InsertionSort.md

삽입 정렬

1. 삽입 정렬(insertion sort) 이란?

• 삽입 정렬은 두 번째 인덱스부터 시작
• 해당 인덱스(key 값) 앞에 있는 데이터(B)부터 비교해서 key 값이 더 작으면, B값을 뒤 인덱스로 복사
• 이를 key 값이 더 큰 데이터를 만날때까지 반복, 그리고 큰 데이터를 만난 위치 바로 뒤에 key 값을 이동
• 코드 이해 : https://goo.gl/XKBXuk

• Python Code

for index in range(10, 1, -1):
    print (index)

2. 알고리즘 설명

• 데이터가 네 개 일때 ( 데이터 갯수에 따라 복잡도가 떨어지는 것은 아니므로, 네 개로 바로 로직 이해가 가능합니다. )
  • 예 : data_list = [ 9, 3, 2, 5 ]
    • 처음 한번 실행하면 key값은 9, 인덱스(0) - 1은 0보다 작으므로 끝 : [ 9, 3, 2, 5 ]
    • 두 번째 실행하면 key값은 3, 9보다 작으므로 자리 바꾸고, 끝 : [ 3, 9, 2, 5 ]
    • 세 번째 실행하면 key값은 2, 9보다 2가 작으므로 자리 바꾸고, 끝 : [ 2, 3, 9, 5 ]
    • 네 번째 실행하면 key값은 5, 9보다 5가 작으므로 자리 바꾸고, 끝 : [ 2, 3, 5, 9 ]

3. 알고리즘 구현

1. for stand in range(len(data_list)) 로 반복
2. key = data_list[stand]
3. for num in range(stand, 0, -1) 반복
   • 내부 반복문 안에서 data_list[stand] < data_list[num - 1] 이면,
     • data_list[num - 1], data_list[num] = data_list[num], data_list[num - 1]

• insertion_sort 함수 : 정렬 함수

def insertion_sort(data):
    for index in range(len(data) - 1):
        for index2 in range(index + 1, 0, -1):
            if data[index2] < data[index2 - 1]:
                data[index2], data[index2 - 1] = data[index2 - 1], data[index2]
            else:
                break
    return data

• 함수 사용

import random

data_list = random.sample(range(100), 50)
print (insertion_sort(data_list))

4. 알고리즘 분석

• 반복문 2개
  • O(n^2)
• 최악의 경우
  • n*n(n-1)/2
• 완전 정렬이 되어 있는 상태 ⇒ 최선
  • O(n)