Heap Sort
힙 정렬이란?
정렬 명칭에도 나와있듯 힙 자료구조를 이용한 정렬 방법이며 선택 정렬의 최적화 버전이다.
Heap: 최솟값 또는 최댓값을 빠르게 찾아내기 위해 완전이진트리 형태로 만들어진 자료구조
최소힙으로 오름차순으로 구현하게 되는 경우, 형제노드간 우선순위를 고려할 수 없어 최대힙 자료구조로 재구성하고 최대힙의 루트노드를 뒤로 배치시켜 다시 최대힙으로 재구성하는 과정을 반복하며 정렬 하는 방식이다.
동작 방식
힙 자료구조를 이용하기 위해 최초 입력 받은 배열을 힙에 저장한다
힙에 저장된 정렬되지 않은 상태를 최대힙으로 만들기 위해 내림차순으로 재구성한다
재구성 과정은 가장 작은 서브트리부터 최대 힙을 만족하도록 순차적으로 진행하는 것으로, 힙에서 상위 노드에 최대값이 오도록 만드는 과정이다.
루트노드를 배열의 맨 뒷쪽으로 배치한다
뒤로 배치된 원소를 제외하고 최대힙으로 재구성한다
3번과 4번 과정을 반복한다
구현
public class HeapSort {
public static void main(String[] args) {
HeapSort heapSort = new HeapSort();
int[] A = {9, 4, 3, 8, 10, 2, 5};
heapSort.sort(A);
heapSort.printArray(A);
}
public void printArray(int[] A) {
for (int num : A) {
System.out.print(num + " ");
}
}
public void sort(int[] A) {
int n = A.length;
// 힙 구성
for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) {
makeHeap(A, n, i);
}
// 힙에서 요소 하나씩 추출
for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
// 현재 루트(최대값)를 끝으로 이동
int temp = A[0];
A[0] = A[i];
A[i] = temp;
// 감소된 힙에 대해 힙 속성 재구성
makeHeap(A, i, 0);
}
}
private void makeHeap(int[] array, int n, int i) {
int root = i; // 루트
int leftChild = 2 * i + 1; // 왼쪽 자식
int rightChild = 2 * i + 2; // 오른쪽 자식
// 왼쪽 자식이 루트보다 크면
if (leftChild < n && array[leftChild] > array[root]) {
root = leftChild;
}
// 오른쪽 자식이 현재 가장 큰 값보다 크면
if (rightChild < n && array[rightChild] > array[root]) {
root = rightChild;
}
// 가장 큰 값이 루트가 아니면 교환
if (root != i) {
int swap = array[i];
array[i] = array[root];
array[root] = swap;
// 재귀적으로 힙 속성 재구성
makeHeap(array, n, root);
}
}맨 처음부터 힙을 생성할 때, 배열에 있는 원소들을 내림차순으로 정렬하는 최대 힙으로 구성한다.
다음, 최대힙의 특성을 활용하여 루트노드에 있는 값을 배열의 끝으로 이동한뒤, 힙을 최대 힙으로 재구성한다.
이 과정을 반복하여 배열에 있는 요소가 순차적으로 정렬이된다.
선택 가이드
시간 복잡도
힙에서 요소를 추출하고 재구성하는 과정을 n-1번 반복하므로 O(n log n)이 걸린다.
데이터의 초기 상태와 관계없이 항상 O(n log n)의 성능을 보장한다.
장점
최악의 경우에도 O(n log n) 을 보장하며, Quick Sort 의 최악의 경우인 O(n2) 을 피하기에 적합하다.
단점
Heap Sort 의 시간 복잡도는 O(n log n) 으로 최악인 경우도 마찬가지 이지만, 평균적인 Quick Sort 에 비해 속도가 느리다.
이는 캐시 메모리로 인한 지역 참조성 때문인데, 힙 정렬 과정에서 루트 노드를 배열에 맨 뒤로 배치하고 최대 힙으로 재구성하는 과정은 캐시가 예측하기 어렵기에 캐시 미스가 발생한다.
반대로, Quick Sort 는 연속적인 메모리 접근 덕분에 캐시가 다음 행동을 예측하여 캐시 히트를 자주 일으켜 물리 메모리에 있는 데이터에 접근하지 않기 때문에 속도가 더 빠르다.
재구성 과정에서 같은 값을 가진 요소들의 상대적인 순서가 바뀔 수 있는 불안정 정렬이다.
참고 자료
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