Sort Radix
기술노트
Comparison Sort
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> N개 원소의 배열이 있을 때, 이를 모두 정렬하는 가짓수는 N!임 > > 따라서, Comparison Sort를 통해 생기는 트리의 말단 노드가 N! 이상의 노드 갯수를 갖기 위해서는, 2^h >= N! 를 만족하는 h를 가져야 하고, 이 식을 h > O(nlgn)을 가져야 한다. (h는 트리의 높이,,, 즉 Comparison sort의 시간 복잡도임)
이런 O(nlgn)을 줄일 수 있는 방법은 Comparison을 하지 않는 것
Radix sort
데이터를 구성하는 기본 요소 (Radix) 를 이용하여 정렬을 진행하는 방식
> 입력 데이터의 최대값에 따라서 Counting Sort의 비효율성을 개선하기 위해서, Radix Sort를 사용할 수 있음. > > 자릿수의 값 별로 (예) 둘째 자리, 첫째 자리) 정렬을 하므로, 나올 수 있는 값의 최대 사이즈는 9임 (범위 : 0 ~ 9)
시간 복잡도 : O(d (n + b))
-> d는 정렬할 숫자의 자릿수, b는 10 (k와 같으나 10으로 고정되어 있다.)
( Counting Sort의 경우 : O(n + k) 로 배열의 최댓값 k에 영향을 받음 )
- 장점 : 문자열, 정수 정렬 가능
- 단점 : 자릿수가 없는 것은 정렬할 수 없음. (부동 소숫점)
중간 결과를 저장할 bucket 공간이 필요함.
소스 코드
c
void countSort(int arr[], int n, int exp) {
int buffer[n];
int i, count[10] = {0};
// exp의 자릿수에 해당하는 count 증가
for (i = 0; i < n; i++){
count[(arr[i] / exp) % 10]++;
}
// 누적합 구하기
for (i = 1; i < 10; i++) {
count[i] += count[i - 1];
}
// 일반적인 Counting sort 과정
for (i = n - 1; i >= 0; i--) {
buffer[count[(arr[i]/exp) % 10] - 1] = arr[i];
count[(arr[i] / exp) % 10]--;
}
for (i = 0; i < n; i++){
arr[i] = buffer[i];
}
}
void radixsort(int arr[], int n) {
// 최댓값 자리만큼 돌기
int m = getMax(arr, n);
// 최댓값을 나눴을 때, 0이 나오면 모든 숫자가 exp의 아래
for (int exp = 1; m / exp > 0; exp *= 10) {
countSort(arr, n, exp);
}
}
int main() {
int arr[] = {170, 45, 75, 90, 802, 24, 2, 66};
int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); // 좋은 습관
radixsort(arr, n);
for (int i = 0; i < n; i++){
cout << arr[i] << " ";
}
return 0;
}
질문
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Q1) 왜 낮은 자리수부터 정렬을 합니까?
MSD (Most-Significant-Digit) 과 LSD (Least-Significant-Digit)을 비교하라는 질문
MSD는 가장 큰 자리수부터 Counting sort 하는 것을 의미하고, LSD는 가장 낮은 자리수부터 Counting sort 하는 것을 의미함. (즉, 둘 다 할 수 있음)
- LSD의 경우 1600000 과 1을 비교할 때, Digit의 갯수만큼 따져야하는 단점이 있음.
그에 반해 MSD는 마지막 자리수까지 확인해 볼 필요가 없음.
- LSD는 중간에 정렬 결과를 알 수 없음. (예) 10004와 70002의 비교)
반면, MSD는 중간에 중요한 숫자를 알 수 있음. 따라서 시간을 줄일 수 있음. 그러나, 정렬이 되었는지 확인하는 과정이 필요하고, 이 때문에 메모리를 더 사용
- LSD는 알고리즘이 일관됨 (Branch Free algorithm)
그러나 MSD는 일관되지 못함. --> 따라서 Radix sort는 주로 LSD를 언급함.
- LSD는 자릿수가 정해진 경우 좀 더 빠를 수 있음.