버블 정렬(Bubble Sort)은 비교 기반 정렬 알고리즘으로, 인접한 두 요소를 차례대로 비교하고 필요할 때 서로 교환(swap)하여 배열 전체를 올바른 순서로 만들어 갑니다. 다른 정렬 알고리즘에 비해 구현이 매우 간단하지만, 그만큼 성능 면에서 단점도 있습니다. 특히 데이터 개수가 많은 대규모 데이터셋에는 부적합하며, 정렬 작업을 완료하는 데 상당한 시간이 소요될 수 있습니다.
버블 정렬의 동작 원리
버블 정렬은 배열의 처음부터 끝까지 인접한 두 요소를 비교하며, 앞의 값이 뒤의 값보다 크면 두 값을 맞바꿉니다. 이러한 과정을 한 바퀴 돌 때마다(이를 '패스'라고 함) 가장 큰 값이 배열의 맨 뒤로 밀려나게 됩니다. 마치 물속에서 거품이 위로 떠오르는 모습과 닮았다고 하여 '버블 정렬'이라는 이름이 붙었습니다.
또한 한 패스에서 교환이 한 번도 일어나지 않았다면 배열이 이미 정렬된 상태라는 뜻입니다. 따라서 교환 여부를 나타내는 플래그(flag) 변수를 활용해 남은 반복을 조기에 중단하면, 최선의 경우 O(n)의 성능을 얻을 수 있습니다.
버블 정렬 기법의 복잡도
- 시간 복잡도: 최선의 경우 O(n), 평균 및 최악의 경우 O(n²)
- 공간 복잡도: O(1)
입력 및 출력 예시
입력: 정렬되지 않은 데이터 목록: 56 98 78 12 30 51 출력: 정렬 후 배열: 12 30 51 56 78 98
알고리즘
bubbleSort(array, size)
입력 − 데이터가 담긴 배열과 배열의 총 요소 수
출력 − 정렬이 완료된 배열
Begin
for i := 0 to size-1 do
flag := 0;
for j := 0 to size – i – 1 do
if array[j] > array[j+1] then
swap array[j] with array[j+1]
flag := 1
done
if flag ≠ 1 then
break the loop.
done
End
C++ 구현 예제
#include<iostream>
using namespace std;
void swapping(int &a, int &b) { //a와 b의 내용을 교환
int temp;
temp = a;
a = b;
b = temp;
}
void display(int *array, int size) {
for(int i = 0; i<size; i++)
cout << array[i] << " ";
cout << endl;
}
void bubbleSort(int *array, int size) {
for(int i = 0; i<size; i++) {
int swaps = 0; //교환 발생 여부를 감지하는 플래그
for(int j = 0; j<size-i-1; j++) {
if(array[j] > array[j+1]) { //현재 항목이 다음 항목보다 클 때
swapping(array[j], array[j+1]);
swaps = 1; //교환 플래그 설정
}
}
if(!swaps)
break; //이번 패스에서 교환이 없으면 배열은 이미 정렬된 상태
}
}
int main() {
int n;
cout << "Enter the number of elements: ";
cin >> n;
int arr[n]; //입력받은 개수만큼 배열 생성
cout << "Enter elements:" << endl;
for(int i = 0; i<n; i++) {
cin >> arr[i];
}
cout << "Array before Sorting: ";
display(arr, n);
bubbleSort(arr, n);
cout << "Array after Sorting: ";
display(arr, n);
}
실행 결과
Enter the number of elements: 6 Enter elements: 56 98 78 12 30 51 Array before Sorting: 56 98 78 12 30 51 Array after Sorting: 12 30 51 56 78 98
마무리
버블 정렬은 코드가 단순하고 직관적이어서 알고리즘 학습용으로 적합합니다. 하지만 평균적으로 O(n²)의 시간 복잡도를 가지기 때문에 실무 환경에서는 퀵 정렬, 병합 정렬처럼 더 효율적인 알고리즘이 일반적으로 사용됩니다. 반면 데이터가 거의 정렬되어 있는 경우에는 조기 종료 덕분에 O(n) 수준으로 빠르게 동작할 수 있다는 점도 함께 기억해 두면 좋습니다.