기수 정렬의 핵심 이론 기수 정렬(radix sort)은 값을 비교하지 않는 특이한 정렬이다. 기수 정렬은 값을 놓고 비교할 자릿수를 정한 다음 해당 자릿수만 비교합니다. 기수 정렬의 시간 복잡도는 O(kn)으로, 여기서 k는 데이터의 자릿수를 말한다. 수행 방식 기수 정렬은 10개의 큐를 이용한다. 각 큐는 값의 자릿수를 대표한다.
알고리즘 & 문제/공부
병합 정렬의 핵심 이론 병합 정렬(merge sort)은 분할 정복(divide and conquer)방식을 사용해 데이터를 분할하고 분할한 집합을 정렬하며 합치는 알고리즘이다. 병합 정렬의 시간 복잡도는 O(nlogn)이다. 수행 방식 부분 그룹은 setN으로 표시했다. 그림을 보면 최초에는 8개의 그룹으로 나뉜다. 이 상태에서 2개씩 그룹을 합치며 오름차순 정렬한다. 이런 방식으로 병합 정렬 과정을 거치면 전체를 오름차순으로 정렬할 수 있다. 병합 정렬은 코딩 테스트의 정렬 관련 문제에 자주 등장한다. 특히 2개의 그룹을 병합하는 원리는 꼭 숙지해야 한다. 2개의 그룹을 병합하는 과정 투 포인터 개념을 사용하여 왼쪽, 오른쪽 그룹을 병합한다. 왼쪽 포인터와 오른쪽 포인터의 값을 비교하여 작은 값을 결..
투 포인터 투 포인터는 2개의 포인터로 알고리즘의 시간 복잡도를 최적화한다. 문제 풀기 백준 알고리즘 2018번 문제 '연속된 자연수의 합 구하기' 풀이 [문제] 자연수 N(1이상 10,000,000이하)을 몇 개의 연속된 자연수의 합으로 나타내는 가짓수를 알고 싶다. 예를 들어 N = 10은 10, 1+2+3+4 2가지로 출력이 2가 나와야 한다. 이 문제는 시간 복잡도를 분석으로 사용할 알고리즘의 범위부터 줄여야 한다. 우선 문제에 주어진 시간은 2초이다. 그런데 N의 최댓값은 10,000,000으로 매우 크게 잡혀 있다. 이런 상황에서는 O(nlogn)의 시간 복잡도 알고리즘을 사용하면 제한 시간을 초과하므로 O(n)의 시간 복잡도 알고리즘을 사용해야 한다. 이런 경우 자주 사용하는 방법이 투 포인..
퀵 정렬의 핵심 이론 퀵 정렬(quick sort)은 기준값(pivot)을 선정해 해당 값보다 작은 데이터와 큰 데이터로 분류하는 것을 반복해 정렬하는 알고리즘이다. 기준값이 어떻게 선정되는지가 시간 복잡도에 많은 영향을 미치고, 평균 시간 복잡도는 O(nlogn)이며 최악의 경우에는 시간 복잡도가 O(n²)이 된다. 수행 방식 pivot을 중심으로 계속 데이터를 2개의 집합으로 나누면서 정렬하는 것이 퀵 정렬의 핵심이다. 데이터를 분할하는 pivot을 설정한다(위 그림의 경우 가장 오른쪽 pivot으로 설정). pivot을 기준으로 다음 1~5과정을 거쳐 데이터를 2개의 집합으로 분리한다. start가 가리키는 데이터가 pivot이 가리키는 데이터보다 작으면 start를 오른쪽으로 1칸 이동 end가 ..
삽입 정렬의 핵심 이론 삽입 정렬(insertion sort)은 이미 정렬된 데이터 범위에 정렬되지 않은 데이터를 적절한 위치에 삽입시켜 정렬하는 방식이다. 시간 복잡도는 O(n²)으로 느린 편이지만 구현하기가 쉽다. 수행 방식 선택 데이터를 현재 정렬된 데이터 범위 내에서 적절한 위치에 삽입하는 것이 삽입 정렬의 핵심이다. 현재 index에 있는 데이터 값을 선택한다. 현재 선택한 데이터가 정렬된 데이터 범위에 삽입될 위치를 탐색한다. 삽입 위치부터 index에 있는 위치까지 shift 연산을 수행한다. 삽입 위치에 현재 선택한 데이터를 삽입하고 index++ 연산을 수행한다. 전체 데이터의 크기만큼 index가 커질 때까지, 즉 선택할 데이터가 없을 때까지 반복한다. 적절한 삽입 위치를 탐색하는 부분..
선택 정렬의 핵심 이론 선택 정렬(selection sort)은 대상 데이터에서 최대나 최소 데이터를 데이터가 나열된 순으로 찾아가며 선택하는 방법이다. 선택 정렬은 구현 방법이 복잡하고, 시간 복잡도도 O(n²)으로 효율적이지 않아 코딩 테스트에서는 많이 사용하지 않는다. 수행 방식 최솟값 또는 최댓값을 찾고, 남은 정렬 부분의 가장 앞에 있는 데이터와 swap하는 것이 선택 정렬의 핵심이다. 남은 정렬 부분에서 최솟값 또는 최댓값을 찾는다. 남은 정렬 부분에서 가장 앞에 있는 데이터와 선택된 데이터를 swap한다. 가장 앞에 있는 데이터의 위치를 변경해(index++) 남은 정렬 부분의 범위를 축소한다. 전체 데이터 크기만큼 index가 커질 때까지, 즉 남은 정렬 부분이 없을 때까지 반복한다. 선택..
