터를 적절한 위치에 삽입하여 정렬

📌 삽입 정렬 예제

array = [7,4,9,0,3,1]

for i in range(1,len(arrary)): #첫번째 원소는 정렬되어 있다고 가정
    for j in range(i,0,-1): #인덱스 i부터 1까지 감소하며 반복하는 문법
    	if array[j] < array[j-1] #한 칸씩 왼쪽으로 이동
        	array[j], array[j-1] = array[j-1], array[j]
         else: #자기보다 작은 데이터를 만나면 그 위치에서 멈춤
         	break
            
print(array)

 

1-3.  퀵 정렬

- 피벗을 설정한 다음 큰 수와 작은 수를 교환한 후 리스트를 반으로 나누는 방식으로 동작

- 호어 분할 (Hoare Partition) : 리스트에서 첫 번째 데이터를 피벗으로 정함

  ㄴ 피벗 (Pivot) : 교환의 기준

  ㄴ 피벗을 설정하고 리스트를 분할하는 방법에 따라 여러 방식으로 구분

- 시간 복잡도 : O(NlogN) 👍

  ㄴ 데이터의 개수가 많을수록 선택/삽입 정렬에 비해 압도적으로 빠르게 동작

1	첫 번째 데이터를 피벗으로 가정 - 왼쪽에서부터 피벗보다 큰 데이터를 찾고, 오른쪽에서부터 피벗보다 작은 데이터 찾기 - 큰 데이터와 작은 데이터의 위치를 서로 교환
2	왼쪽, 오른쪽이 엇갈리는 경우 작은데이터와 피벗의 위치를 교환
3	피벗을 기준으로 왼쪽 리스트와, 오른쪽 리스트에 각각 피벗을 설정하여 개별적으로 정렬 반복

📌 퀵 정렬 예제

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

def quick_sort(array,start,end):
    if start >= end #원소가 1개인 경우 종료
    	return
    pivot = start #피멋은 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) #분할의 왼쪽
    quick_sort(array,right+1,end) #분할의 오륵쪽
    
quick_sort(array,0,len(array)-1)
print(array)

 

1-4. 계수 정렬 (Count Sort)

  - 특정한 조건이 부합할 때마다 사용할 수 있지만 매우 빠른 정렬 알고리즘

  - 데이터의 크기 범위가 제한되어 정수 형태로 표현할 수 있을 때만 사용

    ㄴ 모든 범위를 담을 수 있는 크기의 배열을 선언해야함 

  - 시간 복잡도 : O(N+K) 👍, N = 데이터의 개수, K = 데이터 중 최대값

    ㄴ 데이터의 크기가 한정되어 있고, 데이터의 크기가 많이 중복되어 있을 수록 좋음

1	가장 큰 데이터와 가장 작은 데이터의 범위가 모두 담실 수 있도록 하나의 리스트를 생성  - 리스트의 모든 데이터가 0이 되도록 초기화 ex)  min = 0, max = 9 → 크기 = 10의 '0' 배열 선언
2	데이터를 하나씩 확인하며 데이터의 값과 동일한 인덱스의 데이터를 1씩 증가
3	결과적으로 리스트에는 각 데이터가 몇 번 등장했는지 횟수가 기록됨  - 등장 횟수만큼 해당 인덱스 출력하여 결과 확인 가능

📌 계수 정렬 예제

#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(모든 값은 0으로 초기화)
count = [0] * (max(array)+)

for i in range(len(array)):
    count[array[i]] += 1 #각 데이터에 해당하는 인덱스의 값 증가

for i in range(len(count)):
    for j in range(count[i]):
    	print(i,end=' ') #띄어쓰기를 구분으로 등장한 횟수만큼 인덱스 출력

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2. 파이썬의 정렬 라이브러리

•   sorted(), sort()

📌 정렬 라이브러리 에제

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

#sorted()
result = sorted(array)
print(result)

#sort()
array.sort()
print(array)

#key 매개변수를 활용한 정렬
array = [{'바나나',2},{'사과',5},{'당근',3}]

def setting(data):
    return data[1]

result = sorted(array,key=setting)
print(result)