임의의 피봇(pivot)을 기준으로 해당 피봇 값보다 작은 데이터는 피봇의 왼쪽에, 큰 데이터는 피봇의 오른쪽에 배치한 뒤, 왼쪽 부분과 오른쪽 부분을 다시 퀵 정렬 방법으로 정렬하는 알고리즘
전체 데이터를 2개의 부분으로 분할한 뒤, 각각의 부분을 다시 퀵정렬하는 전형적인 분할-정복 알고리즘
중복적인 데이터에 대해 정렬 후에 정렬 전의 순서가 유지되지 않는 불안정 정렬이다.
접근법
quick_sort(int[] list, int left, int right) {
if (left < right) {
int pivot = partition(list, left, right);
quick_sort(list, left, pivot-1);
quick_sort(list, pivot+1, right);
}
}
피봇을 기준으로 분할하기
퀵 정렬 구현의 핵심은 위 알고리즘의 partition()부분인 전체 배열을 피봇을 기준으로 두 부분으로 분할하는 것이다. 분할의 원리는 다음과 같다.
배열의 임의의 원소를 pivot, 가장 첫번째 원소를 low, 가장 마지막 원소를 high이라고 지정한다.
low 값이 pivot 보다 작을 동안 low 인덱스를 증가시킨다. 반복문이 계속될 때까지 조건에 부합하는 원소들은 pivot의 왼쪽 부분 리스트가 된다.
high 값이 pivot 보다 클 동안 high 인덱스를 감소시킨다. 반복문이 계속될 때까지 조건에 부합하는 원소들은 pivot의 오른쪽 부분 리스트가 된다.
2와 3의 반복문을 탈출하여 도달한 위치는 각각 low 값이 pivot 보다 크고, high 값이 pivot 보다 작은 경우이므로, 이 때 멈춘 두 원소 자리를 교환한다.
low와 high의 위치가 엇갈리지 않을 때까지 2~3의 과정을 반복한다.
low와 high의 위치가 엇갈리는 때 high와 pivot의 자리를 교환한다. 최종적으로 pivot의 위치를 기준으로 왼쪽에는 pivot보다 작은 원소들이, 오른쪽에는 pivot보다 큰 원소들이 위치하게 된다.
퀵 정렬 시간 복잡도
분할
n개의 원소를 가진 배열을 정렬한다고 하면, 배열은 각 단계에서 partition()을 거칠 때마다 n/2, n/4, n/8 ..., n/(2^k) 의 크기로 분할된다. 이 과정은 배열의 원소 개수가 1개가 될 때까지 반복되므로 n/(2^k) = 1일 때까지 반복된다. 따라서 k = log n만큼의 연산이 수행된다.
원소 교환
각 왼쪽 부분와 오른쪽 부분에서는 교환을 위해 거의 부분의 모든 원소들을 확인해야 하므로 각 부분의 원소 개수만큼(n) 연산이 수행된다.
위 계산 결과 최종적으로 평균 O(n log n)의 시간복잡도를 보이게 된다.
하지만 매번 단 하나의 원소를 가진 부분와 나머지 원소들을 가진 부분으로 나뉘는 경우 등, 배열의 초기값이나 피봇의 선택 방법에 따라 최악의 경우 O(n^2)의 시간 복잡도를 보일 수 있다.
구현
class QuickSort {
static int low; // 왼쪽 커서
static int high; // 오른쪽 커서
static int pivot; // 피봇
// 원소 교환
static void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
// 분할
static void partition(int[] arr, int left, int right) {
low = left; // 왼쪽 커서
high = right; // 오른쪽 커서
pivot = arr[(low+high)/2]; // 피봇
do {
while(arr[low] < pivot) low++;
while(arr[high] > pivot) high--;
if (low <= high) swap(arr, low++, high--);
} while(low <= high);
}
// 퀵 정렬
static void quickSort(int[] arr, int left, int right) {
partition(arr, left, right);
if (left < high) quickSort(arr, left, high);
if (low < right) quickSort(arr, low, right);
}
}
듀얼 피봇 퀵 정렬(Dual Pivot Quick Sort)
피봇 1개를 기준으로 삼아 정렬하는 퀵 정렬에서 나아가 피봇 2개를 기준으로 정렬하는 알고리즘
임의의 피봇 2개를 기준으로 pivot1 보다 작은 부분, pivot1 ~ pivot2 사이의 부분, pivot2 보다 큰 부분으로 나눈 뒤 각 부분을 다시 듀얼 피봇 퀵 정렬 방법으로 정렬한다.
pivot2는 항상 pivot1보다 크도록 설정해야함을 주의한다.
듀얼 피봇 퀵 정렬 시간 복잡도
퀵 정렬과 달리 3부분으로 나누기때문에 Θ(nlog3n)정도의 연산이 기대된다. 하지만 최악의 경우에는 퀵 정렬과 같이 O(n^2)의 시간 복잡도를 피할 수 없다.
구간 트리(Segment Tree)
일차원 배열의 특정 구간에 대한 질문을 빠르게 대답하는 데 활용되는 자료구조
대표적으로 구간 원소들의 합, 구간 원소들의 최솟값(RMQ, Range Minimum Query) 등에 대한 질의를 지원한다.
구간 트리 초기화
배열의 각 구간을 표현하는 이진 트리 형태
구간 트리의 루트는 배열의 전체 구간([0, n-1)을 표현
각 트리(i)의 왼쪽 자식(2i)과 오른쪽 자식(2i+1)은 해당 구간을 반으로 나눈 왼쪽 부분와 오른쪽 부분을 표현
리프 노드는 구간의 크기가 1인 경우
전체 구간 크기가 2의 제곱꼴이라면 노드가 2*(h+1)-1개인 완전 이진 트리가 완성되겠지만, 2의 제곱꼴이 아니더라도 남는 노드는 빈 공간으로 남겨두고 2*(h+1)-1 크기의 배열로 표현하는 것이 편함.
구간 트리의 각 노드는 해당하는 구간의 계산 결과를 저장해둔다. 따라서 최소 구간 문제의 경우 각 구간의 최솟값을, 구간의 합 문제의 경우 각 구간의 원소들의 합을 노드에 저장해둔다.
어떤 구간이 주어지더라도 해당 구간은 구간트리 노드에 포함된 구간들의 합집합으로 표현할 수 있다.
구간 트리 질의
구간 트리로 해결하는 가장 대표적인 문제인 구간 최소 문제(RMQ, Range Minimum Query)를 보자.
원리
원하는 구간을 포함하는 구간 집합 중 집합의 크기가 최소인 구간을 찾는다.
만약 현재 구간이 원하는 구간을 전혀 포함하지 않는다면 무한대를 반환한다.
만약 현재 구간이 원하는 구간에 완전히 포함된다면 현재 노드(구간의 최솟값을 저장한 상태)를 반환한다.
위의 두 경우가 아닌 경우(즉, 현재 구간이 원하는 구간을 포함하되 전부를 포함하지 않거나 아니면 최소 크기가 보장되지 않은 경우)에는 현재 구간을 반으로 나눠 위의 과정을 다시 반복하고 난 뒤 결과 중 최솟값을 반환한다.
시간 복잡도
구간 트리의 레벨은 O(log n)이며 질의를 위해 최대 구간 트리의 레벨 만큼 확인하면 되므로 O(log n)의 연산이 필요하다.
구현
class SegmentTreeRMQ
{
static int sTree[]; // 세그먼트 트리
// 두 값을 비교해 더 작을 값을 반환하는 함수
static int minVal(int x, int y) {
return (x < y) ? x : y;
}
// 구간의 중간 위치를 인덱스로 구하는 함수
static int getMid(int s, int e) {
return s + (e - s) / 2;
}
// 주어진 배열(전체 구간)에 맞는 완전 이진 트리 만들기
static void treeInit(int arr[], int n)
{
// 트리의 높이
int x = (int) (Math.ceil(Math.log(n) / Math.log(2)));
// 트리 최대 크기 (이렇게 직접 계산하지 않고 n*4를 하게되면 쉽게 모든 배열 원소를 포함하는 트리를 만들 수 있지만 메모리 낭비가 발생할 수 있음)
int max_size = 2 * (int) Math.pow(2, x) - 1;
sTree = new int[max_size];
// 생성한 트리에 배열의 원소 삽입
nodeInit(arr, 0, n-1, 0);
}
// 세그먼트 트리 초기화(각 노드에 각 구간의 최솟값을 저장)
static int nodeInit(int arr[], int treeStart, int treeEnd, int node)
{
// 리프노드 혹은 자식 노드들이 이미 각자 구간의 최솟값을 계산하여 저장하고 있는 경우
if (treeStart == treeEnd) {
return sTree[node] = arr[treeStart];
}
// 구간을 반으로 나눠가며 재귀적으로 자식 노드들에 각 노드가 포함하는 구간의 최솟값을 저장
int mid = getMid(treeStart, treeEnd);
return sTree[node]
= minVal(nodeInit(arr, treeStart, mid, node*2),
nodeInit(arr, mid+1, treeEnd, node*2+1));
}
// 구간 최소를 구하는 메서드
static int RMQ(int treeStart, int treeEnd, int queryStart, int queryEnd, int node) {
// 현재 노드에 표현된 구간이 탐색을 원하는 구간을 완전히 배제한다면 무한대 반환
if (treeStart > queryEnd || treeEnd < queryStart)
return Integer.MAX_VALUE;
// 현재 노드에 표현된 구간이 탐색을 원하는 구간에 포함된다면 노드(구간의 최솟값)에 저장된 값 반환
if (queryStart <= treeStart && queryEnd >= treeEnd)
return sTree[node];
// 현재 노드에 표현된 구간이 탐색을 원하는 구간을 일부 포함할 경우 현재 구간을 왼쪽 부분와 오른쪽 부분으로 나눠 다시 질의
int mid = getMid(treeStart, treeEnd); // 현재 노드의 구간을 나눔
// 왼쪽 구간에 대해 질의한 결과와 오른쪾 구간에 대해 질의한 결과 중 최솟값을 채택
return minVal(RMQ(treeStart, mid, queryStart, queryEnd, 2*node), RMQ(mid+1, treeEnd, queryStart, queryEnd, 2*node+1));
}
public static void main(String args[])
{
int arr[] = {1, 3, 2, 7, 9, 11};
// 주어진 배열에 맞는 트리 생성
initTree(arr, arr.length);
int queryStart = 1; // 탐색 원하는 구간 시작 지점
int queryEnd = 5; // 탐색 원하는 구간 종료 지점
System.out.println(
"Minimum of values in range [" + queryStart + ", " + queryEnd + "] is = "
+
RMQ(0, n-1, queryStart, queryEnd, 0));
}
}
만약 구간 합을 구하는 문제로 바꾸어 풀고싶다면 nodeInit() 메서드에서 각 노드에 구간의 최솟값을 저장하지 말고 구간합을 계산해서 저장하면 된다.
구간 트리 갱신
구간 트리 초기화 단계에서 주어진 배열대로 트리를 만들었다. 하지만 이후 배열의 원소를 바꾸어 트리에 다시 반영해야할 수 있다. 구간 트리를 갱신하는 방법에 대해 보자.
원리
원하는 구간을 포함하는 구간 집합 중 집합의 크기가 최소인 구간을 찾는다.
만약 현재 구간이 원하는 구간을 전혀 포함하지 않는다면 pass
만약 현재 구간이 원하는 구간에 완전히 포함된다면 현재 노드의 값을 갱신한다.
위의 두 경우가 아닌 경우(즉, 현재 구간이 원하는 구간을 포함하되 전부를 포함하지 않거나 아니면 최소 크기가 보장되지 않은 경우)에는 현재 구간을 반으로 나눠 위의 과정을 다시 반복하며 값을 갱신한다.
시간 복잡도
변경을 원하는 원소를 포함하는 구간은 구간 트리에 O(log n)개 존재하므로 특정 원소를 변경할 때도 O(log n)만큼의 연산만 수행하면 된다.
구현
void updateTree(int treeStart, int treeEnd, int node, int newValue) {
// 현재 노드에 표현된 구간이 탐색을 원하는 구간을 완전히 배제한다면 pass
if (treeStart > node || treeEnd < node) return;
// 현재 노드에 표현된 구간이 탐색을 원하는 구간에 포함된다면 노드에 저장된 값 갱신
if (queryStart <= treeStart && queryEnd >= treeEnd) return sTree[node] = newValue;
// 현재 노드에 표현된 구간이 탐색을 원하는 구간을 일부 포함할 경우 현재 구간을 왼쪽 부분와 오른쪽 부분으로 나눠 다시 갱신 시도
int mid = getMid(treeStart, treeEnd); // 현재 노드의 구간을 나눔
// 값의 변경을 원하는 원소가 포함된 구간의 최솟값을 모두 바꿔줌
return minVal(updateTree(treeStart, mid, 2*node, newValue), updateTree(mid+1, treeEnd, 2*node+1, newValue));
}
퀵 정렬(Quick Sort)
퀵 정렬의 개념
임의의 피봇(pivot)을 기준으로 해당 피봇 값보다 작은 데이터는 피봇의 왼쪽에, 큰 데이터는 피봇의 오른쪽에 배치한 뒤, 왼쪽 부분과 오른쪽 부분을 다시 퀵 정렬 방법으로 정렬하는 알고리즘
전체 데이터를 2개의 부분으로 분할한 뒤, 각각의 부분을 다시 퀵정렬하는 전형적인
분할-정복 알고리즘
중복적인 데이터에 대해 정렬 후에 정렬 전의 순서가 유지되지 않는 불안정 정렬이다.
접근법
피봇을 기준으로 분할하기
퀵 정렬 구현의 핵심은 위 알고리즘의
partition()
부분인 전체 배열을 피봇을 기준으로 두 부분으로 분할하는 것이다. 분할의 원리는 다음과 같다.퀵 정렬 시간 복잡도
partition()
을 거칠 때마다n/2
,n/4
,n/8
...,n/(2^k)
의 크기로 분할된다. 이 과정은 배열의 원소 개수가 1개가 될 때까지 반복되므로n/(2^k) = 1
일 때까지 반복된다. 따라서k = log n
만큼의 연산이 수행된다.n
) 연산이 수행된다.위 계산 결과 최종적으로 평균
O(n log n)
의 시간복잡도를 보이게 된다.하지만 매번 단 하나의 원소를 가진 부분와 나머지 원소들을 가진 부분으로 나뉘는 경우 등, 배열의 초기값이나 피봇의 선택 방법에 따라 최악의 경우
O(n^2)
의 시간 복잡도를 보일 수 있다.구현
듀얼 피봇 퀵 정렬(Dual Pivot Quick Sort)
피봇 1개를 기준으로 삼아 정렬하는 퀵 정렬에서 나아가 피봇 2개를 기준으로 정렬하는 알고리즘
임의의 피봇 2개를 기준으로
pivot1
보다 작은 부분,pivot1
~pivot2
사이의 부분,pivot2
보다 큰 부분으로 나눈 뒤 각 부분을 다시 듀얼 피봇 퀵 정렬 방법으로 정렬한다.pivot2
는 항상pivot1
보다 크도록 설정해야함을 주의한다.듀얼 피봇 퀵 정렬 시간 복잡도
퀵 정렬과 달리 3부분으로 나누기때문에
Θ(nlog3n)
정도의 연산이 기대된다. 하지만 최악의 경우에는 퀵 정렬과 같이O(n^2)
의 시간 복잡도를 피할 수 없다.구간 트리(Segment Tree)
일차원 배열의 특정 구간에 대한 질문을 빠르게 대답하는 데 활용되는 자료구조
대표적으로 구간 원소들의 합, 구간 원소들의 최솟값(RMQ, Range Minimum Query) 등에 대한 질의를 지원한다.
구간 트리 초기화
[0, n-1
)을 표현2*(h+1)-1
개인 완전 이진 트리가 완성되겠지만, 2의 제곱꼴이 아니더라도 남는 노드는 빈 공간으로 남겨두고2*(h+1)-1
크기의 배열로 표현하는 것이 편함.구간 트리 질의
구간 트리로 해결하는 가장 대표적인 문제인 구간 최소 문제(RMQ, Range Minimum Query)를 보자.
원리
원하는 구간을 포함하는 구간 집합 중 집합의 크기가 최소인 구간을 찾는다.
시간 복잡도
구간 트리의 레벨은
O(log n)
이며 질의를 위해 최대 구간 트리의 레벨 만큼 확인하면 되므로O(log n)
의 연산이 필요하다.구현
구간 트리 갱신
구간 트리 초기화 단계에서 주어진 배열대로 트리를 만들었다. 하지만 이후 배열의 원소를 바꾸어 트리에 다시 반영해야할 수 있다. 구간 트리를 갱신하는 방법에 대해 보자.
원리
원하는 구간을 포함하는 구간 집합 중 집합의 크기가 최소인 구간을 찾는다.
시간 복잡도
변경을 원하는 원소를 포함하는 구간은 구간 트리에
O(log n)
개 존재하므로 특정 원소를 변경할 때도O(log n)
만큼의 연산만 수행하면 된다.구현
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