정렬 알고리즘은 데이터를 특정 순서(오름차순, 내림차순)로 배치하는 데 사용됩니다. 코딩테스트에서 데이터를 정렬하는 문제는 매우 자주 나옵니다. 그래서 문제를 잘 분석하고, 데이터 크기와 특성에 따라 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다. 이 포스팅에서는 앞서 다룬 정렬 알고리즘들을 비교하고, 상황에 맞게 언제 어떤 알고리즘을 사용하는 것이 좋은지 알아보겠습니다.
1. 정렬 알고리즘 개념 정리
아래 링크들에 코딩 테스트에서 사용할만한 거의 모든 정렬 알고리즘들에 대해 매우 자세히 정리했습니다. 꼭 보시기를 추천드립니다.
버블 정렬 (Bubble Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Python 예시코드,
1. 버블 정렬이란?버블 정렬은 인접한 두 요소를 비교하며 정렬하는 가장 기본적인 정렬 알고리즘입니다. 간단한 구조와 구현 덕분에 학습 목적으로 자주 사용되지만, 효율성 면에서는 다른 정
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선택 정렬 (Selection Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간복잡도, C언어, Java, Python 예제코드,
1. 선택 정렬이란?선택 정렬은 정렬되지 않은 리스트에서 가장 작은(또는 큰) 값을 찾아 맨 앞에 위치시키는 과정을 반복하여 정렬하는 알고리즘입니다. 구현이 간단하지만, 데이터 크기가 커질
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삽입 정렬(Insertion Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Python 예시코드,
1. 삽입 정렬이란?삽입 정렬은 정렬되지 않은 데이터를 하나씩 가져와 이미 정렬된 부분에 적절한 위치에 삽입하는 방식으로 동작하는 정렬 알고리즘입니다. 간단한 구현과 적은 데이터에서는
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병합 정렬 (Merge Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간복잡도, C언어, Java, Python 예시코드, 주
1. 병합 정렬이란?병합 정렬은 "분할 정복(Divide and Conquer)" 기법을 이용한 정렬 알고리즘으로, 리스트를 반으로 나누고 각각을 재귀적으로 정렬한 후 병합하여 정렬된 리스트를 만드는 방식입니
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퀵 정렬 (Quick Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Python 예시코드, 주의
1. 퀵 정렬이란?퀵 정렬은 "분할 정복(Divide and Conquer)" 기법을 활용한 정렬 알고리즘입니다. 기준이 되는 피벗(Pivot)을 설정하고, 이를 기준으로 작은 값과 큰 값을 분리한 뒤 재귀적으로 정렬합니
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힙 정렬 (Heap Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Python 예시코드, 주의
1. 힙 정렬이란?힙 정렬은 힙(Heap) 자료구조를 기반으로 한 정렬 알고리즘으로, 완전 이진 트리를 활용합니다. 힙은 최대 힙(Max Heap) 또는 최소 힙(Min Heap)으로 구성되며, 힙 정렬은 최대 힙을 사용
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계수 정렬 (Counting Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Python 예시코드,
1. 계수 정렬이란?계수 정렬은 비교 기반이 아닌 정렬 알고리즘으로, 정수 또는 정수로 표현 가능한 데이터의 빈도를 기반으로 정렬합니다. 값의 크기가 제한된 경우 매우 효율적이며, 주로 숫자
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기수 정렬 (Radix Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Python 예시코드, 주
1. 기수 정렬이란?기수 정렬은 정수를 자리수별로 비교하여 정렬하는 정렬 알고리즘입니다. 가장 낮은 자리수부터 높은 자리수까지 순차적으로 정렬하는 방식(LSD: Least Significant Digit) 또는 높은
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버킷 정렬(Bucket Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Python 예시코드, 장
버킷 정렬은 데이터를 여러 개의 "버킷"으로 나누고 각 버킷에 저장된 데이터를 정렬한 뒤, 이를 합쳐 최종 정렬을 완성하는 분산 기반 정렬 알고리즘입니다. 데이터가 균등 분포되어 있을수록
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쉘 정렬(Shell Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Python 예시코드, 주의
0. [사전 지식] 삽입 정렬쉘 정렬은 삽입 정렬을 개선한 정렬 알고리즘입니다. 삽입 정렬에 대해 먼저 살펴보시기를 추천드립니다. 삽입 정렬에 대해서는 아래 링크에 자세히 정리했습니다.2024.12
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2. 정렬 알고리즘 요약
| 알고리즘 | 평균 시간 복잡도 | 최악 시간 복잡도 | 공간 복잡도 | 안정성 | 주요 특징 |
| 버블 정렬 | O(n²) | O(n²) | O(1) | 안정 | 단순한 구현, 성능이 매우 느림 |
| 선택 정렬 | O(n²) | O(n²) | O(1) | 비안정 | 비교 횟수가 많고, 교환 횟수는 적음 |
| 삽입 정렬 | O(n²) | O(n²) | O(1) | 안정 | 데이터가 거의 정렬된 경우 빠름 |
| 쉘 정렬 | O(n^(3/2)) | O(n²) | O(1) | 비안정 | 간격을 줄여가며 정렬, 삽입 정렬의 개선 버전 |
| 합병 정렬 | O(n log n) | O(n log n) | O(n) | 안정 | 분할 정복 알고리즘, 추가 메모리 필요 |
| 퀵 정렬 | O(n log n) | O(n²) | O(log n) | 비안정 | 평균적으로 매우 빠르며, 대부분의 경우 가장 효율적 |
| 힙 정렬 | O(n log n) | O(n log n) | O(1) | 비안정 | 완전 이진 트리를 이용해 정렬, 최악의 경우에도 O(n log n) 보장 |
| 계수 정렬 | O(n + k) | O(n + k) | O(n + k) | 안정 | 정수 데이터를 정렬할 때 매우 빠름, 추가 메모리 필요 |
| 기수 정렬 | O(nk) | O(nk) | O(n + k) | 안정 | 자릿수 기준으로 정렬, 계수 정렬을 보조적으로 사용 |
| 버킷 정렬 | O(n + k) | O(n²) | O(n + k) | 안정 | 데이터를 여러 버킷으로 나눠 정렬, 버킷 내 정렬 방식에 따라 성능 달라짐 |
3. 상황별 정렬 알고리즘 선택 기준
- 데이터가 적고 간단한 경우:
- 삽입 정렬, 선택 정렬, 버블 정렬
- 데이터 크기가 작을 때는 구현이 쉬운 삽입 정렬이나 선택 정렬이 적합합니다.
- 데이터가 이미 거의 정렬된 경우:
- 삽입 정렬
- 삽입 정렬은 데이터가 거의 정렬된 경우 O(n)의 시간 복잡도로 동작하여 효율적입니다.
- 큰 데이터, 랜덤 데이터:
- 퀵 정렬, 합병 정렬, 힙 정렬
- 퀵 정렬은 평균적으로 가장 빠른 정렬 알고리즘 중 하나입니다. 그러나 최악의 경우 시간 복잡도가 O(n²)이므로 안정적인 성능을 원한다면 합병 정렬이나 힙 정렬을 선택할 수 있습니다.
- 정수 범위가 한정된 경우:
- 계수 정렬, 기수 정렬, 버킷 정렬
- 정수 데이터의 범위가 제한적이라면 계수 정렬이나 기수 정렬이 매우 효율적입니다. 버킷 정렬은 데이터를 여러 그룹으로 나눌 수 있을 때 유리합니다.
- 메모리 사용을 최소화해야 하는 경우:
- 힙 정렬, 퀵 정렬
- 힙 정렬은 추가 메모리를 거의 사용하지 않으며, 퀵 정렬도 평균적으로 적은 메모리를 사용합니다.
4. 알고리즘 선택 시 주의할 점
- 안정성: 데이터의 순서를 유지해야 하는 경우 안정 정렬 알고리즘(합병 정렬, 계수 정렬 등)을 사용하는 것이 좋습니다.
- 시간 복잡도: 평균 시간 복잡도뿐만 아니라 최악 시간 복잡도도 고려해야 합니다. 예를 들어, 퀵 정렬은 평균적으로 빠르지만 최악의 경우 O(n²)이기 때문에 이 점을 주의해야 합니다.
- 공간 복잡도: 메모리 제한이 있는 환경에서는 추가 공간을 필요로 하지 않는 정렬 알고리즘을 사용하는 것이 중요합니다.
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