|
i>0; i--) { swap(A[1], A[i+1], temp); Max_heap(A,1,i); }} 1. 기수정렬
1). 기수정렬의 의의
2). 기수 교환 정렬의 전략
3). 기수 교환 정렬 함수
4). 직접 기수 정렬의 전략
2. 히프정렬
1). 특징
2). 복잡도 분석
3). 장점
4). 단점
5). 알고리즘
|
|
|
child = child * 2; } } A[child/2] = root_data;}#define swap(x,y,t)((t)=(x), (x)=(y), (y)=(t))void Heap_Sorting(data A[], int n){ int i, j; data temp; // 최대 히프 구조 생성 for(i = n/2l i>0; i--) { swap(A[1], A[i+1], temp); Max_heap(A,1,i); }} 1. 기수정렬
2. 히프정렬
|
|
|
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
- Radix Sort 알고리즘의 분석
|
|
|
정렬완료
10단위정렬
1단위정렬
정 렬 전
위 그림과 같은 방식으로 정렬 하는 방식이 기수 정렬입니다. 보는바와 같이 지금까지 했던 정렬과 다른 방식의 독특 한 방식으로 되어있지만, 충분한 정렬 속도를 보장 하고 안전하기 때문에 많이 사
|
|
|
정렬 : 주 기억장치 내에서 이루어지는 정렬
* 삽입 정렬(Insertion Sort)
* 셀렉션 정렬(Selection Sort)
* 셀 정렬(Shell Sort)
* 버블 정렬(Bubble Sort) 인접한 자료와 비교하면서 그 크기에 따라 데이터 위치를 바꾸어 정렬
* 기수 정렬(Radix Sort)
* 퀵
|
|
메뉴펼치기
