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셸정렬(Shell Sort) 이란 버블정렬의 경우 데이터가 제 위치에서 멀리 떨어져 있으면 여러 번 교환이
필요하게 된다.이것이 버블정렬의 취약점으로서 인접한 데이터만 비교하기 때문에 발생하게 된다.
이러한 문제를 해결하기 위해 멀리 있는 레코드들 끼리도 비교가 가능하게 효율을 높인 정렬 방법이 고안자인 셸(Donald L.Shell)의 이름을 딴 셸 정렬 이다.
원리는 주어진 입력 리스트를 적당한 매개변수의 값만큼 서로 떨어진 레코드들과 비교하여 교환하는 과정을 매개변수 값을 바꾸어 가면서 되풀이 하는 것이다.(매개변수의 값은 줄어들면서 1이되면 종료한다.)이때 떨어져 있는 레코드들은 하나의 부분리스트를 구성하여 보통 다른방법(삽입정렬)에 의해 개별적으로 정렬된다
O(log n) 수행시간이 O(n2)보다 우수함은 자명하다. 그러나 일반적으로 O(n2)은 알고리즘이 간단하고 프로그래밍이 용이 한 반면 O(log n) 의 알고리즘은 복잡하다. 따라서 n이 작은 경우 O(n2)의 알고리즘이 오히려 효과적이다. 셸 정렬은 이러한 수행시간의 효율성을 잘 반영한 정렬기법으로서 레코드 집단을 작은 부분으로 나눈 후 작은 부분집단을 O(n2) 인 삽입 정렬 등으로 빠르게 정렬한다.
셸정렬의 속도는 Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort등에 비해 상당히 빠르다. 난수상태의 10000개를 정렬하는 경우 Bubble Sort에 비해 200배, Selection Sort에 비해 110배, Insertion Sort에 비해 80배 ?(N2)의 효율을 나타내는 알고리즘(Quick Sort, Heap Sort, Merge Sort)에 비해 다소 떨어지나 “코드의 간결함, 추가적인 메모리(스택)를 사용하지 않음” 등을 가만하면 별은 무의미 하다.
import java.util.Random;
class ShellSort {
//셸 정렬
int[] sort(int a[]) {
int inc=1;
//증분 inc에 대해 가능한 큰 br> for(int i=inc; i<a.length; i++) {
int temp = a[i];
int j = i;
//j가 증분치보다 크거나 같고 우측이 작으면 바꿈(삽입정렬)
while(j&nb경우란면 아래의 수식에 의해 계속 1이 리턴
inc = inc/3 + 1;
}
return a;
}
public static void main(String[] args){
int&emp = new int[10000];
long startTime, elapsedTime, counter;
ShellSort mySort = new ShellSort();
//----------------- 난수 발생시킴
Random r = new Random();
for(int i=0; i<10000; i++) {
nansu[i] = r.nextInt(10000);
}
//-----------------------------------
//------------------------------------------------------------------------------
//우선 난수를 정렬하고, 정렬된 상태(최선의상황)을 다시 정렬시킴
//------------------------------------------------------------------------------
counter=0;
sortedArray = mySort.sort(nansu);
startTime = System.currentTimeMillis();
do {
counter++;
temp = mySort.sort(sortedArray);
} while (System.currentTimeMillis() - startTime < 1000);
elapsedTime = (System.currentTimeMillis()- startTime) / counter;
System.out.println("[최선의 상황 수행시간] " + elapsedTime + "ms");
//-------------------------------------------------------------------------------
//-------------------------------------------------------------------------------
//반쯤 정열후 ...
//-------------------------------------------------------------------------------
counter=0;
halfSortedArray = sortedArray;
for(int i=0; i<5000; i++) {
halfSortedArray[i] = r.nextInt()*10000;
}
startTime = System.currentTimeMilli.currentTimeMillis()- startTime) / counter;
System.out.println("[반쯤 정렬 수행시간] " + elapsedTime + "ms");
//------------------------------------------------------------------------------- <.length;i++) {
reverseArray[sortedArray.length-i-1] = sortedArray[i];
}
startTime = System.currentTimeMillis();
do {
counter++;
temp = mySort.sort(reverseArray)置嬋챨?] " + elapsedTime + "ms");
//--------------------------------------------------------------------------------
}
}?
이러한 문제를 해결하기 위해 멀리 있는 레코드들 끼리도 비교가 가능하게 효율을 높인 정렬 방법이 고안자인 셸(Donald L.Shell)의 이름을 딴 셸 정렬 이다.
원리는 주어진 입력 리스트를 적당한 매개변수의 값만큼 서로 떨어진 레코드들과 비교하여 교환하는 과정을 매개변수 값을 바꾸어 가면서 되풀이 하는 것이다.(매개변수의 값은 줄어들면서 1이되면 종료한다.)이때 떨어져 있는 레코드들은 하나의 부분리스트를 구성하여 보통 다른방법(삽입정렬)에 의해 개별적으로 정렬된다
O(log n) 수행시간이 O(n2)보다 우수함은 자명하다. 그러나 일반적으로 O(n2)은 알고리즘이 간단하고 프로그래밍이 용이 한 반면 O(log n) 의 알고리즘은 복잡하다. 따라서 n이 작은 경우 O(n2)의 알고리즘이 오히려 효과적이다. 셸 정렬은 이러한 수행시간의 효율성을 잘 반영한 정렬기법으로서 레코드 집단을 작은 부분으로 나눈 후 작은 부분집단을 O(n2) 인 삽입 정렬 등으로 빠르게 정렬한다.
셸정렬의 속도는 Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort등에 비해 상당히 빠르다. 난수상태의 10000개를 정렬하는 경우 Bubble Sort에 비해 200배, Selection Sort에 비해 110배, Insertion Sort에 비해 80배 ?(N2)의 효율을 나타내는 알고리즘(Quick Sort, Heap Sort, Merge Sort)에 비해 다소 떨어지나 “코드의 간결함, 추가적인 메모리(스택)를 사용하지 않음” 등을 가만하면 별은 무의미 하다.
import java.util.Random;
class ShellSort {
//셸 정렬
int[] sort(int a[]) {
int inc=1;
//증분 inc에 대해 가능한 큰 br> for(int i=inc; i<a.length; i++) {
int temp = a[i];
int j = i;
//j가 증분치보다 크거나 같고 우측이 작으면 바꿈(삽입정렬)
while(j&nb경우란면 아래의 수식에 의해 계속 1이 리턴
inc = inc/3 + 1;
}
return a;
}
public static void main(String[] args){
int&emp = new int[10000];
long startTime, elapsedTime, counter;
ShellSort mySort = new ShellSort();
//----------------- 난수 발생시킴
Random r = new Random();
for(int i=0; i<10000; i++) {
nansu[i] = r.nextInt(10000);
}
//-----------------------------------
//------------------------------------------------------------------------------
//우선 난수를 정렬하고, 정렬된 상태(최선의상황)을 다시 정렬시킴
//------------------------------------------------------------------------------
counter=0;
sortedArray = mySort.sort(nansu);
startTime = System.currentTimeMillis();
do {
counter++;
temp = mySort.sort(sortedArray);
} while (System.currentTimeMillis() - startTime < 1000);
elapsedTime = (System.currentTimeMillis()- startTime) / counter;
System.out.println("[최선의 상황 수행시간] " + elapsedTime + "ms");
//-------------------------------------------------------------------------------
//-------------------------------------------------------------------------------
//반쯤 정열후 ...
//-------------------------------------------------------------------------------
counter=0;
halfSortedArray = sortedArray;
for(int i=0; i<5000; i++) {
halfSortedArray[i] = r.nextInt()*10000;
}
startTime = System.currentTimeMilli.currentTimeMillis()- startTime) / counter;
System.out.println("[반쯤 정렬 수행시간] " + elapsedTime + "ms");
//------------------------------------------------------------------------------- <.length;i++) {
reverseArray[sortedArray.length-i-1] = sortedArray[i];
}
startTime = System.currentTimeMillis();
do {
counter++;
temp = mySort.sort(reverseArray)置嬋챨?] " + elapsedTime + "ms");
//--------------------------------------------------------------------------------
}
}?
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