Quick_Sort.md

퀵 정렬 (Quick Sort)

• 주어진 배열을 두 개로 분할하고, 각각을 정렬한다
• 병합 정렬과 다른 점
  1. 병합 정렬은 그냥 두 부분으로 나누는 반면에, 퀵 정렬은 분할할 때, 기준 아이템(pivot item) 중심으로, 이보다 작은 것은 왼편, 큰 것은 오른편에 위치시킨다
  2. 각 부분 정렬이 끝난 후, 병합정렬을 "병합"이란 후처리 작업이 필요하나, 퀵 정렬은 필요로 하지 않는다.
• 시간 복잡도
  • nlogn

Hoare-Partition 알고리즘

아이디어

• P(pivot) 값들 보다 큰 값은 오른쪽, 작은 값들은 왼쪽 집합에 위치하도록 한다
• Pivot을 두 집합의 가운데에 위치시킨다

피봇 선택

• 왼쪽 끝 / 오른쪽 끝 / 임의의 세 개 값 중에 중간 값

ex)

def quick_sort (arr, left, right):
    # pivot 위치 결정 (pivot을 기준으로 큰 값은 오른쪽, 작은 값은 왼쪽으로 구분)
    # 왼쪽 부분집합 정렬
    # 오른쪽 부분집합 정렬
    if left > right:
        return
    # 피봇 구하기
    pivot = lomuto_partition(arr, left, right)
    pivot = hoare_partition(arr, left, right)
    # 왼쪽 부분집합 정렬 실행
    quick_sort(arr, left, pivot-1)
    # 오르쪽 부분집합 정렬 실행
    quick_sort(arr,pivot+1, right)

def lomuto_partition(arr, left, right):
    # 맨 오른쪽 요소를 pivot으로 설정하고,
    # i = left -1
    # j = left
    pivot = arr[right]
    i = left -1

    for j in range(left, right):
        # arr[i] 가 pivot보다 작으면,
        if arr[j] < pivot:
            # i를 1 증가
            # arr[j], arr[i] 위치 교환
            i += 1
            arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

    # i가 가리키는 위치가 pivot보다 작은 값의 마지막 인덱스
    # i + 1 의 위치에 pivot을 두고 i+1 반환
    arr[i+1], arr[right] = arr[right], arr[i+1]
    
    return i+1

def hoare_partition(arr, left, right):
    # i, j 설정하고, 큰값 & 작은 값 찾아서 위치 바꿔주기
    i = left
    j = right
    pivot = arr[left]

    # i가 j보다 작을 때 까지 게속해서 반복
    while i <= j:
        # pivot 보다 큰 값이 나올 때 까지 i 증가
        while i<=j and arr[i] <= pivot:
            i += 1
        # pivot 보다 작은 값이 나올 때 까지 j 감소
        while i <=j and arr[j] >= pivot:
            j -= 1
        
        # i가 j보다 작으면, 위치 교환
        if i < j:
            arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
    
    arr[left], arr[j] = arr[j], arr[left]
    return j # pivot 위치인 j 반환

arr = [4,6,3,6,8,0,3,8,10]
quick_sort(arr, 0, len(arr)-1)
print(arr)