기준값(pivot)을 선정해 해당 값보다 작은 데이터와 큰 데이터로 분류하는 것을 반복해 정렬하는 알고리즘

기준값이 어떻게 선정되는지가 시간 복잡도에 많은 영향을 미치고, 평균 시간 복잡도는 O(nlogn), 최악의 경우 시작복잡도는 O(n2)

퀵 정렬의 핵심 이론

pivot을 중심으로 계속 데이터를 2개의 집합으로 나누면서 정렬하는것

1. 데이터를 분할하는 pivot 설정

2. pivot을 기준으로 다음 과정을 거쳐 데이터를 2개의 집합으로 분리

   a. start가 가리키는 데이터가 pivot이 가리키는 데이터보다 작으면 start를 오른쪽으로 1칸 이동

   b. end가 가리키는 데이터가 pivot이 가리키는 데이터보다 크면 end를 왼쪽으로 1칸 이동

   c. start가 가리키는 데이터가 pivot이 가리키는 데이터보다 크고, end가 가리키는 데이터가 pivot이 가리키는 데이터보다 작으면 start,end가 가리키는 데이터를 swap 하고 start 는 오른쪽, end는 왼쪽으로 1칸씩 이동

   d. start와 end가 만날 때 까지 a~c를 반복

   e. start와 end가 만나면 만난 지점에서 가리키는 데이터와 pivot이 가리키는 데이터를 비교하여 pivot이 가리키는 데이터가 크면 만난 지점의 오른쪽에, 작으면 만난 지점의 왼쪽에 pivot이 가리키는 데이터를 삽입

3. 분리 집합에서 각각 다시 pivot을 선정

4. 분리 집합이 1개 이하가 될 때까지 과정 1~3번을 반복

병합 정렬 ★★★

분할 정복 방식을 사용해 데이터를 분할하고 분할한 집합을 정렬하며 합치는 알고리즘

시간 복잡도: O(nlogn)

병합 정렬은 코테에서 자주 등장 (특히 2개의 그룹을 병합하는 원리는 반드시 숙지)