데이터 구조의 정렬: 범주 및 유형 [예제 포함]

데이터를 선호하는 순서로 배열하는 것을 데이터 구조에서 정렬이라고 합니다. 데이터를 정렬하여 쉽고 빠르게 검색할 수 있습니다. 정렬의 가장 간단한 예는 사전입니다. 인터넷 시대 이전에는 사전에서 단어를 검색할 때 알파벳 순서로 검색했습니다. 이것은 쉽게 만들었습니다.

세계의 모든 영어 단어가 뒤죽박죽인 큰 책을 읽어야 하는 경우의 공포를 상상해 보십시오! 데이터가 정렬 및 구조화되지 않은 경우 엔지니어가 겪는 것과 동일한 패닉입니다.

간단히 말해서 정렬은 우리의 삶을 더 쉽게 만듭니다. 데이터 과학 알고리즘에 대해 자세히 알아보려면 데이터 과학 과정을 확인하십시오.

이 게시물에서는 다양한 데이터 구조 및 정렬 알고리즘을 살펴보겠습니다. 그러나 먼저 정렬 알고리즘이 무엇이며 데이터 구조에서 정렬하는지 이해합시다.

정렬 알고리즘이란 무엇입니까?

정렬 알고리즘은 일련의 명령 또는 지침일 뿐입니다. 여기에서 배열은 정렬 알고리즘이 정렬된 배열을 제공하는 작업을 수행하는 입력입니다.

많은 아이들은 컴퓨터 과학 수업에서 데이터 구조 정렬을 배웠을 것입니다. 관심 있는 어린이가 분할 정복 방법, 이진 트리, 힙 등과 같은 더 깊은 컴퓨터 과학 주제에 대한 아이디어를 얻을 수 있도록 초기 단계에 도입되었습니다.

다음은 정렬이 수행하는 작업의 예입니다.

문자열 배열이 있다고 가정해 보겠습니다. [h,j,k,i,n,m,o,l]

이제 정렬하면 알파벳순으로 출력 배열이 생성됩니다.

출력: [h,i,j,k,l,m,n,o]

데이터 구조에서 정렬에 대해 자세히 알아보겠습니다.

확인: 이진 트리의 유형

분류 분류

정렬에는 두 가지 범주가 있습니다.

• 내부정렬 : 입력된 데이터가 주메모리에서 한번에 조정될 수 있는 정도인 경우를 내부정렬이라고 한다.
• 외부 정렬 : 입력 데이터가 메모리에서 한번에 완전히 조정될 수 없는 경우에는 하드 디스크, 플로피 디스크 또는 기타 저장 장치에 저장해야 합니다. 이것을 외부 정렬이라고 합니다.

읽기: 흥미로운 데이터 구조 프로젝트 아이디어 및 주제

데이터 구조의 정렬 유형

다음은 정렬 알고리즘의 가장 일반적인 유형 중 몇 가지입니다.

1. 병합 정렬

이 알고리즘은 배열을 비슷한 크기의 반으로 분할하는 데 사용됩니다. 그런 다음 merge() 함수를 사용하여 각 절반을 정렬하고 다시 병합합니다.

알고리즘 작동 방식은 다음과 같습니다.

병합 정렬(arr[], l, r)

만약 r > l

1. 중간 지점을 찾아 배열을 두 개의 동일한 반으로 나눕니다.

중간 m = (l+r)/2

2. mergeSort 함수를 사용하여 전반부를 호출합니다.

mergeSort(arr, l, m) 호출

3. 후반부에 대해 mergeSort를 호출합니다.

mergeSort(arr, m+1, r) 호출

4. merge() 함수를 사용하여 2단계와 3단계에서 정렬된 두 개의 반쪽을 병합합니다.

병합 호출(arr, l, m, r)

이것이 어떻게 작동하는지 명확하게 이해하려면 아래 이미지를 확인하십시오.

원천

병합 정렬 구현을 위한 Python 프로그램

def mergeSort(a):

len(a) >1인 경우:

중간 = len(a)//2

A = a[:중간]

B = a[중간:]

병합 정렬(A)

병합 정렬(B)

나는 = j = k = 0

i < len(A) 및 j < len(B):

A[i] < B[j]인 경우:

a[k] = A[i]

나는+=1

또 다른:

a[k] = B[j]

j+=1

k+=1

동안 나는 < len(A):

a[k] = A[i]

나는+=1

k+=1

j < len(R):

a[k] = B[j]

j+=1

k+=1

def printList(a):

범위(len(a))의 i에 대해:

print(a[i],end=" ")

인쇄()

__name__ == '__main__'인 경우:

a = [12, 11, 13, 5, 6, 7]

병합 정렬(a)

print("정렬된 배열은 ", end="\n")

인쇄 목록(a)

자세히 알아보기: 데이터 구조의 재귀: 작동 방식, 유형 및 사용 시기

2. 선택 정렬

이 경우 처음에는 가장 작은 요소가 첫 번째 위치로 전송됩니다.

그런 다음 나머지 배열에서 다음으로 작은 요소를 검색하여 두 번째 위치에 배치합니다. 이것은 알고리즘이 최종 요소에 도달하여 올바른 위치에 배치할 때까지 계속됩니다.

아래 그림을 보시면 더 잘 이해가 됩니다.

원천

선택 정렬 구현을 위한 Python 프로그램

수입 시스템

X = [6, 25, 10, 28, 11]

범위(len(X))의 i에 대해:

min_idx = 나

범위(i+1, len(X))의 j에 대해:

X[min_idx] > X[j]인 경우:

min_idx = j

X[i], X[min_idx] = X[min_idx], X[i]

print("정렬된 배열은")

범위(len(X))의 i에 대해:

인쇄("%d" %X[i]),

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3. 버블 정렬

모든 정렬 알고리즘 중에서 가장 쉽고 간단합니다. 인접한 요소가 올바른 순서가 아닌 경우 반복적으로 교환하는 원칙에 따라 작동합니다.

간단히 말해서 입력이 오름차순으로 정렬되는 경우 버블 정렬은 먼저 배열의 처음 두 요소를 비교합니다. 두 번째 항목이 첫 번째 항목보다 작은 경우 두 항목을 교환하고 다음 요소로 이동하는 식으로 진행됩니다.

예 :

입력 : 637124

첫 번째 패스

63 7124 -> 36 7124 : 버블 정렬은 6과 3을 비교하고 3<6이므로 교체합니다.

3 67 124 -> 3 67 124 : 6<7부터 스와핑 없음

36 71 24 -> 36 17 24 : 7과 1을 7>1로 교체

361 72 4 -> 361 27 4 : 2<7로 2와 7을 바꿉니다.

3612 74 -> 3612 47 : 4<7로 4와 7을 바꿉니다.

두 번째 패스

36 1247 -> 36 1247

3 61 274 -> 3 16 274

31 62 74 -> 31 26 74

312 67 4 -> 312 67 4

3126 74 -> 3126 47

세 번째 패스

31 2647 -> 13 2647

1 32 647 -> 1 23 647

12 36 47 -> 12 36 47

123 64 7 -> 123 46 7

1234 67 -> 1234 67

보시다시피 세 번의 패스 후에 오름차순 결과를 얻습니다.

버블 정렬 구현을 위한 Python 프로그램

def bubbleSort(a):

n = 렌(a)

범위(n)의 i에 대해:

범위(0, ni-1)의 j에 대해:

a[j] > a[j+1]인 경우:

에이[j], 에이[j+1] = 에이[j+1], 에이[j]

a = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]

버블정렬(a)

print("정렬된 배열은:")

범위(len(a))의 i에 대해:

인쇄("%d" %a[i]),

또한 읽기: Python의 데이터 프레임: Python 심층 자습서

결론

이것으로 데이터 구조의 정렬과 가장 일반적인 정렬 알고리즘을 마무리합니다. 다양한 유형의 정렬 알고리즘을 선택할 수 있습니다. 그러나 이들 중 일부는 프로그램을 작성하는 데 약간 지루할 수 있습니다. 그러나 빠른 결과를 얻으려면 유용할 수 있습니다. 반면에 큰 데이터 세트를 정렬하려면 버블 정렬을 선택해야 합니다. 정확한 결과를 얻을 뿐만 아니라 구현하기도 쉽습니다. 다시 말하지만, 다른 유형보다 느립니다. 데이터 구조 정렬에 대한 기사가 마음에 드셨기를 바랍니다.

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