{"componentChunkName":"component---src-templates-blog-post-js","path":"/algorithm/퀵-정렬-quick-sort/","result":{"data":{"site":{"siteMetadata":{"title":"Bottlehs Tech Blog","description":"웹·앱·AI 개발자 전병훈(bottlehs)의 기술 블로그. AI·LLM, JavaScript·Vue, Spring Boot, 알고리즘, 블록체인 실무 가이드를 다룹니다","siteUrl":"https://www.bottlehs.dev","author":{"name":"Jeon Byung Hun","summary":"개발을 즐기는 bottlehs - Engineer, MS, AI, FE, BE, OS, IOT, Blockchain, 설계, 테스트"},"social":{"github":"bottlehs","codepen":"bottlehs"}}},"markdownRemark":{"id":"eb1a758b-b559-5dd9-89ca-f7a78373ce8c","excerpt":"퀵 정렬 (Quick Sort) 퀵 정렬은 분할 정복 방식으로 평균적으로 O(n log n) 시간에 정렬하는 효율적인 알고리즘이다. 피벗을 선택해 기준으로 삼고, 작은 값과 큰 값으로 분할한 뒤 재귀적으로 정렬한다. 정의 퀵 정렬은 배열에서 피벗(pivot…","html":"

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퀵 정렬은 분할 정복 방식으로 평균적으로 O(n log n) 시간에 정렬하는 효율적인 알고리즘이다. 피벗을 선택해 기준으로 삼고, 작은 값과 큰 값으로 분할한 뒤 재귀적으로 정렬한다.

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정의

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퀵 정렬은 배열에서 피벗(pivot)을 하나 선택하고, 피벗보다 작은 값은 왼쪽에, 큰 값은 오른쪽에 배치한 뒤 양쪽을 재귀적으로 정렬하는 분할 정복 알고리즘이다. 이름처럼 평균적으로 매우 빠른 정렬 속도를 보인다.

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아이디어

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  1. 피벗 선택: 배열에서 하나의 원소를 피벗으로 선택한다.
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  2. 분할: 피벗을 기준으로 작은 값은 왼쪽, 큰 값은 오른쪽으로 분할한다.
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  3. 재귀: 왼쪽과 오른쪽 부분 배열을 각각 재귀적으로 정렬한다.
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  4. 합치기: 이미 제자리에 있으므로 합치는 과정이 필요 없다.
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피벗이 매번 배열을 반으로 나눈다면, 깊이는 log n이 되고 각 레벨에서 n번 비교하므로 평균 시간 복잡도는 O(n log n)이다.

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구현

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기본 구현

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function quickSort(arr, left = 0, right = arr.length - 1) {\n  if (left >= right) return arr;\n\n  // 분할하고 피벗의 최종 위치 반환\n  const pivotIndex = partition(arr, left, right);\n\n  // 왼쪽과 오른쪽 재귀적으로 정렬\n  quickSort(arr, left, pivotIndex - 1);\n  quickSort(arr, pivotIndex + 1, right);\n\n  return arr;\n}\n\nfunction partition(arr, left, right) {\n  // 피벗을 마지막 원소로 선택\n  const pivot = arr[right];\n  let i = left - 1; // 작은 원소들의 마지막 인덱스\n\n  for (let j = left; j < right; j++) {\n    // 현재 원소가 피벗보다 작거나 같으면\n    if (arr[j] <= pivot) {\n      i++;\n      [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]];\n    }\n  }\n\n  // 피벗을 올바른 위치로 이동\n  [arr[i + 1], arr[right]] = [arr[right], arr[i + 1]];\n  return i + 1;\n}\n\n// 예시\nconst arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90];\nconsole.log(quickSort([...arr])); // [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]
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개선된 구현 (피벗 선택 최적화)

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피벗을 항상 마지막 원소로 선택하면 이미 정렬된 배열에서 최악의 경우 O(n²)이 된다. 중앙값을 선택하거나 랜덤하게 선택하면 개선된다.

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function quickSortOptimized(arr, left = 0, right = arr.length - 1) {\n  if (left >= right) return arr;\n\n  // 중앙값을 피벗으로 선택\n  const mid = Math.floor((left + right) / 2);\n  const pivot = medianOfThree(arr, left, mid, right);\n  const pivotIndex = partitionMedian(arr, left, right, pivot);\n\n  quickSortOptimized(arr, left, pivotIndex - 1);\n  quickSortOptimized(arr, pivotIndex + 1, right);\n\n  return arr;\n}\n\nfunction medianOfThree(arr, left, mid, right) {\n  if (arr[left] > arr[mid]) [arr[left], arr[mid]] = [arr[mid], arr[left]];\n  if (arr[left] > arr[right]) [arr[left], arr[right]] = [arr[right], arr[left]];\n  if (arr[mid] > arr[right]) [arr[mid], arr[right]] = [arr[right], arr[mid]];\n  return arr[mid];\n}\n\nfunction partitionMedian(arr, left, right, pivot) {\n  // 피벗을 마지막으로 이동\n  const pivotIndex = arr.indexOf(pivot, left);\n  [arr[pivotIndex], arr[right]] = [arr[right], arr[pivotIndex]];\n\n  let i = left - 1;\n  for (let j = left; j < right; j++) {\n    if (arr[j] <= pivot) {\n      i++;\n      [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]];\n    }\n  }\n  [arr[i + 1], arr[right]] = [arr[right], arr[i + 1]];\n  return i + 1;\n}
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비재귀 구현 (스택 사용)

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function quickSortIterative(arr) {\n  const stack = [];\n  stack.push({ left: 0, right: arr.length - 1 });\n\n  while (stack.length > 0) {\n    const { left, right } = stack.pop();\n\n    if (left >= right) continue;\n\n    const pivotIndex = partition(arr, left, right);\n\n    // 왼쪽과 오른쪽 부분을 스택에 추가\n    stack.push({ left, right: pivotIndex - 1 });\n    stack.push({ left: pivotIndex + 1, right });\n  }\n\n  return arr;\n}
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동작 예시

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배열 [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]을 정렬하는 과정:

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1단계: 전체 배열 분할

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2단계: 왼쪽 부분 [64, 34, 25, 12, 22, 11] 정렬

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3단계: 오른쪽 부분 [64, 34, 25, 12, 22] 정렬

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최종 결과: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

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시간 복잡도

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공간 복잡도

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장단점

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장점

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단점

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다른 정렬 알고리즘과 비교

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알고리즘평균 시간최악 시간안정성제자리
퀵 정렬O(n log n)O(n²)❌✅
병합 정렬O(n log n)O(n log n)✅❌
힙 정렬O(n log n)O(n log n)❌✅
삽입 정렬O(n²)O(n²)✅✅
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실무 활용

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퀵 정렬은 다음과 같은 경우에 유용하다:

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  1. 일반적인 정렬: 대부분의 경우 빠른 성능
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  2. 메모리 제약: 제자리 정렬로 추가 메모리 적음
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  3. 대용량 데이터: 평균적으로 효율적
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주의사항

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데모

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https://codepen.io/pen/?template=yLgbWPj

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