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for(i=0; i<N; i++){
n = power(10, m);
k=(C[i] % n)/(n/10); // 각 자리수의 값을 추출한다.
A[k][B[k]] = C[i]; // 추출된 값을 배열 A에 맞춰서 저장
B[k]++; // 추출된 값이 같을 경우 다음칸에 저장할수 있도록 한다.
}
if(A[0][
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log n)
필요 없음
>>여기서 데이터 갯수가 5000개 일 때의 속도를 계산해보면...
버블, 선택, 삽입 : O( n^2 ) = 25000000
쉘 정렬 : O(n^1.2) = 약 27464
퀵정렬 : O(n log n) = 약 18495 1.버블소트 알고리즘
2.퀵소트 알고리즘
3.버블소트, 퀵소트 결과
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소트와 머지 소트의 비교
머지소트
578.8
1143.7
1698.4
2242.1
2796.8
10598
퀵소트
360.9
725
1114
1454.6
1814
3606.2
퀵 소트와 머지소트의 그래프 ․Quick Sort의 개념
․퀵 정렬 알고리즘의 단계: 분할과 정복 방식
․특징
․퀵 정렬 과정
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quickSort(tmpd,left);// 왼쪽 구간 정렬
quickSort(tmpd+left+1,num-left-1);// 오른쪽 구간 정렬
} 1.과제 설명
2.프로그램 설명
3.3원 다단계 합병 알고리즘 구현에 이용된 함수 설명
4.프로그램 실행 과정 설명
5.프로그램 소스 파일 첨부 및 설명
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방식으로 레지스터 수를 늘려 사용하고, 변해도 앞으로의 과정에 문제가 없다고 생각되는 레지스터들은 재사용하는 방법을 사용하여 변수문제를 해결할 수 있었다. ◎ Program Source 및 설명
1. Bubble Sort
2. Quick Sort
◎ 분석 및 토의
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알고리즘의 분석
1)실제 실험을 해보진 않았지만 제약이 있는 sort이긴 하지만 퀵소트보다도 빠른 성능을 보인다
2)시간 복잡도가 O(n)이라고 생각할 수 있기 때문인듯 하다. - Radix Sort란
- Radix Sort의 정렬 방법
- 기수 정렬 알고리즘
- R
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알고리즘(maximum algorithm)
2. 선형 탐색 알고리즘(linear search algorithm)
3. 삽입정렬(insertion sorting algorithm)
4. 버블 정렬 알고리즘(bubble sorting algorithm)
5. 2진탐색 알고리즘(binary search algorithm)
(문제기술
분석
코딩
프로그램
결과
개선
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Sort(tmpd,k);//임수 변수에 저장된 레코드들을 퀵소트로 정렬한다.
fprintf(fp[3].pnt,"\n%d ",s[0]+s[1]+s[2]);//출력파일에 런의 크기를 먼저 출력하고
fprintf(mid_fp,"%d ",s[0]+s[1]+s[2]);//중간 과정 intermed.txt에도 출력하고
for(i=0;i<s[0]+s[1]+s[2]-1;i++){//출력 파일
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알고리즘의 본체*/
{
int c = 1;
int c2 = 1;
int i,j;
int p,q;
edge e;
quicksort(1, n);/*가중치 집합 정렬*/
for(i=1; i <= n-1; i++)/*F[] 초기화*/
{
F[i].pair1 = 0;
F[i].pair2 = 0;
F[i].weight = 0;
}
initial(n);/*정점의 집합 초기화*/
while(c <= m){/*가중치를 선택하여 F[]에 저장*/
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sort(a); // 소트되기 이전의 list
Printresult(a); // 출력
First(a); // 1번 문제 실행
Second(a); // 2번 문제 실행
Third(a); // 3번 문제 실행
Fourth(a); // 4번 문제 실행
Fifth(a); // 5번 문제 실행
}
} Ⅰ. 문제 개요
Ⅱ. 알고리즘
Ⅲ. 입,출력
Ⅳ. 소스코드-
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