📌개요

알고리즘과 자료구조의 기본 원리를 이해하기 위한 정렬의 기초를 알아본다.

📌내용

버블 정렬(Bubble Sort)

시간 복잡도: O(n^2)

인접한 요소들을 비교하여 정렬하는 알고리즘으로, 반복문을 통해 정렬이 완료될 때까지 계속 비교 및 교환한다.

Pseudo Code

구현에 앞서 Pseudo Code를 작성해본다.

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BubbleSort(A):
	for i from 0 to length(A) - 1:
		for j from 0 to length(A) - i - 1:
			if A[j] > A[j + 1]:
				swap(A[j], A[j + 1])

1. BubbleSort(A)
   • 정렬할 배열 A를 인자로 받는 함수.
2. for i from 0 to length(A) - 1
   • 바깥쪽 반복문은 배열 전체를 순회한다. i는 0부터 배열의 길이-1까지 증가한다.
   • 배열의 마지막 요소는 이미 정렬되었을 가능성이 높기 때문에, 매번 마지막 요소는 비교하지 않는다.
3. for j from 0 to length(A) - i - 1
   • 안쪽 반복문은 배열의 첫 번째 요소부터 배열의 마지막에서 i번째 요소까지 순회한다.
   • i가 증가할수록 비교해야 할 범위가 줄어든다.
4. if A[j] > A[j + 1]
   • 현재 요소 A[j]가 다음 요소 A[j + 1]보다 큰지 확인한다.
5. swap(A[j], A[j + 1])
   • 만약 현재 요소가 다음 요소보다 크다면, 두 요소의 위치를 교환(swap)한다.
   • 이 과정을 통해 큰 값이 점점 배열의 끝으로 이동하게 된다.

JavaScript Code

정렬할 배열: [5, 3, 8, 4, 2]

• 1회차: [3, 5, 4, 2, 8]
• 2회차: [3, 4, 2, 5, 8]
• 3회차: [3, 2, 4, 5, 8]
• 4회차: [2, 3, 4, 5, 8]

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function bubbleSort(A) {
    let n = A.length;
    for (let i = 0; i < n - 1; i++) {
        for (let j = 0; j < n - i - 1; j++) {
            if (A[j] > A[j + 1]) {
                // A[j]과 A[j + 1]의 위치를 변경한다.
                let temp = A[j];
                A[j] = A[j + 1];
                A[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
    return A;
}

선택 정렬(Selection Sort)

시간 복잡도: O(n^2)

매번 최솟값을 찾아서 정렬되지 않은 부분의 첫 번째 요소와 교환하는 알고리즘이다.

Pseudo Code

구현에 앞서 Pseudo Code를 작성해본다.

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SelectionSort(A):
    for i from 0 to length(A) - 1:
        minIndex = i
        for j from i + 1 to length(A):
            if A[j] < A[minIndex]:
                minIndex = j
        if minIndex != i:
            swap(A[i], A[minIndex])

1. SelectionSort(A)
   • 정렬할 배열 A를 인자로 받는 함수.
2. for i from 0 to length(A) - 1
   • 바깥쪽 반복문은 배열 전체를 순회한다. i는 0부터 배열의 길이-1까지 증가한다.
3. minIndex = i
   • 현재 반복의 시작 위치를 최솟값 인덱스로 설정한다.
4. for j from i + 1 to length(A)
   • 안쪽 반복문은 현재 요소의 다음 요소부터 배열의 끝까지 순회한다.
5. if A[j] < A[minIndex]
   • 현재 요소 A[j]가 현재까지의 최솟값 A[minIndex]보다 작은지 확인한다.
6. minIndex = j
   • 만약 현재 요소가 최솟값보다 작다면, 최솟값 인덱스를 현재 요소의 인덱스로 업데이트한다.
7. if minIndex != i
   • 최솟값 인덱스가 현재 반복의 시작 인덱스와 다르다면, 두 요소의 위치를 교환(swap)한다.

JavaScript Code

정렬할 배열: [5, 3, 8, 4, 2]

• 1회차: [2, 3, 8, 4, 5]
• 2회차: [2, 3, 8, 4, 5]
• 3회차: [2, 3, 4, 8, 5]
• 4회차: [2, 3, 4, 5, 8]

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function selectionSort(A) {
    let n = A.length;
    for (let i = 0; i < n - 1; i++) {
        let minIndex = i;
        for (let j = i + 1; j < n; j++) {
            if (A[j] < A[minIndex]) {
                minIndex = j;
            }
        }
        if (minIndex != i) {
            // A[i]과 A[minIndex]의 위치를 변경한다.
            let temp = A[i];
            A[i] = A[minIndex];
            A[minIndex] = temp;
        }
    }
    return A;
}

삽입 정렬(Insertion Sort)

시간 복잡도: O(n^2)

정렬된 부분과 정렬되지 않은 부분을 나누고, 정렬되지 않은 부분의 요소를 적절한 위치에 삽입하여 정렬한다.

Pseudo Code

구현에 앞서 Pseudo Code를 작성해본다.

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InsertionSort(A):
    for i from 1 to length(A) - 1:
        key = A[i]
        j = i - 1
        while j >= 0 and A[j] > key:
            A[j + 1] = A[j]
            j = j - 1
        A[j + 1] = key

1. InsertionSort(A)
   • 정렬할 배열 A를 인자로 받는 함수.
2. for i from 1 to length(A) - 1
   • 바깥쪽 반복문은 배열의 두 번째 요소부터 마지막 요소까지 순회한다.
3. key = A[i]
   • 현재 요소를 key 변수에 저장한다.
4. j = i - 1
   • 현재 요소의 이전 요소 인덱스를 j에 저장한다.
5. while j >= 0 and A[j] > key
   • 현재 요소의 이전 요소들이 key보다 큰 동안 반복한다.
6. A[j + 1] = A[j]
   • 현재 요소를 한 칸 뒤로 이동시킨다.
7. j = j - 1
   • 인덱스를 한 칸 앞으로 이동시킨다.
8. A[j + 1] = key
   • key를 올바른 위치에 삽입한다.

JavaScript Code

정렬할 배열: [5, 3, 8, 4, 2]

• 1회차: [3, 5, 8, 4, 2]
• 2회차: [3, 5, 8, 4, 2]
• 3회차: [3, 4, 5, 8, 2]
• 4회차: [2, 3, 4, 5, 8]

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function insertionSort(A) {
    let n = A.length;
    for (let i = 1; i < n; i++) {
        let key = A[i];
        let j = i - 1;
        while (j >= 0 && A[j] > key) {
            A[j + 1] = A[j];
            j = j - 1;
        }
        A[j + 1] = key;
    }
    return A;
}

⚙️EndNote

Pseudo Code

Pseudo Code는 실제 프로그래밍 언어의 구문과 유사하지만, 특정 프로그래밍 언어의 문법에 얽매이지 않고 알고리즘의 논리적인 흐름을 설명하는 데 사용되는 간단한 서술 형태다.

1. 언어 독립성: 특정 프로그래밍 언어의 문법을 따르지 않으며, 누구나 쉽게 읽고 이해할 수 있다.
2. 간결함: 복잡한 문법 요소를 생략하고 핵심 알고리즘 로직만을 표현한다.
3. 가독성: 사람이 읽기 쉽게 작성되어, 알고리즘의 흐름과 동작을 쉽게 파악할 수 있다.