Bubble Sort
- 서로 인접한 두 원소를 검사하여 정렬하는 알고리즘입니다.
- 인접한 2개의 레코드를 비교하여 크기가 순서대로 되어 있지 않으면 서로 교환하는 방법입니다.
- 선택 정렬과 기본 개념이 유사합니다.
- 버블 정렬의 기본적인 과정을 서술하겠습니다.
- 버블 정렬은 첫 번쨰 자료와 두 번째 자료를, 두 번쨰 자료와 세번째 자료를, 세 번째와 네 번째를, ...이런 식으로 (마지막 - 1)번쨰 자료와 마지막 자료를 비교하여 교환하면서 자료를 정렬합니다.
- 1회전을 수행하고 나면 가장 큰 자료가 맨 뒤로 이동하므로 2회전에서는 맨 끝에 있는 자료는 정렬에서 제외되고, 2회전을 수행하고 나면 끝에서 두 번째 자료까지는 정렬에서 제외됩니다. 이렇게 정렬을 1회전 수행할 때마다 정렬에서 제외되는 데이터가 하나씩 늘어납니다.
바로 코드로 보여드리겠습니다.
/bubble_sort.c
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define ARR_SIZE 100 #define HEAP_FULL(n) (n == ARR_SIZE - 1) #define HEAP_EMPTY(n) (!n) int sorted[ARR_SIZE]; typedef struct { int key; } element; element heap[ARR_SIZE]; void push(element item, int *n) { int i; // 만약 힙이 꽉 차있다면 if (HEAP_FULL(*n)) { fprintf(stderr, "The heap is full. \n"); exit(EXIT_FAILURE); } i = ++(*n); while ((i != 1) && (item.key > heap[i / 2].key)) { heap[i] = heap[i / 2]; i /= 2; } heap[i] = item; } element pop(int *n) { int parent, child; element item, temp; if (HEAP_EMPTY(*n)) { fprintf(stderr, "The heap is empty. \n"); exit(EXIT_FAILURE); } item = heap[1]; temp = heap[(*n)--]; parent = 1; child = 2; while (child <= *n) { if ((child < *n) && (heap[child].key < heap[child + 1].key)) child++; if (temp.key >= heap[child].key) break; heap[parent] = heap[child]; parent = child; child *= 2; } heap[parent] = temp; return item; } void heap_sort(int a[], int n) { int count = 0, i; element newElement = {0}; // 우선 int 배열의 값을 하나씩 heap에 집어 넣어주어야 한다. for (int i = 0; i < n; i++) { newElement.key = a[i]; push(newElement, &count); } for (i = (n - 1); i >= 0; i--) { a[i] = pop(&count).key; } } int seqSearch(int a[], int k, int n) { int i; for (i = 1; i < n && a[i] != k; i++) ; if (i >= n) return -1; return i; } void swap(int *a, int *b) { int temp; temp = *a; *a = *b; *b = temp; } void insertionSort(int a[], int n) { /* sort a[0:n - 1] into nondecreasing order( 오름 차순 ) */ int i, j, key; for (i = 1; i < n; i++) { key = a[i]; // 현재 정렬된 배열은 i - 1까지 이므로 i - 1번째부터 역순으로 조사합니다. for (j = i - 1; j >= 0 && a[j] > key; j--) a[j + 1] = a[j]; a[j + 1] = key; } } int partition(int list[], int left, int right) { int pivot; int low, high; low = left; high = right + 1; pivot = list[left]; // 정렬할 리스트의 가장 왼쪽 데이터를 피벗으로 선택 ( 임의의 값을 피벗으로 선택 ) /* low와 high가 교차할 때까지 반복 (low < high) */ do { /* list[low]가 피벗보다 작으면 계속 low를 증가 시켜줘야 한다. */ do { low++; } while (list[low] < pivot && low <= right); // low가 만약에 right이 된다면 멈처 주어야 합니다. do { high--; } while (list[high] > pivot && high >= left); // 만약 low와 high가 교차하지 않았으면 list[low]를 list[high]와 교환 if (low < high) swap(list + low, list + high); } while (low < high); // low와 high가 교차했으면 반복문을 빠져나와 list[left]와 list[high]을 교환해줘야 한다. swap(list + left, list + high); // 피벗의 위치인 high를 반환해주어야 합니다. return high; } void quick_sort(int list[], int left, int right) { /* 정렬할 범위가 2개 이상의 데이터가렴( 리스트의 크기가 0이나 1이 아니라면) */ if (left < right) { // partition함수를 호출하여 피벗을 기준으로 리스트를 비균등 분할 - 분할(Divide) int q = partition(list, left, right); // 피벗을 제외한 2개의 부분 리스트를 대상으로 순환 호출 quick_sort(list, left, q - 1); // (left ~ 피벗 바로 앞) 앞쪽 부분 리스트 정렬 - 정복(Conquer) quick_sort(list, q + 1, right); // (피벗 바로 뒤 ~ right) 뒤쪽 부분 리스트 정렬 - 정복(Conquer) } else { return; } } void merge(int list[], int left, int mid, int right) { int i, j, k, l; i = left; j = mid + 1; k = left; /* 분할 정렬된 list의 합병 */ while (i <= mid && j <= right) { if (list[i] <= list[j]) sorted[k++] = list[i++]; else sorted[k++] = list[j++]; } // 남아 있는 값들을 일괄 복사 if (i > mid) for (l = j; j <= right; j++) sorted[k++] = list[j]; else for (l = i; i <= mid; i++) sorted[k++] = list[l]; for (l = left; l <= right; l++) list[l] = sorted[l]; } void merge_sort(int list[], int left, int right) { int mid; // 원소가 1개가 아닌 경우 if (left < right) { mid = (left + right) / 2; // 중간 위치를 계산하여 리스트를 균등 분할 - 분할(Divide) merge_sort(list, left, mid); // 앞쪽 부분 리스트 정렬 - 정복(Conquer) merge_sort(list, mid + 1, right); // 뒤쪽 부분 리스트 정렬 - 정복(Conquer) merge(list, left, mid, right); // 정렬된 2개의 부분 배열을 합병하는 과정 - 결합(Combine) } else { // 원소가 1개라면 그냥 return시켜 주면 된다. return; } } void bubble_sort(int list[], int n) { int i, j, temp; for (i = 0; i < n; i++) for (j = 0; j < n - 1 - i; j++) if (list[j] > list[j + 1]) swap(list + j, list + j + 1); } void printArr(int a[], int n) { for (int i = 0; i < n; i++) printf("%d ", a[i]); putchar('\n'); } int main(void) { int sortArr[ARR_SIZE] = {0}; int count = 0; FILE *fp_read = fopen("sort.txt", "r"); while ((fscanf(fp_read, "%d", sortArr + count) != EOF)) { count++; } printf("original array: "); printArr(sortArr, count); // printf("[ 4 ] is in index %d\n", seqSearch(sortArr, 4, count)); int sortArr_2[ARR_SIZE]; memcpy(sortArr_2, sortArr, sizeof(int) * ARR_SIZE); printf("insertion sort:\t"); insertionSort(sortArr_2, count); printArr(sortArr_2, count); int sortArr_3[ARR_SIZE]; memcpy(sortArr_3, sortArr, sizeof(int) * ARR_SIZE); printf("quiuck sort:\t"); quick_sort(sortArr_3, 0, count - 1); printArr(sortArr_3, count); int sortArr_4[ARR_SIZE]; memcpy(sortArr_4, sortArr, sizeof(int) * ARR_SIZE); printf("merge sort:\t"); merge_sort(sortArr_4, 0, count - 1); printArr(sortArr_4, count); int sortArr_5[ARR_SIZE]; memcpy(sortArr_5, sortArr, sizeof(int) * ARR_SIZE); printf("heap sort:\t"); heap_sort(sortArr_5, count); printArr(sortArr_5, count); int sortArr_6[ARR_SIZE]; memcpy(sortArr_6, sortArr, sizeof(int) * ARR_SIZE); printf("bubble sort:\t"); bubble_sort(sortArr_6, count); printArr(sortArr_6, count); return 0; } // original array: 3 2 4 1 9 8 // insertion sort: 1 2 3 4 8 9 // quiuck sort: 1 2 3 4 8 9 // merge sort: 1 2 3 4 8 9 // heap sort: 1 2 3 4 8 9 // bubble sort: 1 2 3 4 8 9
- 버블 정렬 알고리즈의 특징은 매우 간단합니다.
- 장점
- 구현이 매우 간단합니다.
- 단점
- 순서에 맞지 않은 요소를 인접한 요소와 교환합니다.
- 하나의 요소가 가장 왼쪽에서 가장 오른쪽으로 이동하기 위해서는 배열에서 모든 다른 요소들과 교환되어야 합니다.
- 특히 특정 요소가 최종 정렬 위치에 이미 있는 경우라도 교환되는 일이 일어납니다
- 일반적으로 자료의 교환작업(SWAP)이 자료의 이동 작업(MOVE)보다 더 복잡하기 때문에 버블 정렬은 단순성에도 불구하고 거의 쓰지 않습니다.
- 비교 횟수
- 최상, 평균 최악 모두 일정
- n - 1, n - 2, ... , 2, 1번 = n(n - 1)/2
- 교환 횟수
- 입력 자료가 역순으로 정렬되어 있는 최악의 경우, 한 번 교환하기 위하여 3번의 이동이 필요하므로 3n(n - 1)/2
- 입력 자료가 이미 정렬되어 있는 최상의 경우, 자료의 이동은 발생하지 않습니다.
- T(n) = O(n^2)
선택 정렬
- 선택 정렬은 첫 번쨰 자료를 두 번쨰 자료부터 마지막 자료까지 차례대로 비교하여 가장 작은 값을 찾아 첫 번째에 놓고, 두 번째 자료를 세 번째 자료부터 마지막 자료까지와 차례대로 비교하여 그 중 가장 작은 값을 찾아 두 번째 위치에 놓는 과정을 반복하며 정렬을 수행합니다.
- 1회전을 수행하고 나면 가장 작은 값의 자료가 맨 앞에 오게 되므로 그 다음 회전에서는 두 번째 자료를 가지고 비교합니다. 마찬가지로 3회전에서는 세 번쨰 자료를 정렬합니다.
/selection_sort.c
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define ARR_SIZE 100 #define HEAP_FULL(n) (n == ARR_SIZE - 1) #define HEAP_EMPTY(n) (!n) int sorted[ARR_SIZE]; typedef struct { int key; } element; element heap[ARR_SIZE]; void push(element item, int *n) { int i; // 만약 힙이 꽉 차있다면 if (HEAP_FULL(*n)) { fprintf(stderr, "The heap is full. \n"); exit(EXIT_FAILURE); } i = ++(*n); while ((i != 1) && (item.key > heap[i / 2].key)) { heap[i] = heap[i / 2]; i /= 2; } heap[i] = item; } element pop(int *n) { int parent, child; element item, temp; if (HEAP_EMPTY(*n)) { fprintf(stderr, "The heap is empty. \n"); exit(EXIT_FAILURE); } item = heap[1]; temp = heap[(*n)--]; parent = 1; child = 2; while (child <= *n) { if ((child < *n) && (heap[child].key < heap[child + 1].key)) child++; if (temp.key >= heap[child].key) break; heap[parent] = heap[child]; parent = child; child *= 2; } heap[parent] = temp; return item; } void heap_sort(int a[], int n) { int count = 0, i; element newElement = {0}; // 우선 int 배열의 값을 하나씩 heap에 집어 넣어주어야 한다. for (int i = 0; i < n; i++) { newElement.key = a[i]; push(newElement, &count); } for (i = (n - 1); i >= 0; i--) { a[i] = pop(&count).key; } } int seqSearch(int a[], int k, int n) { int i; for (i = 1; i < n && a[i] != k; i++) ; if (i >= n) return -1; return i; } void swap(int *a, int *b) { int temp; temp = *a; *a = *b; *b = temp; } void insertionSort(int a[], int n) { /* sort a[0:n - 1] into nondecreasing order( 오름 차순 ) */ int i, j, key; for (i = 1; i < n; i++) { key = a[i]; // 현재 정렬된 배열은 i - 1까지 이므로 i - 1번째부터 역순으로 조사합니다. for (j = i - 1; j >= 0 && a[j] > key; j--) a[j + 1] = a[j]; a[j + 1] = key; } } int partition(int list[], int left, int right) { int pivot; int low, high; low = left; high = right + 1; pivot = list[left]; // 정렬할 리스트의 가장 왼쪽 데이터를 피벗으로 선택 ( 임의의 값을 피벗으로 선택 ) /* low와 high가 교차할 때까지 반복 (low < high) */ do { /* list[low]가 피벗보다 작으면 계속 low를 증가 시켜줘야 한다. */ do { low++; } while (list[low] < pivot && low <= right); // low가 만약에 right이 된다면 멈처 주어야 합니다. do { high--; } while (list[high] > pivot && high >= left); // 만약 low와 high가 교차하지 않았으면 list[low]를 list[high]와 교환 if (low < high) swap(list + low, list + high); } while (low < high); // low와 high가 교차했으면 반복문을 빠져나와 list[left]와 list[high]을 교환해줘야 한다. swap(list + left, list + high); // 피벗의 위치인 high를 반환해주어야 합니다. return high; } void quick_sort(int list[], int left, int right) { /* 정렬할 범위가 2개 이상의 데이터가렴( 리스트의 크기가 0이나 1이 아니라면) */ if (left < right) { // partition함수를 호출하여 피벗을 기준으로 리스트를 비균등 분할 - 분할(Divide) int q = partition(list, left, right); // 피벗을 제외한 2개의 부분 리스트를 대상으로 순환 호출 quick_sort(list, left, q - 1); // (left ~ 피벗 바로 앞) 앞쪽 부분 리스트 정렬 - 정복(Conquer) quick_sort(list, q + 1, right); // (피벗 바로 뒤 ~ right) 뒤쪽 부분 리스트 정렬 - 정복(Conquer) } else { return; } } void merge(int list[], int left, int mid, int right) { int i, j, k, l; i = left; j = mid + 1; k = left; /* 분할 정렬된 list의 합병 */ while (i <= mid && j <= right) { if (list[i] <= list[j]) sorted[k++] = list[i++]; else sorted[k++] = list[j++]; } // 남아 있는 값들을 일괄 복사 if (i > mid) for (l = j; j <= right; j++) sorted[k++] = list[j]; else for (l = i; i <= mid; i++) sorted[k++] = list[l]; for (l = left; l <= right; l++) list[l] = sorted[l]; } void merge_sort(int list[], int left, int right) { int mid; // 원소가 1개가 아닌 경우 if (left < right) { mid = (left + right) / 2; // 중간 위치를 계산하여 리스트를 균등 분할 - 분할(Divide) merge_sort(list, left, mid); // 앞쪽 부분 리스트 정렬 - 정복(Conquer) merge_sort(list, mid + 1, right); // 뒤쪽 부분 리스트 정렬 - 정복(Conquer) merge(list, left, mid, right); // 정렬된 2개의 부분 배열을 합병하는 과정 - 결합(Combine) } else { // 원소가 1개라면 그냥 return시켜 주면 된다. return; } } void bubble_sort(int list[], int n) { int i, j, temp; for (i = 0; i < n; i++) for (j = 0; j < n - 1 - i; j++) if (list[j] > list[j + 1]) swap(list + j, list + j + 1); } void selection_sort(int list[], int n) { int i, j, least; // 마지막 숫자는 자동으로 정렬되기 때문에 (개수 - 1)만큼 반복합니다. for (i = 0; i < n - 1; i++) { least = i; // 최솟값을 탐색합니다. for (j = i + 1; j < n; j++) if (list[j] < list[least]) least = j; // 최솟값이 자기 자신이면 자료 이동을 하지 않는다. if (i != least) swap(list + least, list + i); } } void printArr(int a[], int n) { for (int i = 0; i < n; i++) printf("%d ", a[i]); putchar('\n'); } int main(void) { int sortArr[ARR_SIZE] = {0}; int count = 0; FILE *fp_read = fopen("sort.txt", "r"); while ((fscanf(fp_read, "%d", sortArr + count) != EOF)) { count++; } printf("original array: "); printArr(sortArr, count); // printf("[ 4 ] is in index %d\n", seqSearch(sortArr, 4, count)); int sortArr_2[ARR_SIZE]; memcpy(sortArr_2, sortArr, sizeof(int) * ARR_SIZE); printf("insertion sort:\t"); insertionSort(sortArr_2, count); printArr(sortArr_2, count); int sortArr_3[ARR_SIZE]; memcpy(sortArr_3, sortArr, sizeof(int) * ARR_SIZE); printf("quiuck sort:\t"); quick_sort(sortArr_3, 0, count - 1); printArr(sortArr_3, count); int sortArr_4[ARR_SIZE]; memcpy(sortArr_4, sortArr, sizeof(int) * ARR_SIZE); printf("merge sort:\t"); merge_sort(sortArr_4, 0, count - 1); printArr(sortArr_4, count); int sortArr_5[ARR_SIZE]; memcpy(sortArr_5, sortArr, sizeof(int) * ARR_SIZE); printf("heap sort:\t"); heap_sort(sortArr_5, count); printArr(sortArr_5, count); int sortArr_6[ARR_SIZE]; memcpy(sortArr_6, sortArr, sizeof(int) * ARR_SIZE); printf("bubble sort:\t"); bubble_sort(sortArr_6, count); printArr(sortArr_6, count); int sortArr_7[ARR_SIZE]; memcpy(sortArr_7, sortArr, sizeof(int) * ARR_SIZE); printf("selection sort:\t"); selection_sort(sortArr_7, count); printArr(sortArr_7, count); return 0; } // original array: 3 2 4 1 9 8 // insertion sort: 1 2 3 4 8 9 // quiuck sort: 1 2 3 4 8 9 // merge sort: 1 2 3 4 8 9 // heap sort: 1 2 3 4 8 9 // bubble sort: 1 2 3 4 8 9 // selection sort: 1 2 3 4 8 9
- 선택 정렬의 특징에 대해 살펴보겠습니다.
- 장점
- 자료의 이동 횟수가 미리 결정됩니다.
- 단점
- 안정성을 만족하지 않습니다.
- 즉, 값이 같은 레코드가 있는 경우에 상대적인 위치가 변경될 수 있습니다.
- 비교횟수
- 두 개의 for루프의 실행 횟수
- 외부 루프: (n - 1)번
- 내부 루프(최솟값 찾지): n - 1, n - 2, ... , 2, 1번
- 교환 횟수
- 외부 루프의 실행 횟수와 동일, 즉 상수 시간 작업
- 한 번 교환하기 위하여 3번의 이동(SWAP)이 필요하므로 3(n - 1)번
- T(n) = n(n - 1)/2
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