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* Remove print-book promotion from the Korean site

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ko/codes/python/chapter_sorting/bubble_sort.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+"""
+File: bubble_sort.py
+Created Time: 2022-11-25
+Author: timi ([email protected])
+"""
+
+
+def bubble_sort(nums: list[int]):
+    """버블 정렬"""
+    n = len(nums)
+    # 바깥쪽 반복문: 정렬되지 않은 구간은 [0, i]이다
+    for i in range(n - 1, 0, -1):
+        # 안쪽 반복문: 정렬되지 않은 구간 [0, i]의 최댓값을 교환하여 이 구간의 맨 오른쪽으로 옮긴다
+        for j in range(i):
+            if nums[j] > nums[j + 1]:
+                # nums[j]와 nums[j + 1]을 교환한다
+                nums[j], nums[j + 1] = nums[j + 1], nums[j]
+
+
+def bubble_sort_with_flag(nums: list[int]):
+    """버블 정렬(플래그 최적화)"""
+    n = len(nums)
+    # 바깥쪽 반복문: 정렬되지 않은 구간은 [0, i]이다
+    for i in range(n - 1, 0, -1):
+        flag = False  # 플래그를 초기화한다
+        # 안쪽 반복문: 정렬되지 않은 구간 [0, i]의 최댓값을 교환하여 이 구간의 맨 오른쪽으로 옮긴다
+        for j in range(i):
+            if nums[j] > nums[j + 1]:
+                # nums[j]와 nums[j + 1]을 교환한다
+                nums[j], nums[j + 1] = nums[j + 1], nums[j]
+                flag = True  # 원소가 교환되었음을 기록한다
+        if not flag:
+            break  # 이번 버블 과정에서 원소 교환이 없었으므로 바로 종료한다
+
+
+"""실행 코드"""
+if __name__ == "__main__":
+    nums = [4, 1, 3, 1, 5, 2]
+    bubble_sort(nums)
+    print("버블 정렬을 마친 후 nums =", nums)
+
+    nums1 = [4, 1, 3, 1, 5, 2]
+    bubble_sort_with_flag(nums1)
+    print("버블 정렬을 마친 후 nums =", nums1)

ko/codes/python/chapter_sorting/bucket_sort.py

@@ -0,0 +1,35 @@
+"""
+File: bucket_sort.py
+Created Time: 2023-03-30
+Author: krahets ([email protected])
+"""
+
+
+def bucket_sort(nums: list[float]):
+    """버킷 정렬"""
+    # 버킷 k = n/2개를 초기화하며, 각 버킷에 원소 2개가 배정될 것으로 예상한다
+    k = len(nums) // 2
+    buckets = [[] for _ in range(k)]
+    # 1. 배열 원소를 각 버킷에 배정한다
+    for num in nums:
+        # 입력 데이터의 범위는 [0, 1)이며, num * k를 사용하여 인덱스 범위 [0, k-1]에 대응시킨다
+        i = int(num * k)
+        # num을 버킷 i에 추가한다
+        buckets[i].append(num)
+    # 2. 각 버킷을 정렬한다
+    for bucket in buckets:
+        # 내장 정렬 함수를 사용하며, 다른 정렬 알고리즘으로 대체할 수도 있다
+        bucket.sort()
+    # 3. 버킷을 순회하여 결과를 합친다
+    i = 0
+    for bucket in buckets:
+        for num in bucket:
+            nums[i] = num
+            i += 1
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 입력 데이터는 범위가 [0, 1)인 부동 소수점 수라고 가정한다
+    nums = [0.49, 0.96, 0.82, 0.09, 0.57, 0.43, 0.91, 0.75, 0.15, 0.37]
+    bucket_sort(nums)
+    print("버킷 정렬을 마친 후 nums =", nums)

ko/codes/python/chapter_sorting/counting_sort.py

@@ -0,0 +1,62 @@
+"""
+File: counting_sort.py
+Created Time: 2023-03-21
+Author: krahets ([email protected])
+"""
+
+
+def counting_sort_naive(nums: list[int]):
+    """계수 정렬"""
+    # 간단한 구현이며, 객체 정렬에는 사용할 수 없다
+    # 1. 배열의 최댓값 m을 구한다
+    m = max(nums)
+    # 2. 각 숫자의 등장 횟수를 센다
+    # counter[num]은 num의 등장 횟수를 나타낸다
+    counter = [0] * (m + 1)
+    for num in nums:
+        counter[num] += 1
+    # 3. counter를 순회하며 각 원소를 원래 배열 nums에 채운다
+    i = 0
+    for num in range(m + 1):
+        for _ in range(counter[num]):
+            nums[i] = num
+            i += 1
+
+
+def counting_sort(nums: list[int]):
+    """계수 정렬"""
+    # 완전한 구현이며, 객체를 정렬할 수 있고 안정 정렬이다
+    # 1. 배열의 최댓값 m을 구한다
+    m = max(nums)
+    # 2. 각 숫자의 등장 횟수를 센다
+    # counter[num]은 num의 등장 횟수를 나타낸다
+    counter = [0] * (m + 1)
+    for num in nums:
+        counter[num] += 1
+    # 3. counter의 접두 합을 구하여 등장 횟수를 마지막 인덱스로 변환한다
+    # 즉, counter[num]-1은 res에서 num이 마지막으로 등장하는 인덱스이다
+    for i in range(m):
+        counter[i + 1] += counter[i]
+    # 4. nums를 역순으로 순회하며 각 원소를 결과 배열 res에 채운다
+    # 결과를 기록할 배열 res를 초기화한다
+    n = len(nums)
+    res = [0] * n
+    for i in range(n - 1, -1, -1):
+        num = nums[i]
+        res[counter[num] - 1] = num  # num을 해당 인덱스에 배치한다
+        counter[num] -= 1  # 접두 합을 1 감소시켜 다음에 num을 배치할 인덱스를 구한다
+    # 결과 배열 res로 원래 배열 nums를 덮어쓴다
+    for i in range(n):
+        nums[i] = res[i]
+
+
+"""실행 코드"""
+if __name__ == "__main__":
+    nums = [1, 0, 1, 2, 0, 4, 0, 2, 2, 4]
+
+    counting_sort_naive(nums)
+    print(f"계수 정렬(객체 정렬 불가)을 마친 후 nums = {nums}")
+
+    nums1 = [1, 0, 1, 2, 0, 4, 0, 2, 2, 4]
+    counting_sort(nums1)
+    print(f"계수 정렬을 마친 후 nums1 = {nums1}")

ko/codes/python/chapter_sorting/heap_sort.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+"""
+File: heap_sort.py
+Created Time: 2023-05-24
+Author: krahets ([email protected])
+"""
+
+
+def sift_down(nums: list[int], n: int, i: int):
+    """길이가 n인 힙에서 노드 i부터 위에서 아래로 힙 재정렬"""
+    while True:
+        # 노드 i, l, r 중 값이 가장 큰 노드를 찾아 ma로 표시한다
+        l = 2 * i + 1
+        r = 2 * i + 2
+        ma = i
+        if l < n and nums[l] > nums[ma]:
+            ma = l
+        if r < n and nums[r] > nums[ma]:
+            ma = r
+        # 노드 i의 값이 가장 크거나 인덱스 l, r이 범위를 벗어나면 힙을 더 재정렬할 필요가 없으므로 종료한다
+        if ma == i:
+            break
+        # 두 노드를 교환한다
+        nums[i], nums[ma] = nums[ma], nums[i]
+        # 아래쪽으로 힙 재정렬을 반복한다
+        i = ma
+
+
+def heap_sort(nums: list[int]):
+    """힙 정렬"""
+    # 힙 구성 연산: 리프 노드를 제외한 모든 노드에 힙 재정렬을 수행한다
+    for i in range(len(nums) // 2 - 1, -1, -1):
+        sift_down(nums, len(nums), i)
+    # 힙에서 최댓값을 꺼내는 작업을 n-1회 반복한다
+    for i in range(len(nums) - 1, 0, -1):
+        # 루트 노드와 가장 오른쪽 리프 노드를 교환한다(첫 원소와 마지막 원소 교환)
+        nums[0], nums[i] = nums[i], nums[0]
+        # 루트 노드에서 시작하여 위에서 아래로 힙을 재정렬한다
+        sift_down(nums, i, 0)
+
+
+"""실행 코드"""
+if __name__ == "__main__":
+    nums = [4, 1, 3, 1, 5, 2]
+    heap_sort(nums)
+    print("힙 정렬을 마친 후 nums =", nums)

ko/codes/python/chapter_sorting/insertion_sort.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+"""
+File: insertion_sort.py
+Created Time: 2022-11-25
+Author: timi ([email protected])
+"""
+
+
+def insertion_sort(nums: list[int]):
+    """삽입 정렬"""
+    # 바깥쪽 반복문: 정렬된 구간은 [0, i-1]이다
+    for i in range(1, len(nums)):
+        base = nums[i]
+        j = i - 1
+        # 안쪽 반복문: base를 정렬된 구간 [0, i-1]의 올바른 위치에 삽입한다
+        while j >= 0 and nums[j] > base:
+            nums[j + 1] = nums[j]  # nums[j]를 오른쪽으로 한 칸 이동한다
+            j -= 1
+        nums[j + 1] = base  # 올바른 위치에 base를 대입한다
+
+
+"""실행 코드"""
+if __name__ == "__main__":
+    nums = [4, 1, 3, 1, 5, 2]
+    insertion_sort(nums)
+    print("삽입 정렬을 마친 후 nums =", nums)

ko/codes/python/chapter_sorting/merge_sort.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+"""
+File: merge_sort.py
+Created Time: 2022-11-25
+Author: timi ([email protected]), krahets ([email protected])
+"""
+
+
+def merge(nums: list[int], left: int, mid: int, right: int):
+    """왼쪽 부분 배열과 오른쪽 부분 배열 병합"""
+    # 왼쪽 부분 배열의 구간은 [left, mid]이고, 오른쪽 부분 배열의 구간은 [mid+1, right]이다
+    # 병합 결과를 저장할 임시 배열 tmp를 생성한다
+    tmp = [0] * (right - left + 1)
+    # 왼쪽 부분 배열과 오른쪽 부분 배열의 시작 인덱스를 초기화한다
+    i, j, k = left, mid + 1, 0
+    # 양쪽 부분 배열 모두에 원소가 남아 있으면 비교하여 더 작은 원소를 임시 배열에 복사한다
+    while i <= mid and j <= right:
+        if nums[i] <= nums[j]:
+            tmp[k] = nums[i]
+            i += 1
+        else:
+            tmp[k] = nums[j]
+            j += 1
+        k += 1
+    # 왼쪽 부분 배열과 오른쪽 부분 배열의 남은 원소를 임시 배열에 복사한다
+    while i <= mid:
+        tmp[k] = nums[i]
+        i += 1
+        k += 1
+    while j <= right:
+        tmp[k] = nums[j]
+        j += 1
+        k += 1
+    # 임시 배열 tmp의 원소를 원래 배열 nums의 해당 구간에 다시 복사한다
+    for k in range(0, len(tmp)):
+        nums[left + k] = tmp[k]
+
+
+def merge_sort(nums: list[int], left: int, right: int):
+    """병합 정렬"""
+    # 종료 조건
+    if left >= right:
+        return  # 부분 배열의 길이가 1이면 재귀를 종료한다
+    # 분할 단계
+    mid = (left + right) // 2 # 중간 위치를 계산한다
+    merge_sort(nums, left, mid)  # 왼쪽 부분 배열에 재귀 호출한다
+    merge_sort(nums, mid + 1, right)  # 오른쪽 부분 배열에 재귀 호출한다
+    # 병합 단계
+    merge(nums, left, mid, right)
+
+
+"""실행 코드"""
+if __name__ == "__main__":
+    nums = [7, 3, 2, 6, 0, 1, 5, 4]
+    merge_sort(nums, 0, len(nums) - 1)
+    print("병합 정렬을 마친 후 nums =", nums)

ko/codes/python/chapter_sorting/quick_sort.py

@@ -0,0 +1,129 @@
+"""
+File: quick_sort.py
+Created Time: 2022-11-25
+Author: timi ([email protected])
+"""
+
+
+class QuickSort:
+    """퀵 정렬 클래스"""
+
+    def partition(self, nums: list[int], left: int, right: int) -> int:
+        """센티널 분할"""
+        # nums[left]를 피벗으로 삼는다
+        i, j = left, right
+        while i < j:
+            while i < j and nums[j] >= nums[left]:
+                j -= 1  # 오른쪽에서 왼쪽으로 피벗보다 작은 첫 번째 원소를 찾는다
+            while i < j and nums[i] <= nums[left]:
+                i += 1  # 왼쪽에서 오른쪽으로 피벗보다 큰 첫 번째 원소를 찾는다
+            # 원소 교환
+            nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
+        # 피벗을 두 부분 배열의 경계로 교환하여 옮긴다
+        nums[i], nums[left] = nums[left], nums[i]
+        return i  # 피벗의 인덱스를 반환한다
+
+    def quick_sort(self, nums: list[int], left: int, right: int):
+        """퀵 정렬"""
+        # 부분 배열의 길이가 1이면 재귀를 종료한다
+        if left >= right:
+            return
+        # 센티널 분할
+        pivot = self.partition(nums, left, right)
+        # 왼쪽 부분 배열과 오른쪽 부분 배열에 재귀 호출한다
+        self.quick_sort(nums, left, pivot - 1)
+        self.quick_sort(nums, pivot + 1, right)
+
+
+class QuickSortMedian:
+    """퀵 정렬 클래스(중앙값 피벗 최적화)"""
+
+    def median_three(self, nums: list[int], left: int, mid: int, right: int) -> int:
+        """세 후보 원소의 중앙값 선택"""
+        l, m, r = nums[left], nums[mid], nums[right]
+        if (l <= m <= r) or (r <= m <= l):
+            return mid  # m은 l과 r 사이에 있다
+        if (m <= l <= r) or (r <= l <= m):
+            return left  # l은 m과 r 사이에 있다
+        return right
+
+    def partition(self, nums: list[int], left: int, right: int) -> int:
+        """센티널 분할(세 수의 중앙값 선택)"""
+        # nums[left]를 피벗으로 삼는다
+        med = self.median_three(nums, left, (left + right) // 2, right)
+        # 중앙값을 배열 맨 왼쪽으로 교환하여 옮긴다
+        nums[left], nums[med] = nums[med], nums[left]
+        # nums[left]를 피벗으로 삼는다
+        i, j = left, right
+        while i < j:
+            while i < j and nums[j] >= nums[left]:
+                j -= 1  # 오른쪽에서 왼쪽으로 피벗보다 작은 첫 번째 원소를 찾는다
+            while i < j and nums[i] <= nums[left]:
+                i += 1  # 왼쪽에서 오른쪽으로 피벗보다 큰 첫 번째 원소를 찾는다
+            # 원소 교환
+            nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
+        # 피벗을 두 부분 배열의 경계로 교환하여 옮긴다
+        nums[i], nums[left] = nums[left], nums[i]
+        return i  # 피벗의 인덱스를 반환한다
+
+    def quick_sort(self, nums: list[int], left: int, right: int):
+        """퀵 정렬"""
+        # 부분 배열의 길이가 1이면 재귀를 종료한다
+        if left >= right:
+            return
+        # 센티널 분할
+        pivot = self.partition(nums, left, right)
+        # 왼쪽 부분 배열과 오른쪽 부분 배열에 재귀 호출한다
+        self.quick_sort(nums, left, pivot - 1)
+        self.quick_sort(nums, pivot + 1, right)
+
+
+class QuickSortTailCall:
+    """퀵 정렬 클래스(재귀 깊이 최적화)"""
+
+    def partition(self, nums: list[int], left: int, right: int) -> int:
+        """센티널 분할"""
+        # nums[left]를 피벗으로 삼는다
+        i, j = left, right
+        while i < j:
+            while i < j and nums[j] >= nums[left]:
+                j -= 1  # 오른쪽에서 왼쪽으로 피벗보다 작은 첫 번째 원소를 찾는다
+            while i < j and nums[i] <= nums[left]:
+                i += 1  # 왼쪽에서 오른쪽으로 피벗보다 큰 첫 번째 원소를 찾는다
+            # 원소 교환
+            nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
+        # 피벗을 두 부분 배열의 경계로 교환하여 옮긴다
+        nums[i], nums[left] = nums[left], nums[i]
+        return i  # 피벗의 인덱스를 반환한다
+
+    def quick_sort(self, nums: list[int], left: int, right: int):
+        """퀵 정렬(재귀 깊이 최적화)"""
+        # 부분 배열의 길이가 1이면 종료한다
+        while left < right:
+            # 센티널 분할 연산
+            pivot = self.partition(nums, left, right)
+            # 두 부분 배열 중 더 짧은 쪽에 퀵 정렬을 수행한다
+            if pivot - left < right - pivot:
+                self.quick_sort(nums, left, pivot - 1)  # 왼쪽 부분 배열을 재귀적으로 정렬한다
+                left = pivot + 1  # 남은 미정렬 구간은 [pivot + 1, right]이다
+            else:
+                self.quick_sort(nums, pivot + 1, right)  # 오른쪽 부분 배열을 재귀적으로 정렬한다
+                right = pivot - 1  # 남은 미정렬 구간은 [left, pivot - 1]이다
+
+
+"""실행 코드"""
+if __name__ == "__main__":
+    # 퀵 정렬
+    nums = [2, 4, 1, 0, 3, 5]
+    QuickSort().quick_sort(nums, 0, len(nums) - 1)
+    print("퀵 정렬을 마친 후 nums =", nums)
+
+    # 퀵 정렬(중앙값 피벗 최적화)
+    nums1 = [2, 4, 1, 0, 3, 5]
+    QuickSortMedian().quick_sort(nums1, 0, len(nums1) - 1)
+    print("퀵 정렬(중앙값 피벗 최적화)을 마친 후 nums =", nums1)
+
+    # 퀵 정렬(재귀 깊이 최적화)
+    nums2 = [2, 4, 1, 0, 3, 5]
+    QuickSortTailCall().quick_sort(nums2, 0, len(nums2) - 1)
+    print("퀵 정렬(재귀 깊이 최적화)을 마친 후 nums =", nums2)

ko/codes/python/chapter_sorting/radix_sort.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+"""
+File: radix_sort.py
+Created Time: 2023-03-26
+Author: krahets ([email protected])
+"""
+
+
+def digit(num: int, exp: int) -> int:
+    """원소 num의 k번째 자릿값 반환. 이때 exp = 10^(k-1)이다"""
+    # k 대신 exp를 전달하면 여기서 비용이 큰 거듭제곱 계산을 반복하지 않아도 된다
+    return (num // exp) % 10
+
+
+def counting_sort_digit(nums: list[int], exp: int):
+    """계수 정렬(nums의 k번째 자릿값을 기준으로 정렬)"""
+    # 십진수의 각 자리는 0~9 범위이므로 길이가 10인 버킷 배열이 필요하다
+    counter = [0] * 10
+    n = len(nums)
+    # 0~9 각 숫자의 등장 횟수를 센다
+    for i in range(n):
+        d = digit(nums[i], exp)  # nums[i]의 k번째 자릿값을 구하여 d로 표시한다
+        counter[d] += 1  # 숫자 d의 등장 횟수를 센다
+    # 접두 합을 구하여 등장 개수를 배열 인덱스로 변환한다
+    for i in range(1, 10):
+        counter[i] += counter[i - 1]
+    # 역순으로 순회하며 버킷에 집계된 결과에 따라 각 원소를 res에 채운다
+    res = [0] * n
+    for i in range(n - 1, -1, -1):
+        d = digit(nums[i], exp)
+        j = counter[d] - 1  # 배열에서 d의 인덱스 j를 구한다
+        res[j] = nums[i]  # 현재 원소를 인덱스 j에 채운다
+        counter[d] -= 1  # d의 개수를 1 줄인다
+    # 결과로 원래 배열 nums를 덮어쓴다
+    for i in range(n):
+        nums[i] = res[i]
+
+
+def radix_sort(nums: list[int]):
+    """기수 정렬"""
+    # 배열의 최댓값을 구하여 최대 자릿수를 판단한다
+    m = max(nums)
+    # 낮은 자리에서 높은 자리 순서로 순회한다
+    exp = 1
+    while exp <= m:
+        # 배열 원소의 k번째 자릿값에 대해 계수 정렬을 수행한다
+        # k = 1 -> exp = 1
+        # k = 2 -> exp = 10
+        # 즉, exp = 10^(k-1)이다
+        counting_sort_digit(nums, exp)
+        exp *= 10
+
+
+"""실행 코드"""
+if __name__ == "__main__":
+    # 기수 정렬
+    nums = [
+        10546151,
+        35663510,
+        42865989,
+        34862445,
+        81883077,
+        88906420,
+        72429244,
+        30524779,
+        82060337,
+        63832996,
+    ]
+    radix_sort(nums)
+    print("기수 정렬을 마친 후 nums =", nums)

ko/codes/python/chapter_sorting/selection_sort.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+"""
+File: selection_sort.py
+Created Time: 2023-05-22
+Author: krahets ([email protected])
+"""
+
+
+def selection_sort(nums: list[int]):
+    """선택 정렬"""
+    n = len(nums)
+    # 바깥쪽 반복문: 정렬되지 않은 구간은 [i, n-1]이다
+    for i in range(n - 1):
+        # 안쪽 반복문: 정렬되지 않은 구간의 최솟값을 찾는다
+        k = i
+        for j in range(i + 1, n):
+            if nums[j] < nums[k]:
+                k = j  # 최솟값의 인덱스를 기록한다
+        # 이 최솟값과 정렬되지 않은 구간의 첫 원소를 교환한다
+        nums[i], nums[k] = nums[k], nums[i]
+
+
+"""실행 코드"""
+if __name__ == "__main__":
+    nums = [4, 1, 3, 1, 5, 2]
+    selection_sort(nums)
+    print("선택 정렬을 마친 후 nums =", nums)