[JAVA] 데이터 크기별 가장 빠른 정렬

정렬을 할때에는 여러 알고리즘을 적용할 수 있습니다. 알고리즘의 성능은 일반적으로 데이터의 크기에 따라 결정됩니다. 따라서 데이터 크기에 따라 가장 효과적인 정렬 방법을 예시 코드와 함께 정리해 보겠습니다

작은 크기의 데이터 (수십 개 이하)

• 버블 정렬, 삽입 정렬이나 선택 정렬과 같은 간단한 알고리즘들이 효과적일 수 있습니다.

버블 정렬

public class BubbleSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};
        bubbleSort(array);
        System.out.println("Sorted array: " + Arrays.toString(array));
    }

    static void bubbleSort(int[] arr) {
        int n = arr.length;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
                if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                    int temp = arr[j];
                    arr[j] = arr[j + 1];
                    arr[j + 1] = temp;
                }
            }
        }
    }
}

삽입 정렬

public class InsertionSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};
        insertionSort(array);
        System.out.println("Sorted array: " + Arrays.toString(array));
    }

    static void insertionSort(int[] arr) {
        int n = arr.length;
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            int key = arr[i];
            int j = i - 1;

            while (j >= 0 && arr[j] > key) {
                arr[j + 1] = arr[j];
                j = j - 1;
            }
            arr[j + 1] = key;
        }
    }
}

중간 크기의 데이터 (수백 개 이하)

• 퀵 정렬이나 병합 정렬이 빠르게 동작할 수 있습니다.

퀵 정렬

public class QuickSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};
        quickSort(array, 0, array.length - 1);
        System.out.println("Sorted array: " + Arrays.toString(array));
    }

    static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
        if (low < high) {
            int pi = partition(arr, low, high);
            quickSort(arr, low, pi - 1);
            quickSort(arr, pi + 1, high);
        }
    }

    static int partition(int[] arr, int low, int high) {
        int pivot = arr[high];
        int i = (low - 1);

        for (int j = low; j < high; j++) {
            if (arr[j] < pivot) {
                i++;
                int temp = arr[i];
                arr[i] = arr[j];
                arr[j] = temp;
            }
        }

        int temp = arr[i + 1];
        arr[i + 1] = arr[high];
        arr[high] = temp;

        return i + 1;
    }
}

병합 정렬

import java.util.Arrays;

public class MergeSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};
        mergeSort(array);
        System.out.println("Sorted array: " + Arrays.toString(array));
    }

    static void mergeSort(int[] arr) {
        if (arr.length > 1) {
            int mid = arr.length / 2;
            int[] left = Arrays.copyOfRange(arr, 0, mid);
            int[] right = Arrays.copyOfRange(arr, mid, arr.length);

            mergeSort(left);
            mergeSort(right);

            merge(arr, left, right);
        }
    }

    static void merge(int[] arr, int[] left, int[] right) {
        int i = 0, j = 0, k = 0;

        while (i < left.length && j < right.length) {
            if (left[i] <= right[j]) {
                arr[k++] = left[i++];
            } else {
                arr[k++] = right[j++];
            }
        }

        while (i < left.length) {
            arr[k++] = left[i++];
        }

        while (j < right.length) {
            arr[k++] = right[j++];
        }
    }
}

큰 크기의 데이터 (수천 개 이상)

• 퀵 정렬이나 힙 정렬이 일반적으로 효과적입니다.
• 퀵 정렬은 대부분의 상황에서 빠르게 동작하며, 힙 정렬은 안정적인 성능을 제공하면서 추가 메모리 사용을 최소화합니다.

힙 정렬

import java.util.Arrays;

public class HeapSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};
        heapSort(array);
        System.out.println("Sorted array: " + Arrays.toString(array));
    }

    static void heapSort(int[] arr) {
        int n = arr.length;

        for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) {
            heapify(arr, n, i);
        }

        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            int temp = arr[0];
            arr[0] = arr[i];
            arr[i] = temp;

            heapify(arr, i, 0);
        }
    }

    static void heapify(int[] arr, int n, int i) {
        int largest = i;
        int left = 2 * i + 1;
        int right = 2 * i + 2;

        if (left < n && arr[left] > arr[largest]) {
            largest = left;
        }

        if (right < n && arr[right] > arr[largest]) {
            largest = right;
        }

        if (largest != i) {
            int swap = arr[i];
            arr[i] = arr[largest];
            arr[largest] = swap;

            heapify(arr, n, largest);
        }
    }
}