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합병정렬 알고리즘 :: 마이구미알고리즘 2018. 4. 14. 16:28반응형
이 글은 합병정렬(merge sort) 또는 머지소트 라고 불리는 정렬 알고리즘을 다룬다.
누구나 한번쯤 들어봤고, 구현해본 정렬 중 하나이다.
빠른 정렬에 분류되고 퀵정렬과 많이 언급되는 정렬이다.
이유는 분할 정복 방식을 따르기 때문이다.
1. 합병정렬이란 무엇인가?
2. 합병정렬은 어떻게 구현하는가?
3. 합병정렬의 유용한 예는 언제인가?
합병정렬은 분할 정복 방법을 통해 구현된다.
분할 정복이란, 큰 문제를 작은 문제 단위로 쪼개면서 해결해나가는 방식이다.
(* 이전 글에서 다룬 퀵정렬도 분할 정복 방식을 가진다.)
시간복잡도는 최악, 최선, 평균 모두 O(nlogn) 을 가진다.
또한 안정 정렬로 속한다. (안정 정렬의 의미를 모른다면 참고글)
재귀 방식으로 구현될 수 있어, 코드가 복잡하지 않다.
전체적인 흐름만 이해한다면, 쉽게 이해할 수 있다.
요소를 쪼갠 후, 다시 합병시키면서 정렬해나가는 방식이다.
쪼개는 방식은 퀵정렬과 같은 방식으로, 왼쪽 오른쪽을 분리시킨다.
우선 전체적인 흐름을 볼 수 있는 코드를 통해 퀵정렬과 합병정렬을 비교해본다.
public void mergeSort(int[] array, int left, int right) { if (left < right) { int mid = (left + right) / 2; mergeSort(array, left, mid); mergeSort(array, mid + 1, right); merge(array, left, mid, right); } }
public void quicksort(int[] array, int left, int right) { if (left >= right) { return; } int pi = partition(); quicksort(array, left, pi - 1); quicksort(array, pi + 1, right); }
정렬 로직에 있어, 퀵정렬은 partition(), 합병정렬은 merge() 메소드가 된다.
퀵정렬의 경우 우선 피벗을 통해 정렬을 우선적으로한 후(partition), 영역을 쪼갠다.(quicksort)
반대로 합병정렬은 영역을 쪼갤 수 있을 만큼 쪼갠 후(mergesort), 정렬한다.(merge)
합병정렬의 전체적인 흐름을 표현하면 다음과 같다.
빨간 선은 쪼개는 것을 나타내고, 초록 선은 합치는 것을 나타낸다.
보다시피 더이상 쪼갤 수 없다면, 합치게 된다.
public static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) { int[] L = Arrays.copyOfRange(array, left, mid + 1); int[] R = Arrays.copyOfRange(array, mid + 1, right + 1); int i = 0, j = 0, k = left; int ll = L.length, rl = R.length; while (i < ll && j < rl) { if (L[i] <= R[j]) { array[k] = L[i++]; } else { array[k] = R[j++]; } k++; } // remain while (i < ll) { array[k++] = L[i++]; } while (j < rl) { array[k++] = R[j++]; } }
merge() 메소드에서 단순히 두 영역 배열로 만들어서 순차적으로 비교하면서 정렬하는 것을 볼 수 있다.
이것이 가능한 이유는 합병의 대상이 되는 두 영역은 각 영역에서 대해서는 이미 정렬되어있기 때문이다.
그래서 단순히 두 배열을 순차적으로 비교하여 정렬할 수 있게 된다.
합병정렬의 과정을 설명하면서 순차적이라는 말을 많이 사용했다.
그 이유는 합병정렬이 사용되는 예를 설명하기 위해서다.
합병정렬은 링크드리스트(LinkedList) 이 정렬이 필요로 할 때 유용하다.
극단적인 예로, LinkedList 의 요소를 정렬하기 위해 퀵정렬을 사용한다면 어떻게 될까?
결과적으로 성능이 좋지 않다.
왜냐하면 퀵정렬은 순차적 접근이 아닌 임의적으로 접근하기 때문이다.
자세히 설명하자면 LinkedList 는 삽입 및 삭제 연산에 있어, 유용하지만 접근 연산에 있어서는 유용하지않는다.
배열의 경우에는 인덱스를 통해 접근하기 때문에 시간복잡도가 O(1) 이지만, LinkedList 는 Head부터 탐색해야하기때문에 O(n) 이다.
그렇기에, 임의적인 접근에 있어서는 오버헤드가 증가한다.
이러한 이유로 LinkedList 는 순차적인 접근과 같은 합병정렬을 사용하는 것이 유용하다.
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344private void solve() {int[] array = { 230, 10, 60, 550, 40, 220, 20 };mergeSort(array, 0, array.length - 1);for (int v : array) {System.out.println(v);}}public static void mergeSort(int[] array, int left, int right) {if (left < right) {int mid = (left + right) / 2;mergeSort(array, left, mid);mergeSort(array, mid + 1, right);merge(array, left, mid, right);}}public static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {int[] L = Arrays.copyOfRange(array, left, mid + 1);int[] R = Arrays.copyOfRange(array, mid + 1, right + 1);int i = 0, j = 0, k = left;int ll = L.length, rl = R.length;while (i < ll && j < rl) {if (L[i] <= R[j]) {array[k] = L[i++];} else {array[k] = R[j++];}k++;}while (i < ll) {array[k++] = L[i++];}while (j < rl) {array[k++] = R[j++];}}cs 반응형'알고리즘' 카테고리의 다른 글
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