7. 버블 정렬 (bubble sort)¶

• 두 인접한 데이터를 비교해서, 앞에 있는 데이터가 뒤에 있는 데이터보다 크면, 자리를 바꾸는 정렬 알고리즘
• 다음 그림과 https://visualgo.net/en/sorting 를 보며 이해

어떻게 코드로 만들까?¶

• 데이터가 네 개 일때 (데이터 갯수에 따라 복잡도가 떨어지는 것은 아니므로, 네 개로 바로 로직을 이해해보자.)
  • 예: data_list = [1, 9, 3, 2]
    • 1차 로직 적용
      • 1 와 9 비교, 자리바꿈없음 [1, 9, 3, 2]
      • 9 와 3 비교, 자리바꿈 [1, 3, 9, 2]
      • 9 와 2 비교, 자리바꿈 [1, 3, 2, 9]
    • 2차 로직 적용
      • 1 와 3 비교, 자리바꿈없음 [1, 3, 2, 9]
      • 3 과 2 비교, 자리바꿈 [1, 2, 3, 9]
      • 3 와 9 비교, 자리바꿈없음 [1, 2, 3, 9]
    • 3차 로직 적용
      • 1 과 2 비교, 자리바꿈없음 [1, 2, 3, 9]
      • 2 과 3 비교, 자리바꿈없음 [1, 2, 3, 9]
      • 3 과 9 비교, 자리바꿈없음 [1, 2, 3, 9]

알고리즘 생각해보기¶

• 특이점 찾아보기
  • n개의 리스트가 있는 경우 최대 n-1번의 로직을 적용한다.
  • 로직을 1번 적용할 때마다 가장 큰 숫자가 뒤에서부터 1개씩 결정된다.
  • 로직이 경우에 따라 일찍 끝날 수도 있다. 따라서 로직을 적용할 때 한 번도 데이터가 교환된 적이 없다면 이미 정렬된 상태이므로 더 이상 로직을 반복 적용할 필요가 없다.

1. for num in range(len(data_list)) 반복
2. swap = 0 (교환이 되었는지를 확인하는 변수를 두자)
3. 반복문 안에서, for index in range(len(data_list) - num - 1) n - 1번 반복해야 하므로
4. 반복문안의 반복문 안에서, if data_list[index] > data_list[index + 1] 이면
5. data_list[index], data_list[index + 1] = data_list[index + 1], data_list[index]
6. swap += 1
7. 반복문 안에서, if swap == 0 이면, break 끝

알고리즘 분석¶

• 반복문이 두 개 O($n^2$)
  • 최악의 경우, $\frac { n * (n - 1)}{ 2 }$
• 완전 정렬이 되어 있는 상태라면 최선은 O(n)