# data[].attributes.body
렳

# data[].attributes.body
컴퓨터공학과

# data[].attributes.body
1) Timsort (파이썬 sorted()/list.sort()에 쓰임)

비유: 이미 반쯤 정리된 책 더미에서, 잘 정리된 작은 묶음(덩어리) 들을 찾아 붙여서 끝내기.

장점: 거의 정리돼 있으면 엄청 빠름(⚡), 보통 때도 빠름.

동점 처리: 같은 값이면 원래 순서 그대로 유지(안정 정렬).

한 줄로: 파이썬이 기본으로 쓰는 똑똑한 실전 왕.

2) Heap Sort (힙정렬)

비유: 모래언덕(힙) 꼭대기에 가장 작은 돌이 항상 올라오게 만든 뒤, 하나씩 꺼내 바구니에 담기.

장점: 항상 꾸준히 빠른 편(🙂~⚡), 최악 상황에서도 너무 느려지지 않음.

주의: 같은 값의 원래 순서는 바뀔 수 있음(보통 비안정).

한 줄로: 상위 몇 개 뽑기(Top-K) 같은 데도 잘 맞는 튼튼한 방법.

3) Merge Sort (합병정렬)

비유: 더미를 반으로 쪼개고, 각각 정리한 뒤 두 묶음을 합치기(작은 것부터 차례대로 섞기).

장점: 크기가 커도 속도가 일정하고 믿음직(🙂~⚡), 디스크 파일 같은 큰 자료에도 잘 맞음.

주의: 임시 바구니(추가 메모리)가 필요함.

동점 처리: 보통 원래 순서 지킴(안정 정렬로 구현 가능).

한 줄로: 쪼개고 합치는 착실한 방법.

4) Quick Sort (퀵정렬)

비유: 기준막대(피벗) 하나를 뽑아 작은 것 / 같은 것 / 큰 것으로 세 무더기로 나누고, 작은 무더기·큰 무더기를 다시 같은 방식으로 나누기.

장점: 평균적으로 아주 빠름(⚡), 코드 아이디어가 간단함.

주의: 운이 나쁘면 느려질 수 있음(🐢), 보통 동점 순서는 안 지킴.

한 줄로: 평균은 번개, 가끔 운 나쁘면 거북이.

5) Insertion Sort (삽입정렬)

비유: 카드놀이처럼 손에 든 카드를 알맞은 자리에 하나씩 끼워 넣기.

장점: 거의 정리된 상태에선 아주 빠름(⚡), 작은 개수에 좋음. 동점 순서 지킴(안정).

주의: 많이 섞여 있고 개수가 크면 느림(🐢).

한 줄로: 조금만 섞였을 때 최강, 많이 섞이면 느림.

6) Selection Sort (선택정렬)

비유: 남은 것들 중 제일 작은 것만 골라 앞에 붙이기, 그리고 반복.

장점: 바꾸는 횟수(교환)가 적음.

주의: 비교가 너무 많아 느림(🐢), 보통 동점 순서 안 지킴.

한 줄로: 교환은 적지만 속도는 느린 기본기용.

7) Bubble Sort (버블정렬)

비유: 이웃끼리 비교해서 큰 것을 뒤로 뒤로 밀어 올려 보내기(거품이 “보글보글” 올라가듯).

장점: 아주 간단, 한 바퀴 돌 때 아무 것도 안 바뀌면 바로 끝낼 수 있음.

주의: 전체적으로 매우 느림(🐢), 하지만 동점 순서는 지킴(안정).

한 줄로: 가장 쉬운 대신 가장 느린 연습용.

# data[].attributes.body
정렬알고리즘간의 우열 비교

# data[].attributes.body
# 1부터 1000까지 무작위 리스트 A를 만들고(무작위 순열)

# 파이썬 내장 정렬(Timsort)로 정렬한 뒤 소요 시간을 출력

import random

import time

# 재현 가능성을 위해 시드 고정(원하면 변경/삭제)

SEED = 20251107

random.seed(SEED)

# A 생성: 1..1000 무작위 순열

A = list(range(1, 1001))

random.shuffle(A)

# Timsort로 정렬(파이썬의 sorted()/list.sort()는 Timsort 사용)

t0 = time.perf_counter()

A_sorted = sorted(A) # 오름차순

t1 = time.perf_counter()

elapsed = t1 - t0

print(f"정렬 소요 시간: {elapsed*1e6:.0f} µs ({elapsed*1e3:.3f} ms)")

# (검증용) 앞/뒤 일부 출력

print("정렬 결과 앞 10개:", A_sorted[:10])

print("정렬 결과 뒤 10개:", A_sorted[-10:])

# data[].attributes.body
# 1부터 1000까지 무작위 리스트 A를 만들고(무작위 순열),

# Heap Sort(힙 정렬, in-place)로 정렬한 뒤 소요 시간을 출력합니다.

import random

import time

# 재현 가능성을 위해 시드 고정

SEED = 20251107

random.seed(SEED)

# A 생성: 1..1000 무작위 순열

A = list(range(1, 1001))

random.shuffle(A)

# ---------------------------

# Heap Sort (max-heap, in-place)

# ---------------------------

def siftdown(a, n, i):

"""a[0:n] 구간에서 인덱스 i를 루트로 하는 부분트리를 max-heap이 되도록 내려보냄."""

while True:

left = 2 * i + 1

right = 2 * i + 2

largest = i

if left < n and a[left] > a[largest]:

largest = left

if right < n and a[right] > a[largest]:

largest = right

if largest == i:

break

a[i], a[largest] = a[largest], a[i]

i = largest

def heap_sort(a):

n = len(a)

# 1) build max-heap

for i in range(n // 2 - 1, -1, -1):

siftdown(a, n, i)

# 2) extract max to the end, shrink heap

for end in range(n - 1, 0, -1):

a[0], a[end] = a[end], a[0] # 루트(최댓값)와 끝 교환

siftdown(a, end, 0) # 줄어든 힙 구간에서 재정렬

return a

# 정렬 및 타이밍

B = A[:] # 원본 보존

t0 = time.perf_counter()

heap_sort(B)

t1 = time.perf_counter()

elapsed = t1 - t0

print(f"Heap Sort 소요 시간: {elapsed*1e6:.0f} µs ({elapsed*1e3:.3f} ms)")

print("정렬 결과 앞 10개:", B[:10])

print("정렬 결과 뒤 10개:", B[-10:])

# (참고) heapq로 힙을 만들어 정렬하는 간단 대안 (알고리즘 학습 목적과는 다름)

# import heapq

# H = A[:]

# heapq.heapify(H)

# C = [heapq.heappop(H) for _ in range(len(H))]

# data[].attributes.body
# 1부터 1000까지 무작위 리스트 A를 만들고(무작위 순열),

# Merge Sort(합병 정렬)로 정렬한 뒤 소요 시간을 출력합니다.

import random

import time

# 재현 가능성을 위해 시드 고정

SEED = 20251107

random.seed(SEED)

# A 생성: 1..1000 무작위 순열

A = list(range(1, 1001))

random.shuffle(A)

# ---------------------------

# Merge Sort (stable, returns new list)

# ---------------------------

def merge(left, right):

i = j = 0

out = []

while i < len(left) and j < len(right):

# 안정성 유지(동점이면 left가 먼저)

if left[i] <= right[j]:

out.append(left[i]); i += 1

else:

out.append(right[j]); j += 1

out.extend(left[i:])

out.extend(right[j:])

return out

def merge_sort(a):

n = len(a)

if n <= 1:

return a[:]

mid = n // 2

left = merge_sort(a[:mid])

right = merge_sort(a[mid:])

return merge(left, right)

# 정렬 및 타이밍

t0 = time.perf_counter()

A_sorted = merge_sort(A)

t1 = time.perf_counter()

elapsed = t1 - t0

print(f"Merge Sort 소요 시간: {elapsed*1e6:.0f} µs ({elapsed*1e3:.3f} ms)")

print("정렬 결과 앞 10개:", A_sorted[:10])

print("정렬 결과 뒤 10개:", A_sorted[-10:])

# data[].attributes.body
# 1부터 1000까지 무작위 리스트 A를 만들고(무작위 순열),

# Quick Sort(퀵 정렬)로 정렬한 뒤 소요 시간을 출력합니다.

import random

import time

# 재현 가능성을 위해 시드 고정

SEED = 20251107

random.seed(SEED)

# A 생성: 1..1000 무작위 순열

A = list(range(1, 1001))

random.shuffle(A)

# ---------------------------

# Quick Sort (returns new list)

# - 작은 구간은 삽입정렬로 처리(속도 향상)

# - 피벗은 무작위 선택(최악 케이스 회피)

# ---------------------------

_CUTOFF = 32

def insertionsort(a):

a = a[:]

for i in range(1, len(a)):

key = a[i]

j = i - 1

while j >= 0 and a[j] > key:

a[j + 1] = a[j]

j -= 1

a[j + 1] = key

return a

def quick_sort(a):

n = len(a)

if n <= _CUTOFF:

return insertionsort(a)

pivot = a[random.randrange(n)]

left = [x for x in a if x < pivot]

mid = [x for x in a if x == pivot]

right = [x for x in a if x > pivot]

return quick_sort(left) + mid + quick_sort(right)

# 정렬 및 타이밍

t0 = time.perf_counter()

A_sorted = quick_sort(A)

t1 = time.perf_counter()

elapsed = t1 - t0

print(f"Quick Sort 소요 시간: {elapsed*1e6:.0f} µs ({elapsed*1e3:.3f} ms)")

print("정렬 결과 앞 10개:", A_sorted[:10])

print("정렬 결과 뒤 10개:", A_sorted[-10:])

# data[].attributes.body
# 1부터 1000까지 무작위 리스트 A를 만들고(무작위 순열),

# Insertion Sort(삽입 정렬)로 정렬한 뒤 소요 시간을 출력합니다.

import random

import time

# 재현 가능성을 위해 시드 고정

SEED = 20251107

random.seed(SEED)

# A 생성: 1..1000 무작위 순열

A = list(range(1, 1001))

random.shuffle(A)

# ---------------------------

# Insertion Sort (stable, returns new list)

# ---------------------------

def insertion_sort(a):

arr = a[:] # 원본 보존

for i in range(1, len(arr)):

key = arr[i]

j = i - 1

# key보다 큰 원소들을 한 칸씩 뒤로 민다

while j >= 0 and arr[j] > key:

arr[j + 1] = arr[j]

j -= 1

arr[j + 1] = key

return arr

# 정렬 및 타이밍

t0 = time.perf_counter()

A_sorted = insertion_sort(A)

t1 = time.perf_counter()

elapsed = t1 - t0

print(f"Insertion Sort 소요 시간: {elapsed*1e6:.0f} µs ({elapsed*1e3:.3f} ms)")

print("정렬 결과 앞 10개:", A_sorted[:10])

print("정렬 결과 뒤 10개:", A_sorted[-10:])

# (검증) 파이썬 내장 정렬 결과와 동일한지 확인

assert A_sorted == sorted(A)

# data[].attributes.body
# 1부터 1000까지 무작위 리스트 A를 만들고(무작위 순열),

# Selection Sort(선택 정렬)로 정렬한 뒤 소요 시간을 출력합니다.

import random

import time

# 재현 가능성을 위해 시드 고정

SEED = 20251107

random.seed(SEED)

# A 생성: 1..1000 무작위 순열

A = list(range(1, 1001))

random.shuffle(A)

# ---------------------------

# Selection Sort (returns new list)

# ---------------------------

def selection_sort(a):

arr = a[:] # 원본 보존

n = len(arr)

for i in range(n - 1):

min_idx = i

for j in range(i + 1, n):

if arr[j] < arr[min_idx]:

min_idx = j

if min_idx != i:

arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]

return arr

# 정렬 및 타이밍

t0 = time.perf_counter()

A_sorted = selection_sort(A)

t1 = time.perf_counter()

elapsed = t1 - t0

print(f"Selection Sort 소요 시간: {elapsed*1e6:.0f} µs ({elapsed*1e3:.3f} ms)")

print("정렬 결과 앞 10개:", A_sorted[:10])

print("정렬 결과 뒤 10개:", A_sorted[-10:])

# (검증) 파이썬 내장 정렬 결과와 동일한지 확인

assert A_sorted == sorted(A)

# data[].attributes.body
# 1부터 1000까지 무작위 리스트 A를 만들고(무작위 순열),

# Bubble Sort(버블 정렬)로 정렬한 뒤 소요 시간을 출력합니다.

import random

import time

# 재현 가능성을 위해 시드 고정

SEED = 20251107

random.seed(SEED)

# A 생성: 1..1000 무작위 순열

A = list(range(1, 1001))

random.shuffle(A)

# ---------------------------

# Bubble Sort (stable, returns new list)

# ---------------------------

def bubble_sort(a):

arr = a[:] # 원본 보존

n = len(arr)

for i in range(n - 1):

swapped = False

for j in range(n - 1 - i):

if arr[j] > arr[j + 1]:

arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]

swapped = True

if not swapped: # 한 바퀴 동안 교환이 없으면 조기 종료

break

return arr

# 정렬 및 타이밍

t0 = time.perf_counter()

A_sorted = bubble_sort(A)

t1 = time.perf_counter()

elapsed = t1 - t0

print(f"Bubble Sort 소요 시간: {elapsed*1e6:.0f} µs ({elapsed*1e3:.3f} ms)")

print("정렬 결과 앞 10개:", A_sorted[:10])

print("정렬 결과 뒤 10개:", A_sorted[-10:])

# (검증) 파이썬 내장 정렬 결과와 동일한지 확인

assert A_sorted == sorted(A)

# data[].attributes.body
빅데이터를 다루는 우리 세대에서는 정렬방법의 효율성이 가장 중요하다고 할 수 있다. 비효율적인 정렬방식을 사용하면 시간도 매우 오래 걸리고 전기도 낭비하게된다. 그래서 나는 이러한 문제를 가장 효율적으로 해결할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

# data[].attributes.body
1부터 1000까지의 정수를 랜덤으로 배열한다.

그 배치를 분석하여 가장 효율적인 정렬방법이 무엇일지를 판단한다.

판단 후 그 정렬방식을 이용하여 데이터를 효율적으로 정렬한다.

# data[].attributes.headline
프로그램을 만들기 위해 해야할 것

# data[].attributes.subject
프로그램을 만들기 위해 해야할 것

# data[].attributes.body
1. 여러가지 정렬방식을 분석하고 각각의 정렬방식이 어떠한 경우에서 가장 빠르게 정렬이 되는지를 분석한다.

2. 어떠한 정렬방식을 사용해야하는지 판단하는 알고리즘이 필요하다.

내 생각엔 2가지 경우가 있을거같은데

# data[].attributes.body
1부터 1000까지의 정수가 무작위로 섞인 리스트가 주어지면, 먼저 이웃한 두 수를 왼쪽부터 차례대로 모두 비교하여 왼쪽 수가 오른쪽 수보다 큰 자리의 개수를 센다. 이렇게 센 “꼬인 자리”의 개수를 전체 이웃 쌍의 개수로 나누어 비율을 구하고, 이 비율이 0에 매우 가까우면 이미 정렬되었거나 거의 정렬된 상태, 1에 가까우면 역순에 가까운 상태, 그 중간값이면 무작위에 가까운 상태라고 판단한다. 프로그램은 이 비율을 기준으로 리스트의 상태에 “거의 정렬”, “역순”, “무작위”와 같은 라벨을 붙이고, 라벨에 따라 거의 정렬 상태에서는 삽입 정렬이나 Timsort를, 역순 상태에서는 Timsort나 합병 정렬을, 무작위 상태에서는 Timsort와 같은 범용적인 빠른 정렬을 선택하여 데이터를 효율적으로 정렬하도록 설계된다.

# data[].attributes.body
사용자는 먼저 1부터 1000까지의 정수를 다양한 방식으로 섞어 여러 개의 배열을 만든 뒤, 각 배열에 대해 Timsort, Heap Sort, Merge Sort, Quick Sort, Insertion Sort, Selection Sort, Bubble Sort를 모두 실행하여 정렬 시간을 측정함. 그런 다음 각 배열에서 가장 빨랐던 정렬 알고리즘을 그 배열의 정답 라벨로 설정하고, 이웃한 원소가 거꾸로 서 있는 비율, 중복 정도, 원래 위치에서 얼마나 멀리 벗어났는지와 같은 배열의 특징 값을 함께 기록함. 이렇게 만들어진 “배열 특징 → 가장 빠른 정렬 알고리즘” 데이터를 기반으로 분류 모델을 학습시켜, 특정한 특징을 가진 배열에 어떤 정렬 알고리즘이 유리한지를 스스로 판단하도록 함. 실제 사용 단계에서는 새 배열이 들어올 때 같은 방식으로 특징 값을 계산한 뒤 학습된 모델에 입력하여 가장 효율적인 정렬 알고리즘을 예측하고, 그 예측 결과에 따라 선택된 정렬 방법으로 배열을 정렬하도록 프로그램을 설계함.