Algorithms - Merge Sort (합병정렬)

일반적인 방법으로 구현했을 때 이 정렬은 안정 정렬 에 속하며, 분할 정복 알고리즘의 하나입니다. 분할 정복(divide and conquer) 방법입니다. 즉, 문제를 작은 2개의 문제로 분리하고 각각을 해결한 다음, 결과를 모아서 원래의 문제를 해결하는 전략이죠~

과정설명

• 리스트의 길이가 0 또는 1이면 이미 정렬된 것으로 본다. 그렇지 않은 경우에는
• 정렬되지 않은 리스트를 절반으로 잘라 비슷한 크기의 두 부분 리스트로 나눈다.
• 각 부분 리스트를 재귀적으로 합병 정렬을 이용해 정렬한다.
• 두 부분 리스트를 다시 하나의 정렬된 리스트로 합병한다.

합병 정렬(merge sort) 알고리즘의 구체적인 개념

• 하나의 리스트를 두 개의 균등한 크기로 분할하고 분할된 부분 리스트를 정렬한 다음, 두 개의 정렬된 부분 리스트를 합하여 전체가 정렬된 리스트가 되게 하는 방법이다.
• 합병 정렬은 다음의 단계들로 이루어진다.
  
  • 분할(Divide): 입력 배열을 같은 크기의 2개의 부분 배열로 분할한다.
  • 정복(Conquer): 부분 배열을 정렬한다. 부분 배열의 크기가 충분히 작지 않으면 순환 호출 을 이용하여 다시 분할 정복 방법을 적용한다.
  • 결합(Combine): 정렬된 부분 배열들을 하나의 배열에 합병한다. 
  • 합병 정렬의 과정
    
    • 추가적인 리스트가 필요하다.
    • 각 부분 배열을 정렬할 때도 합병 정렬을 순환적으로 호출하여 적용한다.
    • 합병 정렬에서 실제로 정렬이 이루어지는 시점은 2개의 리스트를 합병(merge)하는 단계 이다.

합병정렬(Merge Sort)알고리즘 예

• 배열에 27, 10, 12, 20, 25, 13, 15, 22이 저장되어 있다고 가정하고 자료를 오름차순으로 정렬해 보자.
• 2개의 정렬된 리스트를 합병(merge)하는 과정
  
  • 2개의 리스트의 값들을 처음부터 하나씩 비교하여 두 개의 리스트의 값 중에서 더 작은 값을 새로운 리스트(sorted)로 옮긴다.
  • 둘 중에서 하나가 끝날 때까지 이 과정을 되풀이한다.
  • 만약 둘 중에서 하나의 리스트가 먼저 끝나게 되면 나머지 리스트의 값들을 전부 새로운 리스트(sorted)로 복사한다.
  • 새로운 리스트(sorted)를 원래의 리스트(list)로 옮긴다.

합병정렬(Merge Sort)알고리즘 예

# include <stdio.h>
# define MAX_SIZE 8
int sorted[MAX_SIZE] // 추가적인 공간이 필요

// i: 정렬된 왼쪽 리스트에 대한 인덱스
// j: 정렬된 오른쪽 리스트에 대한 인덱스
// k: 정렬될 리스트에 대한 인덱스
/* 2개의 인접한 배열 list[left...mid]와 list[mid+1...right]의 합병 과정 */
/* (실제로 숫자들이 정렬되는 과정) */
void merge(int list[], int left, int mid, int right){
  int i, j, k, l;
  i = left;
  j = mid+1;
  k = left;

  /* 분할 정렬된 list의 합병 */
  while(i<=mid && j<=right){
    if(list[i]<=list[j])
      sorted[k++] = list[i++];
    else
      sorted[k++] = list[j++];
  }

  // 남아 있는 값들을 일괄 복사
  if(i>mid){
    for(l=j; l<=right; l++)
      sorted[k++] = list[l];
  }
  // 남아 있는 값들을 일괄 복사
  else{
    for(l=i; l<=mid; l++)
      sorted[k++] = list[l];
  }

  // 배열 sorted[](임시 배열)의 리스트를 배열 list[]로 재복사
  for(l=left; l<=right; l++){
    list[l] = sorted[l];
  }
}

// 합병 정렬
void merge_sort(int list[], int left, int right){
  int mid;

  if(left<right){
    mid = (left+right)/2 // 중간 위치를 계산하여 리스트를 균등 분할 -분할(Divide)
    merge_sort(list, left, mid); // 앞쪽 부분 리스트 정렬 -정복(Conquer)
    merge_sort(list, mid+1, right); // 뒤쪽 부분 리스트 정렬 -정복(Conquer)
    merge(list, left, mid, right); // 정렬된 2개의 부분 배열을 합병하는 과정 -결합(Combine)
  }
}

void main(){
  int i;
  int n = MAX_SIZE;
  int list[n] = {21, 10, 12, 20, 25, 13, 15, 22};

  // 합병 정렬 수행(left: 배열의 시작 = 0, right: 배열의 끝 = 7)
  merge_sort(list, 0, n-1);

  // 정렬 결과 출력
  for(i=0; i<n; i++){
    printf("%d\n", list[i]);
  }
}

합병 정렬(merge sort) 알고리즘의 특징

• 단점
  
  • 만약 레코드를 배열(Array)로 구성하면, 임시 배열이 필요하다.
    
    • 제자리 정렬(in-place sorting)이 아니다.
  • 레크드들의 크기가 큰 경우에는 이동 횟수가 많으므로 매우 큰 시간적 낭비를 초래한다.
•  장점
  
  • 안정적인 정렬 방법
    
    • 데이터의 분포에 영향을 덜 받는다. 즉, 입력 데이터가 무엇이든 간에 정렬되는 시간은 동일하다. (O(nlog₂n)로 동일)
  • 만약 레코드를 연결 리스트(Linked List)로 구성하면, 링크 인덱스만 변경되므로 데이터의 이동은 무시할 수 있을 정도로 작아진다.
    
    • 제자리 정렬(in-place sorting)로 구현할 수 있다.
  • 따라서 크기가 큰 레코드를 정렬할 경우에 연결 리스트를 사용한다면, 합병 정렬은 퀵 정렬을 포함한 다른 어떤 졍렬 방법보다 효율적이다.

합병 정렬(merge sort)의 시간복잡도

시간복잡도를 계산한다면

• 분할 단계
  
  • 비교 연산과 이동 연산이 수행되지 않는다.
• 합병 단계
  
  • 비교 횟수

• 순환 호출의 깊이 (합병 단계의 수)
  
  • 레코드의 개수 n이 2의 거듭제곱이라고 가정(n=2^k)했을 때, n=2^3의 경우, 2^3 -> 2^2 -> 2^1 -> 2^0 순으로 줄어들어 순환 호출의 깊이가 3임을 알 수 있다. 이것을 일반화하면 n=2^k의 경우, k(k=log₂n)임을 알 수 있다.
  • k=log₂n
•  각 합병 단계의 비교 연산
  
  • 크기 1인 부분 배열 2개를 합병하는 데는 최대 2번의 비교 연산이 필요하고, 부분 배열의 쌍이 4개이므로 24=8번의 비교 연산이 필요하다. 다음 단계에서는 크기 2인 부분 배열 2개를 합병하는 데 최대 4번의 비교 연산이 필요하고, 부분 배열의 쌍이 2개이므로 42=8번의 비교 연산이 필요하다. 마지막 단계에서는 크기 4인 부분 배열 2개를 합병하는 데는 최대 8번의 비교 연산이 필요하고, 부분 배열의 쌍이 1개이므로 8*1=8번의 비교 연산이 필요하다. 이것을 일반화하면 하나의 합병 단계에서는 최대 n번의 비교 연산을 수행함을 알 수 있다.
  • 최대 n번
  • 순환 호출의 깊이 만큼의 합병 단계 * 각 합병 단계의 비교 연산 = nlog₂n
• 이동 횟수
  
  • 순환 호출의 깊이 (합병 단계의 수)
    
    • k=log₂n
  • 각 합병 단계의 이동 연산
    
    • 임시 배열에 복사했다가 다시 가져와야 되므로 이동 연산은 총 부분 배열에 들어 있는 요소의 개수가 n인 경우, 레코드의 이동이 2n번 발생한다.
  • 순환 호출의 깊이 만큼의 합병 단계 * 각 합병 단계의 이동 연산 = 2nlog₂n
•  T(n) = nlog₂n(비교) + 2nlog₂n(이동) = 3nlog₂n = O(nlog₂n)

• 단순(구현 간단)하지만 비효율적인 방법
  
  • 삽입 정렬, 선택 정렬, 버블 정렬
• 복잡하지만 효율적인 방법
  
  • 퀵 정렬, 힙 정렬, 합병 정렬, 기수 정렬

출처 : https://gmlwjd9405.github.io/2018/05/08/algorithm-merge-sort.html