일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
- 장고
- c++
- javascript
- react
- django ORM
- MAC
- 백준
- Baekjoon
- 알고리즘 연습
- django widget
- CSS
- HTML
- 알고리즘
- django rest framework
- 파이썬
- js
- AWS
- es6
- java
- API
- Algorithm
- PYTHON
- 알고리즘 풀이
- web
- 파이썬 알고리즘
- DRF
- Django
- Git
- 알고리즘 문제
- form
- Today
- Total
수학과의 좌충우돌 프로그래밍
[Algorithm] Counting Sort, 계수 정렬 본문
이번 포스팅에서는 Counting Sort
에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
Counting Sort
의 동작원리, 시간복잡도, C++로 구현한 코드를 보며 이해해보겠습니다.
동작원리
다음과 같이 origin이라는 배열을 Counting Sort를 통해서 정렬 해보도록 하겠습니다.
int origin[] = {5, 3, 4, 5, 1, 0, 4, 1, 3, 0, 2, 4, 2, 3, 0};
Counting
첫 번째로 해야할 일은 각 숫자가 몇 번 나왔는지 세야합니다.
origin 배열에 등장한 수와 그 수가 몇 번 나왔는지를 기재하였습니다.
수 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
---|---|---|---|---|---|---|
나온 횟수 | 3 | 2 | 2 | 3 | 3 | 2 |
Counting Sum
다음으로는 각 수의 누적합을 구해줍니다. 누적합을 통해서 해당 숫자가 어느 인덱스에 위치해야 하는지를 찾을 수 있습니다.
수 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
---|---|---|---|---|---|---|
나온 횟수 | 3 | 2 | 2 | 3 | 3 | 2 |
횟수에 대한 누적합 | 3 | 5 | 7 | 10 | 13 | 15 |
Sorting
이제 위에 만든 배열을 통해 정렬된 배열을 만들어봅시다.
정렬된 배열을 만드는 과정은 아래와 같습니다.
- origin 배열을 뒤에서 앞으로 순회합니다.
- origin[i] 값의 누적합에 해당하는 위치에 값을 대입합니다.
- origin[i] 값이 하나 없어졌으므로 해당 값에 대한 누적합을 1 감소합니다.
- 2번과 3번을 반복합니다.
위에 예시에 대해 일부 과정을 함께 진행해보겠습니다.
[origin]
인덱스 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
수 | 5 | 5 | 3 | 4 | 5 | 1 | 0 | 4 | 1 | 3 | 0 | 2 | 4 | 3 | 0 |
배열을 뒤에서 부터 앞으로 순회하기 때문에 인덱스 15인 0부터 시작합니다.
0에 대한 누적합은 3이었으므로 인덱스 3에 0을 대입합니다.
[answer]
인덱스 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
수 | 0 |
다음으로 0이 등장하였을 때는 인덱스 2에 대입해야합니다. 그러기 위해 누적합을 1 감소시킵니다.
수 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
---|---|---|---|---|---|---|
나온 횟수 | 3 | 2 | 2 | 3 | 3 | 2 |
횟수에 대한 누적합 | 2 | 5 | 7 | 10 | 13 | 15 |
origin 배열에서 14번째 인덱스의 수는 3입니다.
3의 누적합은 10이므로 answer 10에 3을 넣어주고 누적합을 1 감소시킵니다.
[answer]
인덱스 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
수 | 0 | 3 |
수 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
---|---|---|---|---|---|---|
나온 횟수 | 3 | 2 | 2 | 3 | 3 | 2 |
횟수에 대한 누적합 | 2 | 5 | 7 | 9 | 13 | 15 |
다음 과정을 반복하면 모든 표를 다 채울 수 있습니다.
인덱스 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
수 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 |
시간 복잡도
이번에는 Counting Sort, 계수 정렬의 시간복잡도를 알아봅시다.
기타 정렬들과 다르게 특이한 시간복잡도를 가집니다.
배열의 크기를 n, 가장 큰 수를 k라고 하면 계수 정렬의 시간 복잡도는 O(n+k)
입니다.
각각의 수가 몇 개 나왔는지 세는 과정, origin 배열을 역으로 순회하는 과정이 모두 O(n)
입니다.
그리고 누적합을 구하는 과정이 O(k)
가 됩니다.
따라서 k가 n보다 작다는 것이 보장된 경우, O(n)
의 시간복잡도로 다른 정렬 알고리즘에 비해 높은 효율을 보입니다.
하지만 k가 n보다 크다면 기간 복잡도는 얼마나 될 지 예측할 수 없습니다.
C++ 구현
위에서 설명한 내용 그대로 C++로 구현을 하였습니다.
#include <iostream>
#define MAX_SIZE 1000
#define MAX_NUM 10000
using namespace std;
int main()
{
int N;
int origin[MAX_SIZE + 1];
int answer[MAX_SIZE + 1];
int count[MAX_NUM + 1];
int count_sum[MAX_NUM + 1];
cin >> N;
for (int i = 0; i <= N; i++)
count[i] = 0;
// Counting
for (int i = 1; i <= N; i++)
{
cin >> origin[i];
count[origin[i]]++;
}
// Counting Sum
count_sum[0] = count[0];
for (int i = 1; i <= MAX_NUM; i++)
count_sum[i] = count_sum[i - 1] + count[i];
// Sorting
for (int i = N; i >= 1; i--)
{
answer[count_sum[origin[i]]] = origin[i];
count_sum[origin[i]]--;
}
for (int i = 1; i <= N; i++)
cout << answer[i] << " ";
}
'알고리즘 > 이론' 카테고리의 다른 글
[Algorithm] Two Pointers, 투 포인터 (4) | 2020.10.26 |
---|---|
[Algorithm] 위상정렬 (0) | 2020.08.27 |
[Algorithm] 연속 구간의 최대 합 구하기 (2) | 2020.05.05 |
[Algorithm] 불안정정렬 sort, 안정정렬 stable_sort (0) | 2020.03.25 |
[Algorithm] 플로이드 와샬(Floyd-Warshall) 알고리즘 (3) | 2019.11.10 |