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[CS 스터디: JAVA] (9) 합병(병합)정렬

합병(병합) 정렬(Merge Sort)

: 분할 정복 방법(큰 문제를 작은 문제 단위로 쪼개서 해결하고 병합하는 방식)을 통해 구현

: 원소를 쪼개고 나서(분할) 다시 합병시키면서(정복) 정렬해 나가는 방식 

: 빠른 정렬

: Divid, Conquer and Combine

 

✓ 배열 A 가 있다고 가정 , 나누기를 시작할 인덱스 p, 마지막 인덱스 r (A[p..r])

✓ Divide (나누기, 큰 문제 → 작은 문제)

① q(p 와 r 사이의 수) 인덱스를 기준으로 배열을 2개로 나눈다. (A[p..q], A[q+1, r])
② 계속해서 나눠주다가(재귀) p == r 이 될 경우(base case) 배열의 크기가 1이 되므로 종료한다.

✓ Conquer (병합하기, 작은 문제 → 큰 문제)
① 크기가 1인 배열의 원소를 비교해 정렬해준다. 
② 크기가 1 이상인 배열들의 원소를 서로 비교해 작은 값을 배열에 넣어준다. (길이가 긴 배열의 인덱스에 도달할 때까지)
③ 만약 정렬이 끝났다면(배열의 마지막까지 병합했다면) 빈 배열에 해당 배열을 복사해준다.

 

출처: 알고리즘 도감

 

예시(출처: https://www.programiz.com/dsa/merge-sort)

 

병합 과정

 

 

 

 

구현 코드

병합정렬은 2가지 메서드에 대해 알아야 한다.

✓ MergeSort : 주어진 배열을 작은 배열로 쪼개는 재귀메서드

✓ Merge : 쪼개진 배열을 다시 합하는 메서드 (⭐️⭐️⭐️)

 

→ MergeSort

 

// 매개변수 : arr(정렬할 배열), l(시작인덱스), r(마지막인덱스)
void mergeSort(int arr[], int l, int r) {
    if (l < r) {	// l이 r보다 크면 base case에 해당되므로 그렇지 않을 경우에만 케이스 진행
      int m = (l + r) / 2;	// 중간값

      mergeSort(arr, l, m);	// 중간값을 기준으로 왼쪽 배열
      mergeSort(arr, m + 1, r);	// 오른쪽 배열

      merge(arr, l, m, r);	// mergeSort 재귀문의 마지막에 merge가 호출
    }
  }

 

 

→ Merge

 

// 매개변수: arr(정렬할 배열), p(시작인덱스), q(중간 인덱스), r(마지막 인덱스)
void merge(int arr[], int p, int q, int r) {

    // 분할된 두 배열을 담을 배열이 필요함
    // L ← A[p..q] && M ← A[q+1..r]
    
    int n1 = q - p + 1;	// A[p..q] 배열 사이즈 
    int n2 = r - q;		// A[q+1..r] 배열 사이즈

    int L[n1], M[n2];	// 배열을 사이즈에 맞게 선언해주고 값을 삽입 

    for (int i = 0; i < n1; i++)
        L[i] = arr[p + i];
    for (int j = 0; j < n2; j++)
        M[j] = arr[q + 1 + j];

    int i, j, k;	// 각각의 인덱스 선언 
    i = 0;			// L을 순회할 인덱스
    j = 0;			// M을 순회할 인덱스
    k = p;			// L 의 시작 인덱스(L의 시작인덱스가 M의 시작인덱스보다 작으므로)
    				// arr에 삽입할 값의 인덱스

    while (i < n1 && j < n2) {	// L이나 M의 순회 인덱스가 배열 사이즈보다 작을 때만 반복문
        if (L[i] <= M[j]) {		// 만약 L의 원소가 더 작다면 arr의 k 번째 값에 삽입하고 i 증가
            arr[k] = L[i];
            i++;
        } else {				// 그렇지 않으면 M의 원소를 k번째 삽입하고 j 증가
            arr[k] = M[j];
            j++;
        }
        k++;					// k는 무조건 값이 들어오므로 증가시켜줌 
    }

	// L 배열의 원소가 남았을 경우 
    while (i < n1) {
        arr[k] = L[i];
        i++;
        k++;
    }

	// M 배열의 원소가 남았을 경우
    while (j < n2) {
        arr[k] = M[j];
        j++;
        k++;
    }
}

 

 

 

 

 

 

 

복잡도

 

✅ 시간복잡도 

병합 정렬의 시간 복잡도는 최악, 최선, 평균 모두 O(n*logn)이다. 

n개의 데이터를 가지고 logn의 단계(절반씩 분할이 되기 때문에)를 거치기 때문이다. 

단, 자바에서는 배열을 복사하는데 많은 시간이 걸려 생각보다 빠르지 않을 수 있다.

 

 

✅ 공간복잡도

O(n) → L, M 배열이 필요함