정렬 알고리즘Advanced

힙 정렬

먼저 최대 힙을 구축한 다음 루트 요소를 반복적으로 추출하여 정렬하는 이진 힙 데이터 구조를 사용합니다. 추가 메모리 없이 모든 경우에 O(n log n) 시간 복잡도를 보장합니다. 우선순위 큐 구현의 기초로도 사용됩니다.

#sorting#heap#in-place#comparison-based

Complexity Analysis

Time (Average)

O(n log n)

Expected case performance

Space

O(1)

Memory requirements

Time (Best)

O(n log n)

Best case performance

Time (Worst)

O(n log n)

Worst case performance

📚 CLRS Reference

Introduction to Algorithms•Chapter 6•Section 6.4

Input Array (comma-separated numbers, 1-100, max 15 elements)

Quick Presets:

Step: 1 / 0

Animation Speed500ms

SlowFast

Keyboard Shortcuts

Space Play/Pause← → StepR Reset1-4 Speed

Real-time Statistics

Algorithm Performance Metrics

Progress0%

Comparisons

Swaps

Array Accesses

Steps

1/ 0

Algorithm Visualization

Step 1 of 0

Initialize array to begin

Default

Comparing

Swapped

Sorted

Code Execution

Currently executing

Previously executed

Implementation

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버블 정렬

Beginner

인접한 요소를 반복적으로 비교하고 순서가 잘못된 경우 교환하는 가장 기본적인 정렬 알고리즘입니다. 거품이 수면으로 떠오르듯이 큰 값이 점차 배열의 끝으로 이동합니다. 작은 데이터셋이나 정렬의 기본 원리를 이해하기 위한 교육 목적에 가장 적합합니다.

선택 정렬

Beginner

가장 작은 요소를 찾아 반복적으로 앞으로 이동시킵니다. 각 반복마다 남은 요소 중에서 최소값을 "선택"하고 정렬된 부분 뒤에 배치합니다. 최소한의 메모리 사용으로 구현이 간단하지만 입력에 관계없이 항상 O(n²) 시간이 걸립니다.

퀵 정렬

Intermediate

피벗 요소를 선택하고 배열을 왼쪽에는 작은 값, 오른쪽에는 큰 값으로 분할하는 매우 효율적인 정렬 알고리즘입니다. 평균 O(n log n) 시간 복잡도를 가지며 실제로 가장 널리 사용되는 정렬 방법입니다. 대부분의 프로그래밍 언어에서 내장 정렬 함수의 기초를 형성합니다.

O(n log n)

O(log n)

sortingdivide-and-conquer

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