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| Posted by 성인e | 2012-03-24 15:43:20, Hit : 5748 | |
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지상현 2012-03-24 PM 5:55:06 |
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흠.
삽입정렬의 일종 같네요.
말씀하신대로, 삽입하는 곳을 찾는 방법은 O(n)에서 O(log2_n) 으로 바뀌었는데, 항목을 정렬하는 것 자체는 여전히 O(n)입니다.
항목을 하나 하나 골라서 이진검색으로 삽입할 곳을 찾아 넣기 때문에 O(n + log2_n) = O(n)입니다.
이론적으로도 그렇고 실제로 돌려보면 자료가 5배 증가했을 때 걸리는 시간도 5배 정도 더 걸리니, 다시 한 번 확인해보시라는 차원에서 글을 적어봅니다. |
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지상현 2012-03-24 PM 6:15:44 |
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잘못적었네요.
O(n + log2_n)가 아니라, O(n * log2_n) 또는 O(nlog2_n) 입니다. |
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성인e 2012-03-25 AM 1:14:06 |
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자료의 갯수 n이 아니라 그 전 알고리즘에서 걸리는 시간 t 를 기준으로 서술했습니다...
삽입할 곳을 찾는 방법이 O(n)에서 O(log2_n)으로 바뀌었고, 항목을 정렬하는 것이 O(n)이라고 하셨습니다.
n이 자료의 갯수인지, 비교할 갯수인지도 혼용되어있군요. |
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성인e 2012-03-25 AM 1:31:38 |
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그래서 시간복잡도 표기도 틀리셨네요.
만약 오른쪽 리스트에 아무것도 없이 n개를 정렬하기 시작했다면
log2(1)+log2(2)+...+log(n-1)+log(n)
해서 복잡도는 O(log2(n!)) 입니다.. |
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지상현 2012-03-25 PM 6:53:11 |
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잘 몰라서 죄송합니다. |
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김환욱 2012-11-27 PM 2:00:16 |
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ㅎㅎㅎㅎ |
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