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이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬
IT 취준생이라면 누구나 입사하고 싶은 카카오ㆍ삼성전자ㆍ네이버ㆍ라인!취업의 성공 열쇠는 알고리즘 인터뷰에 있다!IT 취준생이라면 누구나 가고 싶어 하는 카카오, 라인, 삼성전자의 2016년부
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<선택정렬>
가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸고 , 그다음 작은 데이터를 선택해 앞에서 두 번째 데이터와 바꾸는 과정을 반복한다 . 시간복잡도 O(N2)
array = [ 7,5,9,0,3,1,6,2,4,8]
for i in range(len(array)):
min_index = i # 가장 작은 원소의 인덱스
for j in range(i+1,len(array)):
if array[min_index] > array[j]:
min_index = j
array[i], array[min_index] = array[min_index],array[i] # 스와프
print(array)
<삽입정렬>
데이터를 하나씩 확인해 , 각 데이터를 적절한 위치에 삽입. " 필요할 때만 위치를 바꾸므로 데이터가 거의 정렬 되어 있을 때 효울적이다. 시간복잡도 O(N2) 데이터가 이미 정렬되 있을경우 (최선의경우) O(N)
array = [7,5,9,0,3,1,6,2,4,8]
for i in range(1,len(array)): # 첫 번째 원소는 이미 정렬된 상태로 2번째 원소부터 시작
for j in range(i,0,-1): # 인덱스 i부터 1까지 감소하며 반복되는 문법
if array[j] < array[j-1]: # 왼쪽에 숫자가 자기 보다 작다면 왼쪽으로 이동
array[j] , array[j-1] = array[j-1],array[j]
else: # 자기보다 작은 데이터를 만나면 그 위치에서 멈춤
break
print(array)
<퀵 정렬>
피벗을 설정한 뒤 왼쪽에서부터 피벗보다 큰 데이터를 찾고 , 오른쪽에서부터 피벗보다 작은 데이터를 찾는다 .
그 다음 큰 데이터와 작은 데이터의 위치를 서로 교환해준다. 시간복잡도 O(N logN)
array = [5, 7, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8]
def quick_sort(array, start, end):
if start >= end: # 원소가 1개인 경우 종료 - 종료조건
return
pivot = start # 피벗은 첫 번째 원소
left = start + 1
right = end
while left <= right: # 엇갈리지 않았을 경우
# 피벗보다 큰 데이터를 찾을 때까지 반복
while left <= end and array[left] <= array[pivot]:
left += 1
# 피벗보다 작은 데이터를 찾을 때 까지 반복
while right > start and array[right] >= array[pivot]:
right -= 1
if left > right: # 엇갈렸다면 작은 데이터와 피벗을 교체
array[right], array[pivot] = array[pivot], array[right]
else: # 엇갈리지 않았다면 작은 데이터와 큰 데이터를 교체
array[left], array[right] = array[right], array[left]
# 분할 이후 왼쪽 부분과 오른쪽 부분에서 각각 정렬 수행
quick_sort(array, start, right - 1) # 왼쪽 부분 정렬 수행
quick_sort(array, right + 1, end) # 오른쪽 부분 정렬 수행
quick_sort(array, 0, len(array) - 1)
print(array)
<계수 정렬>
특정한 조건이 부합할 때만 사용할 수 있지만 매우 빠른 정렬 알고리즘이다. " 데이터의 크기 범위가 제한되어 정수 형태로 표현할 수 있을 때 " 사용가능하다.
# 모든 원소의 값이 0보다 크거나 같다고 가정
array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 9, 1, 4, 8, 0, 5, 2]
# 모든 범위를 포함하는 리스트 선언 크기: 가장큰값 +1(모든 값은 0으로 초기화)
count = [0] * (max(array)+1)
for i in range(len(array)):
count[array[i]] +=1 # 각 데이터에 해당하는 인덱스의 값 증가
for i in range(len(count)): # 리스트에 기록된 정렬 정보 확인
for j in range(count[i]): #
print(i,end=' ') #인덱스 출력
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