삽입 정렬은 가장 기본적인 정렬 알고리즘 중에 하나입니다.\n기본적으로 정렬되지 않은 부분과 정렬된 부분으로 나눌 수 있습니다. 우선 정렬되지 않는 부분을 순차적으로 순회합니다. 이 때 각 데이터가 정렬된 부분의 어느 위치에 삽입되어야 정렬 상태를 유지하는지 찾아내고 삽입합니다.
\n시간 복잡도는 정렬할 부분을 순회하기 위한 O(n)과 삽입될 위치를 찾기 위한 O(n)이 곱해져 평균적으로 O(n^2)의 시간복잡도를 가지게 됩니다. 하지만 만약에 삽입될 위치를 찾는 과정에서 단 한번에 삽입될 위치를 찾게 되는 최선의 상황에는 O(n) 시간복잡도를 가지게 됩니다.
\ndef insertion_sort(arr):\n for unsorted_idx in range(1, len(arr)):\n for sorted_idx in range(0, unsorted_idx):\n if arr[sorted_idx] > arr[unsorted_idx]:\n value = arr[unsorted_idx]\n del arr[unsorted_idx]\n arr.insert(sorted_idx, value)\n breakdef insertion_sort(arr):\n for unsorted_idx in range(1, len(arr)):\n j = unsorted_idx - 1 # 정렬된 부분의 가장 오른쪽 인덱스\n value_to_sort = arr[unsorted_idx]\n while j >= 0 and arr[j] > value_to_sort:\n arr[j + 1] = arr[j]\n j -= 1\n arr[j + 1] = value_to_sort첫 코드에서 리스트의 중앙에 있는 요소를 삭제할 때 O(n)의 시간복잡도와 삽입될 위치를 찾아가는 과정 O(n)의 시간 복잡도, 마지막으로 삽입되는 순간 O(n)의 시간 복잡도가 소요된다. 참고 후 코드는 삽입할 위치를 찾아가는 과정에서 O(n)만의 시간 복잡도와 삽입할 때 O(1)이 소요되기 때문에 같은 O(n)의 시간 복잡도 일지라도 더 효율적인 알고리즘이다.
","frontmatter":{"title":"Insertion Sort","date":"April 04, 2021"}}},"pageContext":{"slug":"/algorithm/insertion-sort/","previous":{"fields":{"slug":"/algorithm/quick-sort/"},"frontmatter":{"title":"Quick Sort","category":"algorithm","draft":false}},"next":{"fields":{"slug":"/algorithm/time-complexity/"},"frontmatter":{"title":"Time Complexity","category":"algorithm","draft":false}}}},"staticQueryHashes":["3128451518","521680639"]}