[알고리즘]Merge Sort
병합 정렬이라고 불리는 머지 소트(Merge Sort)에 대해 알아보겠습니다. 다양한 정렬 알고리즘이 있지만 다빈치코딩 알고리즘에는 이분 정렬에 대해서만 소개했었습니다. 이유는 어짜피 시간복잡도가 비슷하고 이분 탐색만 알아도 정렬에 관한 문제를 푸는데 큰 어려움이 없기 때문입니다.
하지만 Inversion Counting 에 대해 소개하고 세그먼트 트리로 푸는 방법만 알려주고, 정작 Inversion Counting 으로 풀 수 있는 문제 버블 소트를 풀 때에는 Merge sort 로 해결하였던 것이 생각나 merge sort에 대해서도 설명해야 겠다는 생각을 하였습니다.
Merge Sort 란?
위키피디아에 있는 merge sort의 설명 이미지 입니다. 분할 정복과 비슷한 형태로 진행되는 것을 알 수 있습니다. 왜냐하면 merge sort 자체가 분할 정복 알고리즘중의 하나이기 때문 입니다. 그렇기에 분할을 하고 그것을 다시 합쳐주는 과정을 거쳐 정렬이 됩니다.
그림의 [6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4] 의 숫자로 예를 들어 보겠습니다.
분할 단계
먼저 처음 리스트의 숫자들을 반으로 나누어 줍니다.
[6, 5, 3, 1], [8, 7, 2, 4] 두 개의 리스트로 나누어졌습니다. 재귀 함수를 통해 이 과정을 하나의 요소만 남을 때까지 반복합니다.
최종적으로 맨 아래와 같이 하나의 요소들만 남았습니다.
정복 단계
분할이 끝나면 이제 다시 합쳐 줍니다. 이 때 정렬을 하면서 합치게 됩니다.
[6], [5]는 정렬이 되어있지 않기 때문에 합쳐주면서 [5, 6]으로 만들어 줍니다. 그럼 [5, 6], [1, 3], [7, 8], [2, 4]로 합쳐지게 됩니다. 이 항목들을 다시 순서대로 합쳐주다보면 결국 맨 아래와 같이 순서대로 정렬되는 것을 알 수 있습니다.
코드로 풀어보기
그럼 이 과정을 코드로 알아보겠습니다.
입력 받기
따로 문제가 있는 것이 아니기 때문에 입력은 위의 리스트 그대로 받겠습니다.
arr = [6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4]
N = len(arr)
merge_sort(0, N)
print(arr)입력 받은 arr 리스트가 merge_sort를 거쳐 다시 출력되는 형태로 코드를 작성하겠습니다.
분할 단계
def merge_sort(start, end):
if end - start <= 1:
return
mid = (start + end) // 2
merge_sort(start, mid)
merge_sort(mid, end)
merge(start, end)분할 정복과 마찬가지로 계속 반으로 쪼개어 나누어 줍니다. 종료 조건은 end - start 가 1보다 작거나 같은 경우 입니다. 즉 항목이 하나거나 없을 때까지 계속 나누어 줍니다. 다 나누어지면 merge를 통해 다시 합쳐지게 됩니다.
병합 단계
def merge(start, end):
mid = (start + end) // 2
i, j = start, mid
merged_arr = []
while i < mid and j < end:
if arr[i] < arr[j]:
merged_arr.append(arr[i])
i += 1
else:
merged_arr.append(arr[j])
j += 1병합 단계 입니다. 나누어져 있던것을 정렬하여 합쳐줍니다. i가 왼쪽 리스트, j가 오른쪽 리스트라 생각하면 이해가 쉽게 될 것입니다.
[5, 6], [1, 3] 두 리스트를 합쳐주는 단계라 생각해 보겠습니다. 먼저 5와 1을 비교합니다. 더 작은 항목을 merged_arr에 넣게 됩니다. 즉 1이 들어가게 됩니다.
다음으로 왼쪽은 그대로 5와 오른쪽은 1 다음인 3을 비교합니다. 3이 더 작기 때문에 3이 merged_arr에 들어가 [1, 3]이 됩니다.
if i < mid:
merged_arr += arr[i : mid]
if j < end:
merged_arr += arr[j : end]이제 j값이 end 보다 커지기 때문에 while 문을 빠져나옵니다. 왼쪽 리스트와 오른쪽 리스트는 이미 정렬이 된 리스트들이기 때문에 병합을 하면서 남는 항목들은 그냥 이어붙여도 정렬되어 있습니다. 그래서 [1, 3]에 [5, 6]을 붙여 [1, 3, 5, 6]이 되게 됩니다.
for i in range(start, end):
arr[i] = merged_arr[i - start]마지막으로 arr의 값을 변경합니다. 새로운 리스트를 매 번 생성하는 것보다 정렬하고 싶은 리스트를 바로 변경하여 메모리를 절약할 수 있습니다.
전체 코드
전체 코드로 확인해 보겠습니다.
arr = [6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4]
N = len(arr)
def merge(start, end):
mid = (start + end) // 2
i, j = start, mid
merged_arr = []
while i < mid and j < end:
if arr[i] < arr[j]:
merged_arr.append(arr[i])
i += 1
else:
merged_arr.append(arr[j])
j += 1
if i < mid:
merged_arr += arr[i : mid]
if j < end:
merged_arr += arr[j : end]
for i in range(start, end):
arr[i] = merged_arr[i - start]
def merge_sort(start, end):
if end - start <= 1:
return
mid = (start + end) // 2
merge_sort(start, mid)
merge_sort(mid, end)
merge(start, end)
merge_sort(0, N)
print(arr)Merge Sort에 대해 알아보았습니다. 아래 문제로 Merge sort에 대한 감을 익혀보시기 바랍니다.