힙 정렬

힙 정렬이란?

힙 정렬(Heap Sort)이란 최대 힙 트리나 최소 힙 트리를 구성해 정렬을 하는 방법으로서, 내림차순 정렬을 위해서는 최대 힙을 구성하고 오름차순 정렬을 위해서는 최소 힙을 구성한다.

힙 정렬은 1964년 J.W.J 윌리엄스에 의해 발명되었고, 같은 해 R.W. 플로이드가 제자리 정렬을 할 수 있는 개선판을 출판하였고 이 방법이 바로 트리정렬 알고리즘을 이용한 방식이다.

힙 정렬 시뮬레이션

아래의 그림은 힙 정렬을 시뮬레이션한 그림이다.

추가로 힙 정렬을 숫자와 함께 보고 싶다면 아래의 사이트를 가보는 것도 추천한다.

• 힙 정렬 Visualization

힙 정렬 과정

힙 정렬 과정을 알기 위해선 힙 자료구조에 대한 선행 공부가 필수적이다. 만약 힙에 대한 자료구조를 모른다면 힙 스터디 자료를 한번 보고오도록 하자.

이제 힙 자료구조를 안다고 가정하고 과정을 설명해보도록 하겠다.

1. n개의 노드에 대한 완전 이진 트리를 구성한다. 이때 루트 노드부터 부모노드, 왼쪽 자식노드, 오른쪽 자식노드 순으로 구성한다.
2. 최대 힙을 구성한다. 최대 힙이란 부모노드가 자식노드보다 큰 트리를 말하는데, 단말 노드를 자식노드로 가진 부모노드부터 구성하며 아래부터 루트까지 올라오며 순차적으로 만들어 갈 수 있다.
3. 가장 큰 수(루트에 위치)를 가장 끝의 노드와 교환한다.
4. 2와 3을 반복한다.

위의 알고리즘을 이제 시뮬레이션을 통하여 확인해보자.

[6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4] 의 배열을 오름차순으로 정렬하는 문제가 주어졌다고 가정하자.

맨 위에서 설명한 것과 같이 오름차순 정렬은 최대 힙을 구성하여 정렬을 수행한다.

1. 먼저 이진 탐색트리를 만들며 최대 힙을 구현한다.
2. 그 후 최대 힙의 최대 루트 노드를 마지막 자리의 원소로 고정하고 마지막 노드와 자리를 바꾼다.
3. 이 과정을 모든 자리가 고정될 때까지 최대 힙을 만들고 로트 노드를 마지막 자리의 원소로 만드는 과정을 반복하며 정렬을 수행한다.

힙 정렬 시간 복잡도

힙 구현 시간복잡도에서 말했다시피 최대 힙으로 만드는 과정(heapify)의 시간 복잡도는 $O(\log{n})$ 이다. 이 heapify의 과정이 n개의 원소를 다 정렬할 때까지 반복되므로 최종 힙 정렬의 시간 복잡도는 $O(n\log{n})$ 이 된다.

힙 정렬 구현 코드

// c++ 로 구현한 힙 정렬
#include <iostream>

using namespace std;

// i 노드가 가장 큰 노드인 힙트리를 만들기 위한 함수
// 힙 사이즈는 n
void heapify(int arr[], int n, int i)
{
    int largest = i; // 루트를 가장 큰 노드로 초기 설정
    int l = 2 * i + 1; // left
    int r = 2 * i + 2; // right

    // 왼쪽 자식 노드가 가장 큰 노드보다 클 때
    if (l < n && arr[l] > arr[largest])
        largest = l;

    // 오른쪽 자식 노드가 가장 큰 노드보다 클때
    if (r < n && arr[r] > arr[largest])
        largest = r;

    // 만약, 가장 큰 노드가 루트가 아니면 스왑
    if (largest != i) {
        swap(arr[i], arr[largest]);

        // 재귀적으로 서브트리를 힙화 한다.
        heapify(arr, n, largest);
    }
}

// 힙 정렬 함수
void heapSort(int arr[], int n)
{
    // 힙을 구성 (배열 재 정렬)
    for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--)
        heapify(arr, n, i);

    // 하나씩 힙에서 원소를 추출
    for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
        // 루트노드를 끝 노드로 이동
        swap(arr[0], arr[i]);

        // 줄어든 힙에서 최대 힙 구성
        heapify(arr, i, 0);
    }
}

// n 크기의 배열을 출력하는 코드
void printArray(int arr[], int n) {
    for (int i = 0; i < n; ++i)
        cout << arr[i] << " ";
    cout << "\n";
}

int main() {
    int arr[] = { 12, 11, 13, 5, 6, 7 };
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);

    heapSort(arr, n);

    cout << "정렬된 배열은 : \n";
    printArray(arr, n);
}

힙 정렬 특징 정리

• 정렬을 위한 추가적인 메모리가 필요하지 않다. (제자리 정렬 가능)
• 최선, 평균, 최악의 경우의 모두 heapify 과정이 필요하기 때문에 nlogn 을 보장한다.
• 데이터의 순서를 보장하지 못하는 불안정(unstable)정렬이다.
• 힙정렬과 퀵정렬을 비교해보면 똑같은 nlogn 이지만 컴퓨터의 하드웨어 구조상 퀵정렬이 실제로는 더 빠르다고 한다. 이유는 퀵 정렬의 경우는 대개 원소들끼리 근접한 메모리 영역에 붙어 있는 배열을 사용하기 때문에 일반적으로 캐시 친화적이지만 힙정렬의 원소들은 좀 더 흩어져 있는 경우가 많아서 캐시 친화도가 떨어지는 문제가 있고 힙정렬은 일반적으로 포인터 연산을 많이 사용하기 때문에 거기에 걸리는 오버헤드도 무시할 수는 없는 수준이기 때문이다.

나올 수 있는 면접 질문

• 힙 정렬의 과정을 말씀해 주세요.
• 힙 정렬의 시간복잡도는 어떻게 되나요? 왜 그러한 시간복잡도가 나오나요?
• 힙 정렬과 퀵 정렬 어떤게 더 빠를까요?

참고

• 힙 정렬 위키백과
• 힙 정렬 - 안경잡이 개발자 블로그
• 힙 정렬 Visualization
• 정렬 알고리즘 - 나무위키

기여자

_{Kyun Heo}
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