Java java지도 시간 Java로 구현된 일반적인 정렬 알고리즘에 대한 자세한 설명

Java로 구현된 일반적인 정렬 알고리즘에 대한 자세한 설명

Jun 18, 2023 am 10:48 AM
java 연산 종류

정렬 알고리즘은 컴퓨터 과학에서 중요한 개념이며 많은 응용 프로그램의 핵심 부분입니다. 일상생활이나 직장에서 우리는 목록 정렬, 값 정렬 등 데이터를 정렬해야 하는 경우가 많습니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Java는 다양한 정렬 알고리즘을 내장하고 있습니다. 이 기사에서는 Java로 구현된 일반적인 정렬 알고리즘에 대해 자세히 소개합니다.

1. 버블 정렬

버블 정렬은 가장 간단하지만 가장 느린 정렬 알고리즘 중 하나입니다. 전체 배열을 반복하면서 인접한 요소를 비교하고 더 큰 값을 단계별로 오른쪽으로 이동하고 결국 가장 큰 요소를 배열의 끝으로 이동합니다. 이 과정은 기포가 바닥에서 표면으로 올라오는 과정과 유사하므로 버블 정렬이라는 이름이 붙었습니다.

다음은 Java에서 구현된 버블 정렬 알고리즘입니다.

public static void bubbleSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                int temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}
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시간 복잡도: O(n^2)

2. 선택 정렬(Selection Sort)

선택 정렬은 정렬되지 않은 가장 작은 것을 연속적으로 선택하는 또 다른 간단한 정렬 알고리즘입니다. 요소를 정렬된 섹션의 끝으로 이동합니다. 선택 정렬은 버블 정렬과 유사하지만 각 반복에서 요소를 지속적으로 교환할 필요가 없으므로 속도가 더 빠릅니다.

다음은 Java에서 구현된 선택 정렬 알고리즘입니다.

public static void selectionSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        int min = i;
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            if (arr[j] < arr[min]) {
                min = j;
            }
        }
        int temp = arr[min];
        arr[min] = arr[i];
        arr[i] = temp;
    }
}
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시간 복잡도: O(n^2)

3. 삽입 정렬(Insertion Sort)

삽입 정렬은 위치를 찾는 더 효율적인 정렬 알고리즘입니다. 정렬된 배열을 삭제하고 정렬되지 않은 요소를 올바른 위치에 삽입합니다. 삽입 정렬은 스왑 횟수가 적기 때문에 더 작은 데이터 세트에 적합합니다.

다음은 Java에서 구현한 삽입 정렬 알고리즘입니다.

public static void insertionSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        int key = arr[i];
        int j = i - 1;
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            j--;
        }
        arr[j + 1] = key;
    }
}
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시간 복잡도: O(n^2)

4. Quick Sort(퀵 정렬)

Quick Sort는 분할 정복을 사용하는 효율적인 정렬 알고리즘입니다. 아이디어는 배열을 더 작은 하위 배열로 분할한 다음 하위 배열을 재귀적으로 정렬하고 병합하여 최종 정렬 결과를 형성하는 것입니다. 퀵 정렬의 핵심은 중간 요소를 선택해 크기별로 정렬하는 것입니다.

다음은 Java에서 구현된 빠른 정렬 알고리즘입니다.

public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
    if (low < high) {
        int pi = partition(arr, low, high);
        quickSort(arr, low, pi - 1);
        quickSort(arr, pi + 1, high);
    }
}

public static int partition(int[] arr, int low, int high) {
    int pivot = arr[high];
    int i = low - 1;
    for (int j = low; j < high; j++) {
        if (arr[j] < pivot) {
            i++;
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[j];
            arr[j] = temp;
        }
    }
    int temp = arr[i + 1];
    arr[i + 1] = arr[high];
    arr[high] = temp;
    return i + 1;
}
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시간 복잡도: O(n log n)

5. 병합 정렬(Merge Sort)

병합 정렬은 포인트를 사용하는 또 다른 일반적인 정렬 알고리즘입니다. 배열을 더 작은 하위 배열로 분할한 다음 하나씩 정렬하고 병합하여 최종 정렬 결과를 생성합니다. 병합 정렬은 일반적으로 빠른 정렬보다 느리지만 더 안정적입니다.

다음은 Java에서 구현된 병합 정렬 알고리즘입니다.

public static void mergeSort(int[] arr, int l, int r) {
    if (l < r) {
        int m = (l + r) / 2;
        mergeSort(arr, l, m);
        mergeSort(arr, m + 1, r);
        merge(arr, l, m, r);
    }
}

public static void merge(int[] arr, int l, int m, int r) {
    int n1 = m - l + 1;
    int n2 = r - m;
    int[] L = new int[n1];
    int[] R = new int[n2];
    for (int i = 0; i < n1; i++) {
        L[i] = arr[l + i];
    }
    for (int j = 0; j < n2; j++) {
        R[j] = arr[m + j + 1];
    }
    int i = 0, j = 0;
    int k = l;
    while (i < n1 && j < n2) {
        if (L[i] <= R[j]) {
            arr[k] = L[i];
            i++;
        } else {
            arr[k] = R[j];
            j++;
        }
        k++;
    }
    while (i < n1) {
        arr[k] = L[i];
        i++;
        k++;
    }
    while (j < n2) {
        arr[k] = R[j];
        j++;
        k++;
    }
}
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시간 복잡도: O(n log n)

결론

위는 Java의 일반적인 정렬 알고리즘과 구현 세부 사항입니다. 버블 정렬과 선택 정렬은 더 간단하지만 시간 복잡성이 더 높습니다. 삽입 정렬은 더 빠르고 소규모 데이터 세트에 적합합니다. 빠른 정렬은 더 빠르지만 불안정합니다. 실제 사용에서는 다양한 데이터 샘플과 실제 요구 사항을 기반으로 선택해야 합니다.

위 내용은 Java로 구현된 일반적인 정렬 알고리즘에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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