[알고리즘] 퀵 정렬 - Quick Sort (Python, Java)
이번 포스팅에서는 가장 유명한 정렬 알고리즘 중 하나인 퀵 정렬(Quick Sort)에 대해서 알아보겠습니다.
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기본 컨셉
병합 정렬과 마찬가지로 퀵 정렬도 분할 정복 (Devide and Conquer) 기법과 재귀 알고리즘을 이용한 정렬 알고리즘입니다.
쉬운 이해를 위해서 다음과 같이 1부터 7까지 총 7개의 숫자가 들어있는 배열을 기준으로 설명하겠습니다.
[6, 5, 1, 4, 7, 2, 3]항상 정 가운데를 기준으로 분할을 하는 병합 정렬과 달리, 퀵 정렬은 흔히 피봇(pivot)이라고 불리는 임의의 기준값을 사용합니다.
pivot 값을 선택하는데는 여러 가지 방법이 있지만 여기서는 간단한 설명을 위해 정 중앙에 위치한 4을 pivot으로 정하겠습니다.
그리고 다음과 같이 이 pivot 값을 기준으로 pivot보다 작은 값의 그룹과 pivot보다 큰 값의 그룹으로 나눕니다.
p
[3, 2, 1] < 4 < [7, 5, 6]위와 같이 pivot 값보다 작은 값들은 모두 왼편으로 몰고, 큰 값들은 모두 오른편으로 몰면 기준값은 정확히 정렬된 위치에 놓이게 됩니다. 또한 이런 방식으로 분할을 해놓으면 앞으로 더 이상 왼편에 있는 값들과 오른편에 있는 값들 간에는 비교를 할 필요가 없습니다. 따라서 반대편은 전혀 신경쓰지 않고 왼편이든 오른편이든 같은편 내의 값들 끼리만 비교 후 정렬을 할 수 있게 됩니다.
먼저 왼편을 동일한 방식으로 정렬해보도록 하겠습니다.
왼편의 정 가운데에 위치한 pivot 값인 2 보다 작은 값인 1인 왼쪽에 큰 값인 3은 오른쪽에 위치시켰습니다.
이제 양쪽 모두 값이 하나씩 밖에 없기 때문에 이로써 왼편의 정렬 작업은 완료되었습니다.
p
[1] < 2 < [3]오른편도 동일한 방식으로 정렬해보겠습니다.
오른편의 pivot 값인 5 보다 작은 값은 없으므로 7과 6을 모두 오른편에 위치시켰습니다.
p
[] < 5 < [7, 6]오른편의 오른편(?)에는 값이 2개가 있기 때문에 추가 정렬이 필요합니다. 왼편에는 값이 없지만 오른편에는 여전히 두 개의 값이 있기 때문에, 동일한 방식의 정렬을 적용하겠습니다.
p
[6] < 7 < []마지막으로 지금까지 좌우로 분할했던 값들을 모두 합치보면 다음과 같이 정렬된 배열을 얻을 수 있습니다.
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]지금까지 살펴본 것과 같이 퀵 정렬은 배열을 pivot 값 기준으로 더 작은 값과 큰 값으로 반복적으로 분할하여 정렬해나가는 방식을 취하고 있습니다.
특징
- 파이썬의
list.sort()함수나 자바의Arrays.sort()처럼 프로그래밍 언어 차원에서 기본적으로 지원되는 내장 정렬 함수는 대부분은 퀵 정렬을 기본으로 합니다. - 일반적으로 원소의 개수가 적어질수록 나쁜 중간값이 선택될 확률이 높아지기 때문에, 원소의 개수에 따라 퀵 정렬에 다른 정렬을 혼합해서 쓰는 경우가 많습니다.
- 병합 정렬과 퀵 정렬은 분할 정복과 재귀 알고리즘을 사용한다는 측면에서는 유사해보이지만, 내부적으로 정렬을 하는 방식에서는 큰 차이가 있습니다.
- 병합 정렬은 항상 정 중앙을 기준으로 단순 분할 후 병합 시점에서 값의 비교 연산이 발생하는 반면, 퀵 정렬은 분할 시점부터 비교 연산이 일어나기 때문에 그 이후 병합에 들어가는 비용이 매우 적거나 구현 방법에 따라서 아예 병합을 하지 않을 수도 있습니다.
복잡도
- 쿽 정렬의 성능은 pivot 값을 어떻게 선택하느냐에 크게 달라질 수 있습니다. 이상적인 경우에는 pivot 값을 기준으로 동일한 개수의 작은 값들과 큰 값들이 분할되어 병합 정렬과 마찬가지로
O(nlog(n))의 시간 복잡도를 가지게 됩니다. - 하지만 pivot 값을 기준으로 분할했을 때 값들이 한 편으로 크게 치우치게 되면, 퀵 정렬은 성능은 저하되게 되며, 최악의 경우 한 편으로만 모든 값이 몰리게 되어
O(n^2)의 시간 복잡도를 보이게 됩니다. - 따라서 상용 코드에서는 중앙값(median)에 가까운 pivot 값을 선택할 수 있는 섬세한 전략이 요구되며, 배열의 첫값과 중앙값 그리고 마지막값 중에 크기가 중간인 값을 사용하는 방법이 많이 사용됩니다.
- 퀵 정렬은 공간 복잡도는 구현 방법에 따라 달라질 수 있는데, 입력 배열이 차지하는 메모리만을 사용하는 in-place sorting 방식으로 구현을 사용할 경우,
O(log(n))의 공간 복잡도를 가진 코드의 구현이 가능합니다.
구현
위에 설명드린 기본 컨셉을 그대로를 코드로 구현할 수 있습니다. 먼저 리스트의 정 가운데 있는 값을 pivot 값으로 선택하고, pivot 값보다 작은 값, 동일한 값 그리고 큰 값을 담아둘 3개의 리스트를 생성합니다. 그리고 반복문을 통해 각 값을 pivot과 비교 후에 해당하는 리스트에 추가시킵니다. 그 다음 작은 값과 큰 값을 담고 있는 배열을 대상으로 퀵 정렬 함수를 재귀적으로 호출합니다. 마지막으로 재귀 호출의 결과를 다시 크기 순으로 합치면 정렬된 리스트를 얻을 수 있습니다.
Python 코드
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
lesser_arr, equal_arr, greater_arr = [], [], []
for num in arr:
if num < pivot:
lesser_arr.append(num)
elif num > pivot:
greater_arr.append(num)
else:
equal_arr.append(num)
return quick_sort(lesser_arr) + equal_arr + quick_sort(greater_arr)Java 코드
public class QuickSorter {
public static List<Integer> quickSort(List<Integer> list) {
if (list.size() <= 1) return list;
int pivot = list.get(list.size() / 2);
List<Integer> lesserArr = new LinkedList<>();
List<Integer> equalArr = new LinkedList<>();
List<Integer> greaterArr = new LinkedList<>();
for (int num : list) {
if (num < pivot) lesserArr.add(num);
else if (num > pivot) greaterArr.add(num);
else equalArr.add(num);
}
return Stream.of(quickSort(lesserArr), equalArr, quickSort(greaterArr))
.flatMap(Collection::stream)
.collect(Collectors.toList());
}
}최적화
위의 구현은 간결하고 이해하기 쉽지만 매번 재귀 호출될 때 마다 새로운 리스트를 생성하여 리턴하기 때문에 메모리 사용 측면에서 비효율적입니다. 큰 사이즈의 입력 데이터를 다뤄야하는 상용 코드에서는 이러한 단점은 치명적으로 작용할 수 있기 때문에 추가 메모리 사용이 적은 in-place 정렬이 선호됩니다.
처음부터 스스로 in-place 정렬을 구현하는 코드를 작성하기는 생각했던 것보다 쉽지 않을 수도 있습니다. 기존과 동일하게 값의 대소 비교를 위해서는 pivot 값을 사용하지만, 분할은 기준점은 pivot 값이 아닐 수도 있기 때문입니다. 왜냐하면, pivot 값을 기준으로 대소 비교를 했을 때 좌측과 우측에 여유 공간이 딱 맞는 경우가 드물기 때문입니다.
알고리즘
코드가 이해가 어려울 수도 있기 때문에 간단히 알고리즘을 설명하겠습니다.
메인 함수인 quick_sort()는 크게 sort()와 partition() 2개의 내부 함수로 나눠집니다.
sort() 함수는 재귀 함수이며 정렬 범위를 시작 인덱스와 끝 인덱스로 인자로 받습니다. (둘다 inclusive)
partition() 함수는 정렬 범위를 인자로 받으며 다음 로직을 따라서 좌우측의 값들을 정렬하고 분할 기준점의 인덱스를 리턴합니다.
이 분할 기준점(mid)는 sort()를 재귀적으로 호출할 때 우측 리스트의 시작 인덱스로 사용됩니다.
- 리스트의 정 가운데 있는 값을 pivot 값을 선택합니다.
- 시작 인덱스(low)는 계속 증가 시키고, 끝 인덱스(high)는 계속 감소 시키기위한 while 루프를 두 인덱스가 서로 교차해서 지나칠 때까지 반복시킵니다.
- 시작 인덱스(low)가 가리키는 값과 pivot 값을 비교해서 더 작은 경우 반복해서 시작 인덱스 값을 증가시킵니다. (pivot 값보다 큰데 좌측에 있는 값을 찾기 위해)
- 끝 인덱스(high)가 가리키는 값과 pivot 값을 비교해서 더 작은 경우 반복해서 끝 인덱스 값을 감소시킵니다. (pivot 값보다 작은데 우측에 있는 값을 찾기 위해)
- 두 인덱스가 아직 서로 교차해서 지나치치 않았다면 시작 인덱스(low)가 가리키는 값과 끝 인덱스(high)가 가리키는 값을 상호 교대(swap) 시킵니다. (잘못된 위치에 있는 두 값의 위치를 바꾸기 위해)
- 상호 교대 후, 다음 값을 가리키기 위해 두 인덱스를 각자 진행 방향으로 한 칸씩 이동 시킵니다.
- 두 인덱스가 서로 교차해서 지나치게 되어 while 루프를 빠져나왔다면 다음 재귀 호출의 분할 기준점이될 시작 인덱스를 리턴합니다.
Python 코드
def quick_sort(arr):
def sort(low, high):
if high <= low:
return
mid = partition(low, high)
sort(low, mid - 1)
sort(mid, high)
def partition(low, high):
pivot = arr[(low + high) // 2]
while low <= high:
while arr[low] < pivot:
low += 1
while arr[high] > pivot:
high -= 1
if low <= high:
arr[low], arr[high] = arr[high], arr[low]
low, high = low + 1, high - 1
return low
return sort(0, len(arr) - 1)Java 코드
public class QuickSorter {
public static void quickSort(int[] arr) {
sort(arr, 0, arr.length - 1);
}
private static void sort(int[] arr, int low, int high) {
if (low >= high) return;
int mid = partition(arr, low, high);
sort(arr, low, mid - 1);
sort(arr, mid, high);
}
private static int partition(int[] arr, int low, int high) {
int pivot = arr[(low + high) / 2];
while (low <= high) {
while (arr[low] < pivot) low++;
while (arr[high] > pivot) high--;
if (low <= high) {
swap(arr, low, high);
low++;
high--;
}
}
return low;
}
private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
int tmp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = tmp;
}
}This work is licensed under CC BY 4.0
