합병 정렬(Merge Sort)이란?
분할 정복 알고리즘(=Divide and conquer algorithm 즉, 그대로 해결할 수 없는 문제를 작은 문제로 분할하여 문제를 해결하는 방법이나 알고리즘입니다.)의 하나로 O(n log n)의 시간 복잡도를 가지고 있습니다.
합병 정렬의 작동 알고리즘은 아래와 같습니다.
- 리스트의 길이가 1 이하이면 이미 정렬된 것으로 본다. 그렇지 않은 경우에는
- 분할(divide) : 정렬되지 않은 리스트를 절반으로 잘라 비슷한 크기의 두 부분 리스트로 나눈다.
- 정복(conquer) : 각 부분 리스트를 재귀적으로 합병 정렬을 이용해 정렬한다.
- 결합(combine) : 두 부분 리스트를 다시 하나의 정렬된 리스트로 합병한다. 이때 정렬 결과가 임시배열에 저장된다.
- 복사(copy) : 임시 배열에 저장된 결과를 원래 배열에 복사한다.
이해가 잘 안간다면 아래 애니메이션을 통해 작동 원리를 쉽게 이해할 수 있습니다.
합병 정렬의 애니메이션 -Swfung8-
Pseudocode :
| 1 2 3 4 5 6 7 | //Merge Sort MergeSort() //A[1…n] 1. If n=1, done // 원소가 1개이면 이미 정렬이 끝난 상태이다. // 그렇지 않으면 A[1]에서 A[n/2]까지, A[n/2]+1에서 A[n]까지 // 분할하여 재귀적으로 정렬한다. 2. Recursively sort A[1…[n/2]] and A[[n/2]+1…n] 3. Merge 2 sorted lists // 나누어진 두 부분을 합친다. |
C 코드 :
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 | #include <stdio.h> void TopDownMergeSort(int A[], int B[], int n); void TopDownSplitMerge(int B[], int iBegin, int iEnd, int A[]); void TopDownMerge(int A[], int iBegin, int iMiddle, int iEnd, int B[]); void CopyArray(int A[], int iBegin, int iEnd, int B[]); int i, j, k; // 배열 A[]는 정렬할 배열, 배열 B는 작업할 배열 void TopDownMergeSort(int A[], int B[], int n) { CopyArray(A, 0, n, B); // 배열 A[]를 B[]로 복사 TopDownSplitMerge(B, 0, n, A); // B[]에서 A[]로 데이터 정렬 } // 배열 B[]를 소스로 사용하여 배열 A []를 정렬합니다. void TopDownSplitMerge(int B[], int iBegin, int iEnd, int A[]) { int iMiddle; if(iEnd - iBegin < 2) // 만약 size == 1 return; // 정렬 된 것으로 간주한다. // 1보다 size가 크면 을 반으로 나눈다. iMiddle = (iEnd + iBegin) / 2; // iMiddle = 중간 지점 // 배열 A[]와 B[] 두 배열을 재귀 적으로 정렬 TopDownSplitMerge(A, iBegin, iMiddle, B); // 왼쪽 부분 정렬 TopDownSplitMerge(A, iMiddle, iEnd, B); // 오른쪽 부분 정렬 // 배열 B[]에서의 실행 결과를 배열 A[]로 병합(합병) TopDownMerge(B, iBegin, iMiddle, iEnd, A); } // 배열의 왼쪽 절반은 B[ iBegin:iMiddle-1]. // 배열의 오른쪽 절반은 B[iMiddle:iEnd-1 ]. // 최종적으로 결과는 A[ iBegin:iEnd-1 ]. void TopDownMerge(int B[], int iBegin, int iMiddle, int iEnd, int A[]) { i = iBegin, j = iMiddle; // 왼쪽 또는 오른쪽 부분에 원소가 남아 있을 때까지 for (k = iBegin; k < iEnd; k++) { // 왼쪽 부분 헤드가 존재하고 그것이 오른쪽 부분 헤드보다 작거나 같은 경우 if (i < iMiddle && (j >= iEnd |
실행 결과 :
공유하기
게시글 관리
코딩은 내일부터 ;
‘💻 개발 & CS > 알고리즘 & 코딩테스트’ 카테고리의 다른 글
| 크러스컬 알고리즘 구현 1 (붕괴법칙을 적용하지 않은 방법) (0) | 2021.04.09 |
| R 프로그램 다운로드 설치 및 실행 방법 (0) | 2020.09.03 |
| 크러스컬(Kruskal) 알고리즘 (1) | 2020.07.02 |
| 이원 탐색 트리(Binary Search Tree) 배열 만들기 (1) | 2020.03.19 |
| 삽입 정렬(Insertion Sort) 알고리즘 (1) | 2020.03.17 |