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1. 문제 기본 정렬 알고리즘인 버블정렬을 구현 2. 문제 설계 버블정렬은 인접한 두 원소를 비교해가면서 정렬을 하는 알고리즘, 선택정렬 및 삽입정렬과 다르게 오른쪽 부터 정렬이 되는 형태를 가짐 O(N^2)의 시간복잡도를 가짐 3. 전체 코드 //MARK: - 버블정렬(Bubble Sort) //MARK: - Framework import Foundation //MARK: - Function func solution() -> Void { //MARK: - input guard let N: Int = Int(readLine() ?? "0") else { return } guard let input = readLine()?.components(separatedBy: " ") else { return } v..

1. 문제 기본 정렬 알고리즘인 삽입정렬을 구현 2. 문제 설계 왼쪽에서 오른쪽 방향으로 원소를 왼쪽 부분에 삽입하여 정렬해 나가는 알고리즘 O(N^2)의 시간복잡도를 가짐 3. 전체 코드 //MARK: - 삽입정렬(Insertion Sort) //MARK: - Framework import Foundation //MARK: - Function func solution() -> Void { //MARK: - input guard let N: Int = Int(readLine() ?? "0") else { return } guard let input = readLine()?.components(separatedBy: " ") else { return } var array: Array = input.map ..

1. 문제 기본 정렬 알고리즘인 선택정렬을 구현 2. 문제 설계 최솟값을 찾아 왼쪽에서 오른쪽으로 정렬해 나가는 알고리즘 O(N^2)의 시간복잡도를 가짐 3. 전체 코드 //MARK: - 선택정렬(Selection Sort) //MARK: - Framework import Foundation //MARK: - Function func solution() -> Void { //MARK: - input guard let N: Int = Int(readLine() ?? "0") else { return } guard let input = readLine()?.components(separatedBy: " ") else { return } var array: Array = input.map { Int($0) ?..

1. 문제 2. 입출력 3. 입출력 예시 4. 문제 설계 pivot이 배열을 절반으로 나눈다고 가정했을 때, 평균적으로 O(n log n) 시간 복잡도를 가지고, 배열이 이미 정렬되어 있는 경우(최악의 경우), O(n ^ 2)의 시간복잡도를 가짐 pivot을 기준으로 크고 작은 배열로 나누게 되고, 다시 퀵정렬하는 재귀적인 패턴이므로, 재귀함수를 이용하여 문제를 해결할 수 있음 5. 전체 코드 //MARK: - 퀵정렬 구현하기 //MARK: - Framework import Foundation //MARK: - Function func getLeft(_ array: [Int], _ start: Int, _ end: Int, _ pivot: Int, _ left: inout [Int]) -> Int { v..

1. 문제 2. 입출력 3. 입출력 예시 4. 문제 설계 O(n log n)의 시간 복잡도를 가진, 합병정렬 배열을 절반으로 나누어 다시 합병정렬하는 재귀적인 성질을 가지고 있으므로, 재귀함수를 통해 문제를 해결할 수 있음 원소가 1개가 될 때 까지 나누고(기저 조건), 왼쪽과 오른쪽의 크기를 비교하여 임시 배열에 원소를 합치고 다시 원래의 배열에 저장함으로써 문제를 해결함 5. 전체 코드 //MARK: - 합병정렬 구현하기 //MARK: - Framework import Foundation //MARK: - Variable var tempArray: [Int] = [] //MARK: - Function func merging(_ array: inout [Int], _ s1: Int, _ e1: Int,..

1. 문제 2. 입출력 3. 입출력 예시 4. 문제 설계 문제의 크기가 100,000 이므로 O(n^2)으로는 문제를 해결할 수 없음. 따라서, 삽입 정렬, 선택 정렬, 버블 정렬 보다는 합병정렬, 퀵 정렬 등으로 문제를 해결할 수 있음 하지만 내장 함수인 sort() 혹은 sorted()가 정렬 알고리즘 중에는 가장 빠르므로 해당 함수를 사용함 입력 받은 정렬을 sorted() 함수로 정렬 후 k = 1일 경우 제일 큰 원소 이므로 거꾸로 인덱스를 접근 함으로써 문제를 해결함 5. 전체 코드 // // main.swift // Knumber // // Created by 이영재 on 2022/02/28. //MARK: - k번째 큰 수 찾기 //MARK: - Framework import Foundat..