합병 정렬

**합병 정렬** 또는 **병합 정렬**()은 *[[대문자 O 표기법|O]]*(*n* log *n*) 비교 기반 정렬 알고리즘이다. 일반적인 방법으로 구현했을 때 이 정렬은 안정 정렬에 속하며, 분할 정복 알고리즘의 하나이다. 존 폰 노이만이 1945년에 개발했다. 상향식 합병 정렬에 대한 자세한 설명과 분석은 1948년 초 헤르만 골드스타인과 폰 노이만의 보고서에 등장하였다.

## 알고리즘
n-way 합병 정렬의 개념은 다음과 같다.

# 정렬되지 않은 리스트를 각각 하나의 원소만 포함하는 n개의 부분리스트로 분할한다. (한 원소만 든 리스트는 정렬된 것과 같으므로)
# 부분리스트가 하나만 남을 때까지 반복해서 병합하며 정렬된 부분리스트를 생성한다. 마지막 남은 부분리스트가 정렬된 리스트이다.

흔히 쓰이는 하향식 2-way 합병 정렬은 다음과 같이 작동한다.

# 리스트의 길이가 1 이하이면 이미 정렬된 것으로 본다. 그렇지 않은 경우에는
# 분할(divide): 정렬되지 않은 리스트를 절반으로 잘라 비슷한 크기의 두 부분 리스트로 나눈다.
# 정복(conquer): 각 부분 리스트를 재귀적으로 합병 정렬을 이용해 정렬한다.
# 결합(combine): 두 부분 리스트를 다시 하나의 정렬된 리스트로 합병한다. 이때 정렬 결과가 임시배열에 저장된다.
# 복사(copy): 임시 배열에 저장된 결과를 원래 배열에 복사한다.

## 소스 코드
### 톱 다운 구현1

```c
// Array A[] has the items to sort; array B[] is a work array.
TopDownMergeSort(A[], B[], n)
{
    CopyArray(A, 0, n, B);           // duplicate array A[] into B[]
    TopDownSplitMerge(B, 0, n, A);   // sort data from B[] into A[]
}

// Sort the given run of array A[] using array B[] as a source.
// iBegin is inclusive; iEnd is exclusive (A[iEnd] is not in the set).
TopDownSplitMerge(B[], iBegin, iEnd, A[])
{
    if(iEnd - iBegin < 2)                       // if run size == 1
        return;                                 //   consider it sorted
    // split the run longer than 1 item into halves
    iMiddle = (iEnd + iBegin) / 2;              // iMiddle = mid point
    // recursively sort both runs from array A[] into B[]
    TopDownSplitMerge(A, iBegin,  iMiddle, B);  // sort the left  run
    TopDownSplitMerge(A, iMiddle,    iEnd, B);  // sort the right run
    // merge the resulting runs from array B[] into A[]
    TopDownMerge(B, iBegin, iMiddle, iEnd, A);
}

//  Left source half is A[ iBegin:iMiddle-1].
// Right source half is A[iMiddle:iEnd-1   ].
// Result is            B[ iBegin:iEnd-1   ].
TopDownMerge(A[], iBegin, iMiddle, iEnd, B[])
{
    i = iBegin, j = iMiddle;

    // While there are elements in the left or right runs...
    for (k = iBegin; k < iEnd; k++) {
        // If left run head exists and is <= existing right run head.
        if (i < iMiddle && (j >= iEnd || A[i] <= A[j])) {
            B[k] = A[i];
            i = i + 1;
        } else {
            B[k] = A[j];
            j = j + 1;
        }
    }
}

CopyArray(A[], iBegin, iEnd, B[])
{
    for(k = iBegin; k < iEnd; k++)
        B[k] = A[k];
}
```


### [[C++|톱 다운 구현2]]

```cpp
/// merge sort range : [low ~ high]
void mergeSort(int A[], int low, int high, int B[]){
    // 1. base condition
    if(low >= high) return;

    // 2. divide
    int mid = (low + high) / 2;

    // 3. conquer
    mergeSort(A, low, mid, B);
    mergeSort(A, mid+1, high, B);

    // 4. combine
    int i=low, j=mid+1, k=low;
    for(;k<=high;++k){
        if(j > high ) B[k] = A[i++];
        else if(i > mid) B[k] = A[j++];
        else if(A[i] <= A[j]) B[k] = A[i++];
        else B[k] = A[j++];
    }

    // 5. copy
    for(i=low;i<=high;++i) A[i] = B[i];
}
```


### 바텀 업 구현

```c
// array A[] has the items to sort; array B[] is a work array
void BottomUpMergeSort(A[], B[], n)
{
    // Each 1-element run in A is already "sorted".
    // Make successively longer sorted runs of length 2, 4, 8, 16... until whole array is sorted.
    for (width = 1; width < n; width = 2 * width)
    {
        // Array A is full of runs of length width.
        for (i = 0; i < n; i = i + 2 * width)
        {
            // Merge two runs: A[i:i+width-1] and A[i+width:i+2*width-1] to B[]
            // or copy A[i:n-1] to B[] ( if(i+width >= n) )
            BottomUpMerge(A, i, min(i+width, n), min(i+2*width, n), B);
        }
        // Now work array B is full of runs of length 2*width.
        // Copy array B to array A for next iteration.
        // A more efficient implementation would swap the roles of A and B.
        CopyArray(B, A, n);
        // Now array A is full of runs of length 2*width.
    }
}

//  Left run is A[iLeft :iRight-1].
// Right run is A[iRight:iEnd-1  ].
void BottomUpMerge(A[], iLeft, iRight, iEnd, B[])
{
    i = iLeft, j = iRight;
    // While there are elements in the left or right runs...
    for (k = iLeft; k < iEnd; k++) {
        // If left run head exists and is <= existing right run head.
        if (i < iRight && (j >= iEnd || A[i] <= A[j])) {
            B[k] = A[i];
            i = i + 1;
        } else {
            B[k] = A[j];
            j = j + 1;
        }
    }
}

void CopyArray(B[], A[], n)
{
    for(i = 0; i < n; i++)
        A[i] = B[i];
}
```


## 외부 병합 정렬
외부 병합 정렬(external merge sort)은 대상 데이터가 테이프나 디스크에 저장되어있고 데이터가 너무 커서 메모리에 담을 수 없는 경우에 실용적인 방법이다.
예를 들어, 900MB의 데이터를 100MB의 RAM을 사용하여 정렬을 해야 한다고 해보자.
# 100MB 데이터를 주메모리에 읽어들이고, quicksort와 같이 일반적인 알고리즘을 사용하여 정렬한다.
# 정렬된 데이터를 디스크에 쓴다.
# 1,2 번 과정을 9번 반복한다. 그러면 100MB짜리 파일이 9개 생긴다.
# 9개의 파일에서 각각 처음부터 10MB 씩을 메모리(입력버퍼)에 로딩한다. 10MB의 출력을 위한 버퍼도 만들어둔다.
# 9way merge를 수행하고 결과를 출력버퍼에 쓴다. 출력버퍼가 차면 파일에 쓰고, 출력 버퍼를 비운다. 9개의 입력 버퍼가 비워지면, 다음 10MB를 읽는다.

## 각주

## 참고 문헌
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*. Also Practical In-Place Mergesort. Also http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.22.8523
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## 외부 링크
* Animated Sorting Algorithms: Merge Sort - Allows stepping through the steps in the algorithm.
* Dictionary of Algorithms and Data Structures: Merge sort
* Mergesort applet with "level-order" recursive calls to help improve algorithm analysis
* Open Data Structures - Section 11.1.1 - Merge Sort

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