파이썬 코딩테스트 강좌, 버블 정렬

안녕하세요! 이번 블로그 포스팅에서는 취업 준비를 위한 알고리즘 문제풀이 강좌로 버블 정렬에 대해 다루겠습니다. 코딩 테스트 준비 과정에서 버블 정렬 알고리즘의 개념을 이해하고, 이를 구현하는 방법을 살펴보도록 하겠습니다. 이 글을 통해 버블 정렬의 동작 방식은 물론, 이를 바탕으로 다른 정렬 알고리즘들과 비교하여 더 깊이 있는 이해를 도모할 수 있도록 하겠습니다.

버블 정렬이란?

버블 정렬(Bubble Sort)은 정렬 알고리즘 중 하나로, 가장 간단한 방법으로 데이터를 정렬하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 인접한 두 요소를 비교하여 순서를 바꾸는 방식을 사용합니다. 전체 배열이 정렬될 때까지 이 과정을 반복합니다. ‘버블’이라는 이름은 가장 큰 요소가 배열의 끝으로 ‘떠오른다’는 모양에서 유래되었습니다.

버블 정렬의 동작 원리

버블 정렬의 기본적인 과정은 다음과 같습니다:

첫 번째 요소와 두 번째 요소를 비교하여 크기 순서가 아니라면 위치를 바꿉니다.
두 번째 요소와 세 번째 요소를 비교하고, 역시 크기 순서가 아니라면 위치를 바꿉니다.
이와 같은 방식으로 배열의 끝까지 진행합니다. 이 한 번의 과정을 패스라고 합니다.
반복적으로 배열의 모든 요소를 확인할 때까지 이 과정을 이어갑니다.

정렬이 완료되면, 전체 배열은 오름차순으로 정렬됩니다. 이 과정을 예제로 살펴보겠습니다.

예제

다음과 같은 숫자 배열이 있을 때:

[5, 1, 4, 2, 8]

이 배열을 버블 정렬 알고리즘을 사용하여 정렬하는 과정을 살펴보겠습니다.

1단계: 첫 번째 패스

[5, 1, 4, 2, 8] → 5와 1을 비교 (5 > 1) → [1, 5, 4, 2, 8]
[1, 5, 4, 2, 8] → 5와 4를 비교 (5 > 4) → [1, 4, 5, 2, 8]
[1, 4, 5, 2, 8] → 5와 2를 비교 (5 > 2) → [1, 4, 2, 5, 8]
[1, 4, 2, 5, 8] → 5와 8을 비교 (5 < 8) → [1, 4, 2, 5, 8]

2단계: 두 번째 패스

[1, 4, 2, 5, 8] → 1과 4를 비교 (1 < 4) → [1, 4, 2, 5, 8]
[1, 4, 2, 5, 8] → 4와 2를 비교 (4 > 2) → [1, 2, 4, 5, 8]
[1, 2, 4, 5, 8] → 4와 5를 비교 (4 < 5) → [1, 2, 4, 5, 8]
[1, 2, 4, 5, 8] → 5와 8을 비교 (5 < 8) → [1, 2, 4, 5, 8]

3단계: 세 번째 패스

[1, 2, 4, 5, 8] → 1과 2를 비교 (1 < 2) → [1, 2, 4, 5, 8]
[1, 2, 4, 5, 8] → 2와 4를 비교 (2 < 4) → [1, 2, 4, 5, 8]
[1, 2, 4, 5, 8] → 4와 5를 비교 (4 < 5) → [1, 2, 4, 5, 8]
[1, 2, 4, 5, 8] → 5와 8을 비교 (5 < 8) → [1, 2, 4, 5, 8]

이 과정을 반복하여 정렬이 완료될 때까지 진행합니다. 결과적으로 위 배열은 [1, 2, 4, 5, 8]로 정렬됩니다.

버블 정렬 알고리즘 구현

이제 Python을 사용하여 버블 정렬 알고리즘을 구현해보겠습니다. 아래의 코드는 간단한 버블 정렬 프로그램입니다:


def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        # 마지막 n-i개의 요소는 이미 정렬된 상태
        for j in range(0, n-i-1):
            # 인접한 두 요소 비교
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]  # 위치 교환
    return arr

# 예제 배열
numbers = [5, 1, 4, 2, 8]
sorted_numbers = bubble_sort(numbers)
print(sorted_numbers)  # Output: [1, 2, 4, 5, 8]

버블 정렬의 시간 복잡도

버블 정렬의 시간 복잡도는 최악의 경우 O(n²)입니다. 이는 모든 요소를 비교하기 때문에 발생합니다. 그러나 만약 이미 정렬된 배열이 주어진 경우 정상적으로 작동할 수 있으며, 최선의 경우 O(n)의 시간 복잡도를 가질 수 있습니다. 이는 각 패스에서 교환이 발생하지 않을 때입니다.

버블 정렬의 장점과 단점

버블 정렬의 장점:

구현이 간단하여 이해하기 쉽습니다.
정렬이 완료된 배열에서 확인할 수 있는 상태가 단순합니다.

버블 정렬의 단점:

시간 복잡도가 O(n²)로 비효율적입니다.
대량의 데이터에 대해서는 다른 정렬 알고리즘에 비해 성능이 떨어집니다.

버블 정렬과 다른 정렬 알고리즘 비교

정렬 알고리즘은 다양하며 버블 정렬 이외에도 선택 정렬, 삽입 정렬, 병합 정렬, 퀵 정렬 등이 있습니다. 각 알고리즘의 특징은 다음과 같습니다:

선택 정렬(Selection Sort): 매회 배열에서 최솟값(최댓값)을 찾아 정렬하는 방식입니다. 시간 복잡도는 O(n²)입니다.
삽입 정렬(Insertion Sort): 각 요소를 적절한 위치에 삽입하면서 정렬하는 방식입니다. 최악의 경우 O(n²), 최선의 경우 O(n)입니다.
병합 정렬(Merge Sort): 분할 정복 방식을 사용하여 데이터를 정렬합니다. 시간 복잡도는 O(n log n)입니다.
퀵 정렬(Quick Sort): 피벗을 기준으로 배열을 나누어 정렬하는 방식입니다. 평균적으로 O(n log n)입니다.

알고리즘 공부 팁

버블 정렬과 같은 기본적인 알고리즘을 구현해보고 이해하는 것은 매우 중요합니다. 알고리즘 문제를 풀기 위해 아래와 같은 방법을 추천드립니다:

알고리즘을 구현할 때는 일단 손으로 작성한 후, 코딩해보세요.
다양한 테스트 케이스를 만들어 보아야 합니다.
코드를 다른 사람과 공유하여 피드백을 받아보세요.
비슷한 주제의 문제를 풀어 보면서 점차 난이도를 높여가세요.

결론

이번 포스팅에서는 버블 정렬 알고리즘의 기초 개념과 구현 방법, 그리고 이를 바탕으로 다른 알고리즘과의 비교를 통해 정렬 알고리즘에 대한 인사이트를 제공하였습니다. 알고리즘 문제풀이 능력을 기르기 위해서는 많은 연습이 필요하며, 다양한 문제를 풀어보는 것이 중요합니다. 다음 포스팅에서는 다른 정렬 알고리즘을 탐구하며 그들의 차이에 대해서도 다루어보도록 하겠습니다.

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