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..
2025. 1. 2.
병합 정렬 (Merge Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간복잡도, C언어, Java, Python 예시코드, 주의점, 장단점
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 방식입니다. 안정 정렬에 속하며, 대규모 데이터에서 특히 효율적입니다. 2. 원리배열을 두 부분으로 나눕니다.각 부분을 재귀적으로 병합 정렬합니다.두 정렬된 부분을 하나로 병합합니다. 3. 동작 예시 (구체적인 설명)정렬할 배열: [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]배열 분할:[38, 27, 43, 3]와 [9, 82, 10]으로 나눕니다.왼쪽 부분 [38, 27, 43, 3] 정렬:다시 [38, 27]과 [43, 3]으로 나눕니다.[38, 27]은 [27, 38]로 정렬.[43, 3]은 [3..
2024. 12. 31.
삽입 정렬(Insertion Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Python 예시코드, 주의점, 장단점
1. 삽입 정렬이란?삽입 정렬은 정렬되지 않은 데이터를 하나씩 가져와 이미 정렬된 부분에 적절한 위치에 삽입하는 방식으로 동작하는 정렬 알고리즘입니다. 간단한 구현과 적은 데이터에서는 높은 성능을 보이는 정렬 방식입니다. 2. 원리배열의 두 번째 요소부터 시작하여 해당 요소를 정렬된 부분에 삽입합니다.이전 요소들과 비교하며 적절한 위치를 찾습니다.모든 요소가 정렬될 때까지 반복합니다. 3. 동작 예시 (구체적인 설명)정렬할 배열: [5, 3, 8, 4, 2]첫 번째 단계:두 번째 요소 3을 정렬된 부분 [5]에 삽입합니다.3은 5보다 작으므로 앞에 삽입합니다.결과: [3, 5, 8, 4, 2]두 번째 단계:세 번째 요소 8을 정렬된 부분 [3, 5]에 삽입합니다.8은 이미 가장 크므로 그대로 둡니다...
2024. 12. 31.
