2020. 11. 9. 21:24ㆍIT공부/자료구조&알고리즘 연습
대표적인 정렬5: 퀵 정렬 (quick sort)
1. 퀵 정렬 (quick sort) 이란?
정렬 알고리즘의 꽃
기준점(pivot 이라고 부름)을 정해서, 기준점보다 작은 데이터는 왼쪽(left), 큰 데이터는 오른쪽(right) 으로 모으는 함수를 작성함
각 왼쪽(left), 오른쪽(right)은 재귀용법을 사용해서 다시 동일 함수를 호출하여 위 작업을 반복함
함수는 왼쪽(left) + 기준점(pivot) + 오른쪽(right) 을 리턴함
2. 어떻게 코드로 만들까?
퀵소트 알고리즘에 대해서는 위에서 언급이 되었으므로, 이를 구현하기 위한 세부 코드에 대해 연습을 통해 이해합니다.
프로그래밍 연습
다음 리스트를 리스트 슬라이싱(예 [:2])을 이용해서 세 개로 짤라서 각 리스트 변수에 넣고 출력해보기
data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
출력:
print (data1) [1, 2]
print (data2) 3
print (data3) [4,5]
프로그래밍 연습
다음 리스트를 맨 앞에 데이터를 기준으로 작은 데이터는 left 변수에, 그렇지 않은 데이터는 right 변수에 넣기
data_list = [4, 1, 2, 5, 7]
프로그래밍 연습
다음 리스트를 맨 앞에 데이터를 pivot 변수에 넣고, pivot 변수 값을 기준으로 작은 데이터는 left 변수에, 그렇지 않은 데이터는 right 변수에 넣기
프로그래밍 연습
data_list 가 임의 길이일 때 리스트를 맨 앞에 데이터를 기준으로 작은 데이터는 left 변수에, 그렇지 않은 데이터는 right 변수에 넣기
import random
data_list = random.sample(range(100), 10)
left = list()
right = list()
pivot = data_list[0]
for index in range(1, -----------------):
if data_list[index] < pivot:
left.append(data_list[index])
else:
right.append(data_list[index])
프로그래밍 연습
data_list 가 다음 세 데이터를 가지고 있을 때 리스트를 맨 앞에 데이터를 기준으로 작은 데이터는 left 변수에, 그렇지 않은 데이터는 right 변수에 넣고 left, right, pivot 변수 값을 사용해서 정렬된 데이터 출력해보기
data_list = [4, 3, 2]
3. 알고리즘 구현
* quicksort 함수 만들기
- 만약 리스트 갯수가 한개이면 해당 리스트 리턴
- 그렇지 않으면, 리스트 맨 앞의 데이터를 기준점(pivot)으로 놓기
- left, right 리스트 변수를 만들고,
- 맨 앞의 데이터를 뺀 나머지 데이터를 기준점과 비교(pivot)
- 기준점보다 작으면 left.append(해당 데이터)
- 기준점보다 크면 right.append(해당 데이터)
- return quicksort(left) + pivot + quicksort(right) 로 재귀 호출
> 리스트로 만들어서 리턴하기: return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)
def qsort(data):
if len(data) <= 1:
return data
left, right = list(), list()
pivot = data[0]
for index in range(1, len(data)):
if pivot > data[index]:
left.append(data[index])
else:
right.append(data[index])
return qsort(left) + [pivot] + qsort(right)
import random
data_list = random.sample(range(100), 10)
qsort(data_list)
프로그래밍 연습
위 퀵정렬 코드를 파이썬 list comprehension을 사용해서 더 깔끔하게 작성해보기
def qsort(data):
if len(data) <= 1:
return data
pivot = data[0]
left = [ item for item in data[1:] if pivot > item ]
right = [ item for item in data[1:] if pivot <= item ]
return qsort(left) + [pivot] + qsort(right)
import random
data_list = random.sample(range(100), 10)
qsort(data_list)
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