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히프 구조 생성 for(i = n/2l 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).
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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
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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 정렬(Quick Sort) : 스택이용
* 히프 정렬
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히프정렬을 실행하였습니다. 다음엔 마지막 노드와 루트노드를 교환하여 다시 sort를 하겠습니다.
◎ 루프노드와 마지막 노드의 원소 교환(2회)
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한번 sort를 해주었기 때문에 다음부터는 루트노드 한번만 downh
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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
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- 힙 정렬 (Heap Sort)
void heap_sort(int *list, int n)
{
int i, temp;
for(i=(n/2); i>=1; i--) // 초기 히프 만들기
adjust(list, i, n);
for(i=(n-1); i>=1; i--) { // 히프 정렬의 두 번째 단계
temp = list[i+1]; // 마지막 노드와 뿌리 노드
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정렬되어 있는 것 이라, 그대로 출력되면 됩니다.
-역순으로 정렬된 상태(190번)
시간 복잡도에 대한 평가 ----------------------------------------------
수진이의 생각 ------------------------------------------------------
퀵 정렬과 히프 정렬과 합병 정렬... 세가지
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정렬되어 있는 것 이라, 그대로 출력되면 됩니다.
-역순으로 정렬된 상태(190번)
시간 복잡도에 대한 평가 ----------------------------------------------
수진이의 생각 ------------------------------------------------------
퀵 정렬과 히프 정렬과 합병 정렬... 세가지
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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
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정렬
① 전체 배열을 요소의 수가 1인 부분 배열로 가정하여 두 개씩 짝을 지어 정렬한다.
② 정렬된 각각의 배열들을 다시 짝을 지어 정렬한다.
③ 최종적으로 하나의 배열로 병합될 때까지 반복한다.
(7)기수(radix)정렬
0
정렬될 데이터의 각
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