버킷 정렬(Bucket Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Python 예시코드, 장단점, 주의점
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 높은 효율을 발휘하며, 비교 기반 정렬보다 더 빠를 수 있습니다. 1. 버킷이란?버킷에 대한 자세한 개념은 아래 글에 상세한 예시와 함께 작성했습니다. 버킷 자체만으로도 코딩 테스트에 자주 나오는 개념이라 꼭 숙지하는 것이 중요합니다.2024.12.20 - [알고리즘] - 버킷(Bucket) 알고리즘 - 코딩테스트에서 시간을 단축하는 비법(시간복잡도, C언어,Java,Python 예시코드) 버킷(Bucket) 알고리즘 - 코딩테스트에서 시간을 단축하는 비법(시간복잡도, C언어,Java,Python 예시코코딩테스트 문제..
2025. 1. 3.
기수 정렬 (Radix Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Python 예시코드, 주의점, 장단점
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 자리수부터 낮은 자리수로 정렬하는 방식(MSD: Most Significant Digit)을 사용합니다.계수 정렬을 서브 루틴으로 활용하며, 데이터의 크기와 범위에 따라 매우 효율적입니다. 기수 정렬을 이해하기 위해서는 계수정렬(Counting Sort)에 대한 이해가 선행되어야 합니다.해당 개념은 아래 포스팅에 자세히 정리했습니다.2025.01.02 - [알고리즘] - 계수 정렬 (Counting Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Pytho..
2025. 1. 2.
계수 정렬 (Counting Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Python 예시코드, 주의점, 장단점
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 범위가 제한적이고 데이터가 중복이 많은 경우에 사용됩니다. 2. 원리정렬할 데이터의 범위를 파악하여 해당 범위의 크기만큼의 카운팅 배열을 생성합니다.데이터의 각 값을 인덱스로 하여 카운팅 배열에 빈도를 저장합니다.카운팅 배열을 누적 합으로 변환하여 정렬된 위치를 결정합니다.원본 배열을 순회하며 데이터를 정렬된 위치에 삽입합니다. 3. 동작 예시 (구체적인 설명)정렬할 배열: [4, 2, 2, 8, 3, 3, 1]카운팅 배열 생성:데이터의 최대값 8을 기준으로 크기 9의 카운팅 배열 생성(데이터 크기 범위가 [0,..
2025. 1. 2.
힙 정렬 (Heap Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Python 예시코드, 주의점, 장단점
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 사용하여 배열을 정렬합니다. 2. 원리주어진 배열을 최대 힙(Max Heap)으로 변환합니다.힙의 루트(최댓값)를 배열의 끝으로 이동하고, 힙 크기를 줄인 뒤 나머지 힙을 다시 최대 힙으로 조정합니다.위 과정을 반복하여 정렬을 완료합니다. 3. 동작 예시 (구체적인 설명) 정렬할 배열: [4, 10, 3, 5, 1]최대 힙 생성:초기 배열: [4, 10, 3, 5, 1]최대 힙 변환: [10, 5, 3, 4, 1]루트 요소를 정렬:루트 10을 배열 끝으로 이동: [1, 5, 3, 4, 1..
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