Swift Merge Sort(합병정렬)
안녕하세요 Noah입니다 :)
이번 시간에는 Sorting 알고리즘 톺아보기 1부보다 조금 더 난이도가 있는 Sorting 알고리즘을 다루는
Sorting 알고리즘 톺아보기 2부를 진행하도록 하겠습니다 😄
이번 시간에 살펴볼 Sorting 알고리즘은 Merge Sort입니다.
Merge Sort는 Computer Science의 divide and conquer 전략을 대표적으로 사용한
Sorting 알고리즘입니다.
Merge Sort
먼저 Merge Sort가 데이터를 정렬하는 모습부터 먼저 살펴보겠습니다.
정렬되는 모습을 살펴보면 그룹이 분할되고, 그룹끼리 더 큰 그룹으로 합쳐지는 모습을 살펴볼 수 있습니다.
func mergeSort(_ array: [Int]) -> [Int] {
guard array.count > 1 else { return array }
let middleIndex = array.count / 2
let leftArray = mergeSort(Array(array[0..<middleIndex]))
let rightArray = mergeSort(Array(array[middleIndex..<array.count]))
return merge(leftPile: leftArray, rightPile: rightArray)
}
let array = mergeSort([6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4])
print(array)
// [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]Merge Sort를 Swift를 이용해 Top Down 방식으로 구현하면 위와 같습니다.
mergeSort라는 함수는 자기가 자신을 호출하는 재귀 함수로 구현되어있습니다.
merge 함수는 이해의 편의를 도모하기 위해 뒤에서 소개하도록 하겠습니다.
재귀 함수는 기본적으로 종료 조건과 조건에 부합할 경우 자신을 호출하는 형식으로 구성되어있습니다.
마치 영화 인셉션에서 다룬 “꿈을 꾸는 꿈” 같이 말이죠!
이 포스트에서는 재귀 함수에 대한 기본적인 이해가 있다고 가정하고 포스팅을 진행하도록 하겠습니다.
mergeSort함수에는 다음과 같은 배열이 주어진다고 가정하겠습니다.
guard문 의 조건대로 하면 array가 들어오면 element가 하나만 남을 때까지 계속 분할이 진행됩니다.
leftArray는 왼쪽의 partial array를 말하며 rightArray는 오른쪽의 partial array를 말합니다.
코드를 함께 진행해보며 따라가 보도록 하겠습니다.
맨 처음 mergeSort함수에 들어오면 아래의 guard문을 만납니다.
array의 크기가 1보다 클 때만 이후의 코드를 진행하고 1보다 크지 않다면 현재 배열을 반환합니다.
현재 배열의 크기가 1보다 크기 때문에 middle index를 정하는 코드를 만나게 됩니다.
array.count / 2를 해주기 때문에 middleIndex는 현재 4가 됩니다.
그림에서는 편의상 mid라고 하겠습니다.
이제 첫 번째 재귀 호출을 진행하는데요,
현재 array의 0번 인덱스부터 middleIndex - 1까지
partial array를 인자로 전달하여 mergeSort를 호출합니다.
다음과 같이 partial array가 전달되겠죠?
현재 array의 모습은 아래와 같습니다.
함수를 호출해줬으니 다시 코드를 진행하겠습니다.
현재 array의 길이는 4이기 때문에 이후의 코드를 진행합니다.
현재 배열의 크기가 1보다 크기 때문에 middleIndex를 정하는 코드를 만나게 됩니다.
array.count / 2를 해주기 때문에 middleIndex는 현재 2가 됩니다.
이제 다시 이 코드를 만나 재귀 호출을 진행합니다.
0번 index부터 middleIndex - 1까지 partial array를 인자로 하여 mergeSort()를 호출합니다.
함수를 호출해줬으니 다시 코드를 진행하겠습니다.
현재 배열의 크기가 1보다 크기 때문에 이후의 코드를 진행해 middleIndex를 정하는 코드를 만나게 됩니다.
array.count / 2를 해주기 때문에 middleIndex는 현재 1이 됩니다.
이제 다시 이 코드를 만나 재귀 호출을 진행합니다. 0번 index부터 middleIndex - 1까지
partial array를 인자로 하여 mergeSort()를 호출합니다.
전달된 partial array는 위와 같으며 현재 진행 모습은 아래와 같습니다.
함수를 호출해줬으니 다시 코드를 진행하겠습니다.
현재 배열의 크기는 1보다 크지 않기 때문에 해당 재귀 함수는 현재 array인 [6]을 반환하고 종료됩니다.
이제 현재 스택의 상단에 위치한 leftArray 상수에는 방금 반환받은 array인 [6]이 들어가고,
이번에는 middleIndex부터 array.count - 1까지 partial array를 인자로 하여 mergeSort()를 호출합니다.
현재 진행 상황은 다음과 같습니다.
함수를 호출해줬으니 다시 코드를 진행하겠습니다.
현재 배열의 크기는 1보다 크지 않기 때문에 해당 재귀 함수는 현재 array인 [5]를 반환하고 종료됩니다.
이제 현재 스택의 상단에 위치한 rightArray 상수에는 [5]가 들어갑니다.
현재 leftArray에는 [6], rightArray에는 [5]이 들어가 있습니다.
분할을 해줬으니 이제 다음 코드를 만나 정복 부분에 들어갑니다.
정복 부분인 merge 함수에서는
하단에 위치한 배열의 요소를 하나씩 보면서 작은 숫자를 순서대로 array에 넣어 반환합니다.
따라서 merge()를 호출한 뒤에 array의 모습은 다음과 같습니다.
이제 정렬된 partial array를 갖게 되었습니다. 이제 merge 함수까지 호출해주었으니,
코드가 종료되어 스택 상단에 위치한
해당 array를 인자로 mergeSort를 호출했던 곳에서
두 번째 mergeSort()를 호출합니다.
빠른 진행을 위해 두 번째 mergeSort()를 호출하여 merge까지 진행된 후의 그림을 보여드리겠습니다.
방식은 앞서 진행한 방식과 동일합니다.
현재 이곳의 leftArray에는 [5, 6]이 rightArray에는 [1, 3]이 들어가있습니다.
이 array들을 인자로 하여 정복 부분에 들어갑니다.
정복 부분에 해당하는 merge()를 호출하면 배열의 요소를 하나씩 보면서
작은 숫자를 순서대로 merge()를 호출한 array에 넣게 됩니다.
따라서 merge()를 호출한 뒤에 array의 모습은 다음과 같습니다.
위와 같은 방식으로 분할과 정복이 일어나며 반대편 역시 위와 같은 방식을 통해
분할과 정복의 과정을 거치게 되면
다음과 같이 두 개의 정렬된 partial array를 가지게 되며 마지막 merge 함수를 거치게 되면
위와 같이 정렬된 하나의 array를 갖게 됩니다.
위에서 진행한 일련의 과정을 애니메이션으로 보면 다음과 같습니다.
이제 분할과 정복이 어떻게 이루어지는지 살펴보았으니,
정복에 해당하는 merge 함수 내부에서는 어떠한 코드로 합병을 진행하는지 살펴보도록 하겠습니다.
merge 함수
func merge(leftPile: [Int], rightPile: [Int]) -> [Int] {
// 1
var leftIndex = 0
var rightIndex = 0
// 2
var orderedPile = [Int]()
orderedPile.reserveCapacity(leftPile.count + rightPile.count)
// 3
while leftIndex < leftPile.count && rightIndex < rightPile.count {
if leftPile[leftIndex] < rightPile[rightIndex] {
orderedPile.append(leftPile[leftIndex])
leftIndex += 1
} else if leftPile[leftIndex] > rightPile[rightIndex] {
orderedPile.append(rightPile[rightIndex])
rightIndex += 1
} else {
orderedPile.append(leftPile[leftIndex])
leftIndex += 1
orderedPile.append(rightPile[rightIndex])
rightIndex += 1
}
}
// 4
while leftIndex < leftPile.count {
orderedPile.append(leftPile[leftIndex])
leftIndex += 1
}
while rightIndex < rightPile.count {
orderedPile.append(rightPile[rightIndex])
rightIndex += 1
}
return orderedPile
}1번 영역에서는 leftArray의 index를 담당하는 leftIndex,
rightArray의 index를 담당하는 rightIndex를 선언 및 초기화를 진행합니다.
2번 영역에서는 reserveCapacity 메소드를 사용해 배열의 용량을 미리 설정합니다.
배열의 용량은 leftArray의 크기와 rightArray의 크기를 더한 값입니다.
3번 영역에서는 leftArray와 rightArray의 요소 하나하나의 크기를 비교하여 작은 것부터
orderdPile array에 append() 메소드를 이용해 삽입해줍니다.
만약 leftArray의 요소를 orederedPile array에 삽입했다면,
leftArray의 다음번 요소를 비교할 수 있도록 leftIndex를 1 증가시킵니다.
rightArray의 요소를 orederedPile array에 삽입했다면,
rightArray의 다음번 요소를 비교할 수 있도록 rightIndex를 1 증가시킵니다.
만약 현재 비교하는 요소의 크기가 같다면 left부터 하나씩 삽입한 뒤에
leftIndex, rightIndex를 1씩 증가시킵니다.
3번 영역을 leftIndex와 rightIndex가 각각 partial array의 크기보다 작을 때까지만 반복해줍니다.
어느 한쪽이라도 index의 크기가 배열의 크기와 같아진다면 3번 영역을 빠져나옵니다.
4번 영역은 어느 한쪽 partial array를 모두 순회하여 반대편의 남아있는 partial array의 요소를 orederedPile에 탈탈 털어 넣어주기 위해 존재하는 영역입니다.
이렇게 합병을 마치게 되면 정렬된 배열인 orderedPile을 반환합니다.
시간 복잡도
Merge Sort의 시간 복잡도는 다음과 같습니다.
- Best : O(n log n)
- Worst : O(n log n)
- Average : 일반적으로 O(n log n)
Merge Sort 시간복잡도는 n log n입니다.
주어진 n 개의 요소를 가진 배열을 1개의 요소를 가진 배열로 쪼개려면 log n만큼의 과정이 필요합니다.
1개의 요소를 가진 배열이 n개 있으니 n만큼 log n번 호출이 됩니다.
따라서 Merge Sort의 시간복잡도는 n log n이 됩니다.
여기까지 Sorting 알고리즘 톺아보기 2부 Merge Sort였습니다 😄
혹시 제가 잘못 알고 있는 부분이 있거나, 오타 혹은 궁금한 점 있으시면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다!!😎
참고
이미지 출처
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![[SeungHyun]](/static/e6be9908ea819fb6b3722ee10cc10741/a12fc/circle_profile.png)
