데이터 구조는 - 정렬 찾기 /
여덟, 찾기 (알고리즘 : 이진 검색, 다른 도면)
찾기 : 값 k를 감안할 때, k는 기록 된 N을 포함하는 테이블에 기록 키 같음을 확인합니다.
순서를 찾기 1. :
① 조회 성공적인 ASL₁ / 평균 길이이다. (N- + 1) / 2
②
같은 테이블 및 속도의 크기의 순서를 찾을 수있는 이진 검색을 위해 결정할 수없는
2. 이진 검색
평균 길이 : log₂ (N + 1) -1 ⇒ 0 (log₂n)
평균 길이 비교 log₂ (N + 1)
: 비교의 번호 설정 / 실패 비교의 수를 찾기
logn) +1 즉, 이진 검색 트리의 높이를
③ (저 + 높은) / 2 ⇔ 둥근 아래
④ 이진 삽입 정렬 토출 기록의 초기 상태와 무관하여야
이미 기본적 정렬, 정렬되지 않은 비교 작업이 부분적으로 만 정렬 이미 수행 된 초기 데이터를 정렬 여부. . .
이진 이진 정렬 트리 조회 시간 성능 비교를 찾기 3.
균형 이진 (종류) 조회 성능과 이진 검색 나무에게 비슷한 시간 (동일)
이진 정렬 트리의 조회 성능과 이진 검색은 동일하지 않습니다
이진 정렬 나무는 반드시 나무를 균형되지 않기 때문에, 이진 정렬 트리에 의해 logn⇒ 충족 다른 성능과 이진 검색 트리를 찾을 수 없습니다.
(279) 이진 결정 트리를 찾기
이진 검색 트리의 결정은 이진 트리 (반드시 완전한 이진 트리를) 균형을 이루어야한다
구성 : ① 제 N 키워드 오름차순
② 판정 이진 검색 트리를 정의 0-N 원소 만족 :
섹션 키워드 (즉 여섯 개 요소 가운데 두을 [(0 + N은) / 2는 하부가 둥근] 요소는 루트 요소로서) 왼쪽
의 좌측 하위 트리의 좌측 요소는 오른쪽 서브 트리에 적합한 소자. 또한, 두 개의 서브 트리 정의 의사 결정 트리를 만족
ASL (평균 길이)
ASL1 (성공을 찾을 비교의 평균) :
(예 : 루트 노드 1과) 각 요소의 깊이, 즉 비교를 성공적으로 수의 요소를 찾을 수 있습니다
ASL2은 (룩업이 실패 비교 평균 수) :
널 포인터 검색 위치가 실패이고, 상기 비교기의 비교 계산하지 수는 NULL 포인터의 상세 비교 부모 노드의 실패 ⇒ (포인터) 숫자의 수는
테스트 사이트
1. 이진 검색 테이블 요구 주문, 만 저장하기 위해 수
2 진 탐색은 순차적으로 저장된 동적 룩업 테이블이 불가능
(3)의 정렬 된 목록 N 이진 검색 키워드는 시간의 평균 길이는 동일 확률의 경우 성공을 찾을 수있다
, 무승부 N 노드 이진 트리를 ASL (평균 길이) 캔을 찾을 수
원리 : 결정 이진 검색 트리 ASL = 마지막 하나가 누락 될 수 있습니다 노드 이진 트리 ASL
3. 블록 (인덱스 순차) 찾기
랜덤 블록, 블록 간 주문시
키워드의 크기에 따라 정렬 된 블록 사이의 블록들로, 임의의 순서로 블록 분할 요소 선형 테이블.
블록 탐색만을 지시하는 인덱스 테이블을 검색 차단되기 때문에, 이진 검색 및 순차 탐색하기위한 개선 된 공정이고, 동적 노드를 변경하는 경우에 특히 적합하므로없이 주문 요구에 대한 블록 노드.
테이블 인덱스 확립 핵심 구성 요소가 각각의 인덱스 엔트리 (선형 테이블에 대응) (최대 키 저장 블록에 상당)과 체인 값 성분 (제 1 기억 소자와 현재 블록 포인트의 마지막 요소에 대한 포인터 이 어레이 / 소자 어드레스의 포인터 인덱스 요소가 될 수 있음)
블록 탐색 (1) 결정되는 요소를 찾기 위해 이진 검색이 하나 (증가 지시 인덱스 테이블)에 속하는
요소의 순서를 찾기 위해 (2) 블록을
테스트 사이트 :
동적으로 변화하는 요구 사항을 적용 할 수 있습니다 빠른 선형 조회 테이블 모두 1 블록 검색
4. 동적 룩업 (표)
동적보기 : 테이블 삽입을 찾고있는 동안, 삭제 작업
동적 룩업 테이블을 특징 테이블 구조 자체가 동적으로 검색 중에 발생하는 키 즉 소정 값은,이 표에있는 경우는 성공적 리턴을 찾아 키 레코드 키워드 같거나 삽입 키의 키와 동일 기록합니다.
4-1 이진 정렬 트리
(왼쪽 하위 트리 키워드 <루트 <오른쪽 서브 트리 키워드)
이진 정렬 트리 인접 키워드 : 왼쪽 아래 오른쪽 아래 노드 P 접합 노드는 왼쪽 또는 (키워드에 해당) 하위 트리 오른쪽 하위 트리
이진 정렬 트리 모양의 입력 노드의 순서에 따라 달라집니다
(1) 키워드 찾기 : 약간 (280 Tianqin)
(2) 키워드 삽입 : 검색에 실패 키워드 삽입 주소입니다
새로 만든 잎에 저장되어있는 키워드를 삽입하는 이진 정렬 트리
이진 정렬 트리 (3) 건축 : 빈 나무의 설립은, 다음 하나 하나 키는 빈 트리에 삽입
(4) (p 접합 지점) 삭제 키 :
①p 노드가 잎 노드 : 삭제
단지 하위 트리 노드 ②p : 삭제 P를 p 하위 트리 직접 부모 노드 (F)에 연결된 원래의 포인터 (P)에 연결된
최대 하나 개의 노드 (R)의 서브 트리에서 (R은 노드에있어서, 삭제 ① / ② 방법)되었다 키 (노드 P)과 인접 (상위 노드 R) 키 교환 : ③p 노드는 두 개의 서브 트리를 갖는다
이진 정렬 트리 검색 효율은 높이, 높이에 따라 달라의 높은 효율을
최소의 높이의 같은 이진 정렬 트리의 노드, 균형 이진 트리
테스트 사이트
1. 이진 정렬 트리의 정의 불가능은 키의 값이 동일합니다
4-2 균형 이진 트리 (AVL 나무)
(1) 개념 : (즉, 좌측 및 우측 서브 트리의 높이 차이 슈 ≦ 1 슈 밸런스 계수)
이진 트리 균형 제 이진 정렬 트리 좌우 서브 트리가 균형 이진 트리
설립 (2) 이진 트리 균형 :
① 빈 나무에 하나씩 삽입 된 키워드 (같은 이진 정렬 나무가 동일하게 설정)
② 키워드 삽입 각각 균형을 원래의 균형 이진 트리를 만드는 여부를 확인합니다, 균형 트리를 표시 노드 (1)는 계수의 절대 값보다 큰
밸런스 밸런스 조정 중 ⇒
밸런스 조정
(최근에 삽입 노드에서 최소, 즉 트리의 불균형, 상기 밸런스 계수와 루트로서 서브 트리의 노드의 절대 값보다 큰) 서브 트리의 최소 불균형 얻기 조정 Fengyun 하위 트리
조정 LL / RR :
노드에 L₁L₂ / R₁R₂ 삽입 ROOT1 불균형 리드의 루트
드롭 높이 노드 ①root (최소 불균형 하위 트리 루트), 왼쪽 / 오른쪽 자식 노드는 높이 상승
②에 대한 어린이 (지금 루트) 별도의 루트 하위 트리가 왼쪽 매달려있다 / 우 하위의를 나무
LL / RR 삽입 노드 불균형으로 이어질
①root 강하 왼쪽 + 오른쪽 / ② 아이들이 원래의 루트보다 하위 트리에 비해 상승
L1R2 / R1L2 조정 :
루트 노드가 최소 불균형입니다
① 손자 노드 (R2 / L2) 밖으로, 그리고 좌측 링크
아버지 (R1 / L1 루트)과 조부 (루트)
② 하위 트리의 두 손자 노드는 각각 아버지 (R1 / L1)과 조부 연계 된 (루트)
테스트 사이트
1. 각 리프가 아닌 노드의 균형 계수는 전체 이진 트리 ⇒ 0:00 때
(reference) 노드 바닥 최소 :
n 개의 노드의 완전한 이진 트리의 높이에 해당
+1합니다 (logn 반올림)
3. 균형 이진 트리 노드의 최소 깊이 H :
NH 노드의 균형 잡힌 바이너리 트리의 높이 (h)가 최소 포함 나타내고
, N0 = 0 N1 = 1, N2 = 2 ... NH = N (H-1) + N (H -2) +1
5 노드는 N5 = 12⇒12 층까지
N6 = 20⇒15 최대 다섯 개의 노드
리프 노드 3에서 12 개 노드의 이진 트리 균형 층의 수에서 볼 3 최소, 최대 5
쉬운 방법 : 단일 직접 그리기 깊이가 N 이진 트리의 왼쪽 하위 트리하고 균형 회의 노드를 만들기 위해 추가 이진 트리
4-2-1 : B- (B 트리 반올림)
나무가 비어있을 수
없습니다 널 나무, 대부분의 m 하위 트리에서 한 트리의 각 노드
적어도 두 개의 서브 트리 / 다른 루트가 아닌 리프가 아닌 노드의 루트 노드 이상에서 하위 트리합니다 (m / 2 반올림)했다
주문 m의 B- 트리 ⇒m 정렬 나무 포크 균형 (각 노드가 대부분의 지점에서, m-1 키워드의 최대가 M)
트리 B- 모든 잎 (터미널) 노드가 같은 수준에있는 (널 포인터 검색의 대표로 간주 정보를 가지고 있지 것은 실패)
(1) 삽입 키가
B- 터미널 노드 트리가 항상 떨어지는 새로운 키워드에 삽입, 노드 필요 분할로 파괴 특성 B- 트리를 삽입 할 수 있습니다
①에 직접 검색 방법 B- 트리에 따라 상기 삽입 위치를 찾는
② 키워드 수는 검사 노드에 삽입되어 분할하는 방법은보다 큰 m-1
제 (둥근 상부 m / 2)를 제거 ③ 키워드 K
K 개의 키워드 연결된 주변 노드 k에 대해서 설명 포인터
각각 삽입 키 위치의 K 및 부모 노드
부모 노드를 확인 ④
삽입은 B- 트리가 점차합니다 (B- 트리 삽입 반드시 때마다 높은 것 아니지만)과 같은 수준의 특성을 변경하지 않는 이상 리프 노드가된다 할 것이다
(2) 삭제 키
: 키워드를 삭제하려면 단말기 노드 접속점에서 제 단말 변환 할 필요가없는
한 다음, 삭제 (종단 노드에서) 인접한 키 교환
① 키 번호는보다 큰 (상단 둥근 m / 2) -1, 삭제
(그래서 동생 키워드, 자신의 번호)으로는 ②
③ 결합되었다 (한 적은 자신을, 형제가 결합 된, 부모를 물어
부모를 확인 ④ 노드의 부모 노드가없는 재 병합 (형제) 등이며
테스트 사이트
1.B- 트리 층 높이의 리프 노드를 포함하는 (노드 수 있지만, 일반적으로 잎 노드로 간주되지 않으며, 일반적으로 비 종단 노드 시크 선언 즉 비 리프 노드)
2. 5 B- 트리 2의 순서의 높이, 키워드의 최소 수는 다섯 포함
(진 -303 일)
4-2-2 : B + 트리
B + 트리 작은 키 리프 노드에 대한 포인터, 링크 된 선형 목록에 모든 잎 노드가
는 B + 트리의 리프 노드의 모든 연결 순서에 따라 키 정보를 모두 포함하고 있으며 리프 노드 자체는 키 큰 크기로 데려
: 점 B는 같은 나무입니다
나무가 다 균형 1.
파일 구조 색인에 유용 2.
3. 지원 효과적으로 무작위로 검색 할 수 있습니다
차이 :
1.B + 트리가 효율적으로 순차 검색 (검색)을 지원할 수있는
리프 노드의 모두 포인터와 연결되어 있기 때문에
트리의 2.B + 리프 노드 키워드를 포함하고, B- 트리가 포함되어 있지 않습니다
해시 (해시 / 해시) 테이블
테이블 함수 H의 어드레스에 따라 상기 키 입력하고, 소정의 키 KEY에 따라이 어드레스 계산의 존재
에게 키워드 스토리지 노드의 구성 간의 소정의 매핑 관계를
해시 함수의 시공 방법 :
(1) 주소 지정 방식 지시
H (키) = H 또는 키 (열쇠)를 열쇠 * = + b는
안 방법에서 충돌 해결을 직접
나머지 수의 제거 (2)에있어서
H (키) 모드 키 P는 =
해시 충돌 처리 방법
의 요소 보면서 요소법을 찾을 내용에 따른 처리 방법 어떤 충돌
정사각형 검출 방법 등을 한 후 D + 1² 찾기 클릭 D-1², D + 2² D-2² ...
오픈 주소
(1) 선형 프로브 방법
주소 (설정 D)의 갈등은 지금까지 빈 위치를 찾을 때까지 다음 주소 D 프로빙 다음, 시작
(2) 검출 (보조 재 해시 검출)의 제곱
충돌에서 H (키) = D, D,
그리고 순차적 프로브 1² D +, D- 1², D + 2² D-2² ...
체인 어드레스 방법 (폐쇄 / 고정 주소)
모두 동의어 단일 사슬로 연결되어, 각각의 셀에 저장된 해시 테이블 레코드 자체이지만 동의어 테이블 포인터에 대응하는 하나의리스트 아니다
어드레스에 새로운 요소 연결리스트의 글
테스트 사이트
1. 해시 동적 검색에는 적합하지 않다
2. 강조 주소 법 요소를 제거하는 것은 논리적이 아닌 삭제합니다 물리적이며, 지속적으로 논리적 주소입니다
0 3.Hash 방법 조회 시간 복잡도 (1)
각 값 4.Hash 함수 값을 어느 범위의 동일한 확률되어야
평균 검색 길이 직접 키워드 N-의 수에 의존하지 않는다
(ASL의과 충진 계수 A = (N / m)의 비례, m은 테이블의 길이)
충진율 충전 해시 테이블의 정도 반영
6. 충전율 (키워드 / 메모리) : 공간 활용 / 충돌, 작은 하중 계수는 덜 충돌
7. 축적 현상 직접 평균 길이에 영향을 미친다
IX 정렬.
1. 클래스 정렬
이미 주문 순서에서 새 키워드를 삽입
1-1 ★ 직접 삽입 정렬 (의사 코드 제어)
아이디어는 다음 명령 시퀀스의 새로운 요소를 삽입 마지막으로, 종점을 (전방 요소를 이동한다 이전보다 작다), 새로운 요소를 삽입 이전 요소의 크기를 비교 하였다
1-2 이진 삽입 정렬 아이디어 :
이진 검색 방법을 사용하여 삽입 위치를 찾을 수
1-3 쉘 정렬
사상 협 증분 정렬 번마다 증가 (감소) 시퀀스 분할 직접적인 삽입을 위해 각각의 서브 - 시퀀스를 정렬하고, 마지막으로 직접 삽입 정렬에 대한 여행의 전체 시퀀스에 대한 증분 시퀀스 동등한 분할
(5)의 단위로 분할 (첨자 시퀀스로서 ... 0,5,10,15 첨자 1,6,11,16 ... 서열이다; 다섯 시퀀스 전체)
테스트 사이트 : 마지막 값 증가 시퀀스 단위로 상수 1 이외의 공통 요소 없어야 순서 값 1을 소요,
2. 교환 작업 스케줄링
각 여행을 정렬, 교환 작업의 범위가
2-1 버블 정렬
아이디어 : 왼쪽에서 오른쪽으로 키워드의 비교에 여행은 최종 조건의 마지막 위치에 가장 큰 키를 대체합니다 : 키워드 교환 정렬 프로세스에 여행을 발생하지 않습니다
2-2 ★ 빠른 정렬 (마스터 의사 코드)
각 피벗 모든 서브 서열 (일반적으로) 통과하는 키워드를 선택 회전축보다 작은 서브 피벗 앞에 이동 피벗 뒤로 이동 요동보다 큰 모든 순서는 여행이라고 분포를 완료 분할
클래스 정렬을 선택합니다
모든 최소 / 최대 키 순서 및 첫 번째 / 마지막 교환 선출
3-1 ★ 간단하게 정렬 (의사 코드 제어)
마무리 스캔 순서로 시작부터, 키 교환의 키워드의 최소 및 (정렬되지 않은 시퀀스를) 찾을 수
여부 비교 및 더 많은 같은 수있는 가장 최악의 시나리오.
(가) 제 i 정렬 NI 키워드 비교 이때 필요에 비교해야 N-1 + N-2 + ... + 1 = N (N-1) / 2 배의 시간 복잡도는 O (N ^ 2).
복잡성 0 (n²)의 수의 비교
스위칭 주파수의 배보다도 교환 0 최악가 초기 순서, N-1 회 교환 수 인 경우,
교환 복잡도의 개수 O (N).
3-2 힙 정렬
힙은 완전한 이진 트리로 볼 수있는 데이터 구조입니다.
비 내림차순 순서 : 큰 루트 힙, 좋은 작은 아이의 아버지 (선택한 각 키워드의 최대, 최종 시퀀스의 배치)
3-2-1 건설 스택 :
① 트래버스 입력의 레벨에 제 1 시퀀스에 대응 이진 트리
하부로부터 상부로 조정 ② (계층 순회 순서), 리프 노드의 스택 정의 만족
제 비 리프 노드로 시작을 ③ 조정, 자녀와 크기 관계를 비교, 가장 큰 / 대부분의 아이들 교환에 만족하고, 조정을 계속 만족하지 충족 자신의 스왑을 테스트하지 않습니다
3-2-2 조정 힙, 삽입 노드, 2445 Tianqin 삭제 노드
일종의 각각의 조정을 힙 스택 ①, 프로세스의 루트에서 완전한 이진 트리에 와서 해당 리프 노드는 시간 복잡도는 0 (logn)입니다
② 빌드 N 조정 Tianqin (244)에 초기 힙 요구
③ 종류의 각 여행을위한 조정, n은 거짓말 주문의 총 필요
기본 조작은 ④ 2N * 0 (logn) 하였다
삽입 (삽입 스택 꼬리) 스택의 단부를 삽입하면, 적층 재 구축
(더미 먼저 삭제) 삭제 : 힙 첫 번째 컷의 끝을 힙, 재 구축 원자로
(1) 시험 센터
1 완전한 이진 트리 (균형 이진 트리 구성 힙)로 볼 수있다, 균형 이진 트리로 간주 될 수 없다
2 : 내림차순 ⇒ 작은 루트 더미, 오름차순 위해 ⇒ 대형 루트 힙;
3 : 힙 정렬 시간 복잡도는 어떤 경우 0 (nlogn를)입니다
4 : 시퀀스는 상기 스택의 여부가 판정된다
입력에 대응하는 완전한 바이너리 트리 탐색 레벨 그릴 및 결정 방법은
방법 두 : 완전한 바이너리 트리 특성 (아이 번호 2I 인 노드 I의 번호,도 2i + 1)을 결정하도록
4. 기수 정렬 카테고리 (복수 키워드 순위)
기수 정렬 범주는 최하위 비트의 다음 비트의 중간 순서 마지막으로 최상위 비트 정렬로 정렬되어
정렬 세자리 키 비트 ⇒ D. 3 =
RD = 10 심볼 키
기수 정렬 키워드를 비교할 필요가 없다
5. 클래스 정렬 병합
새로운 순서로 정렬 된 두 개 이상의 주문 순서
병합 병합 정렬 이십는
① 초기 세그먼트 병합을 생성 원래 키워드의 순서로 만 정렬 순서를 포함
② 마지막으로 스물 두 정렬 된 순서를 병합
병합 동작 (병합)이 두 시퀀스의 실행 횟수와 키워드 병합 될
제 1 패스의 필요성을 병합 = 2 * (N / 2)을 수행하는 N 배의 기본 동작,
(2 개의 시퀀스 키워드의 합이고, N / 2 로그에 병합 될 수있는 서브 - 시퀀스이다)
...
X 병합 실행 필요 = (N / 2ˣ) × 2ˣ 수행되는 N 배의 기본 동작
는 N / = 1, 서브 시퀀스를 이탈이 시간 후 병합하고되는 2ˣ이 경우 X = logn을 종료 병합 정렬 병합을 수행 할 때
N 기록 log₂n 총 시간 (분류), 각각의 여행 n 회 기본 동작 병합되었다 필요한
어떠한 경우에도, 0 ⇒ (nlog₂n)의 시간 복잡도
) ⇒ 병합 log₂n의 수에 둥근 여행
외부 정렬
외부 정렬 수단은 : 정렬 기록하기 전에 외부 메모리에 알고리즘을 정렬 한 후, 메모리에 기록을 정렬하려면
K-방법 병합 정렬
초기 세그먼트 병합 발생 (1)
보다 작은 기록 m 세그먼트로 분할 된 N 개의 기록.
초기 구성 선택 정렬 병합 세그먼트로 대체 할 수
(2) (병합 배 합류 세그먼트) 병합
기록 세그먼트 병합을 지시 (즉, 세그먼트 K 레코드가 정렬 된 k 개의 세그먼트들의 그룹을 병합) 병합 세그먼트들의 세트를
사용하여, m 초기 병합 세그먼트를 X는 도로를 병합 할 때, 요구의 패스 수) 병합 logₓm 라운딩이고
는 t 세그먼트 병합을 지시 트립 레코드라고 t 세그먼트 병합 된 그룹에 합류 (t = m / K에서 반올림).
최적 병합 트리 병합 주파수 효율을 사용하여 감소 될 수있다
세그먼트 주어진 병합 번째 (K)의 초기 길이로하고, 어떤 키워드의 길이에 따라 최적의 트리 m (m 허프만 트리)를 확립 할
IO 시간 = WPL (가중 경로 길이 만 키워드 가중 경로 노드를 고려) × 2
트리 패자 : k 값으로부터 선택 알고리즘 중 가장 값
진 일 255
시험장 :
8000 개 레코드를 포함하는 읽기 및 100 개 단위 기록되는 물리 블록 수용 레코드를 작성하는 파일
초기 내부 정렬 병합 세그먼트 얻었다 ① 10 내지 10 (제 800 병합 제 배기는을 얻었다 기록 필요한 8 번 판독 8 배 필기 ⇒ 16 기록 병합 세그먼트의 총 필요 10 개 세그먼트 160 배의 총 읽기 쓰기) 병합
병합 필요 병합 된 세그먼트로 병합 ② (총 4 회 여행 당 160 회) 판독 된 각 여행 / 쓰기 ⇒ 모든 레코드를 재 - 읽어야
③160 + 640 = 800
요약 :
1. 불안정 알고리즘 : 빠른 무리 선거
빠른 정렬 힐 정렬 힙 선택
2. 시간의 복잡성
향상된 시간 복잡도 0 (nlog₂n) : 빠른 재 참여 (고속 - 힐 - 병합 - 힙 정렬)
가장 내부의 정렬 시간 복잡도 : 직접 시퀀스 순서로 가장 달성 0 (N);
알고리즘의 시간 복잡도 나머지 0 (n²)이다 최악 0 (n²)가 빠른 경우 조합 시퀀스 순서 도달
3. 우주의 복잡성 : 빠른 기지로 이동
빠른 드레인 평균 0 (logN) 재귀 스택 필요
소트 열 전체 덤프 0 (N) 필요 병합
RD 키 심볼들을 (예를 들어, 숫자, RD = 10) 기지국 0 (RD)
다른 0 (1), 보조 저장 공간은 문제의 크기 변화 및 변형하지
4. 각 여행의 끝 자리에 키워드가있는 경우
정렬 교환 클래스와 각 여행의 끝의 클래스를 선택이 중요한 장소가있다, 그리고 삽입 클래스는 정렬, 여행을 주문하는 것은 장소 키워드를 보증하지 않습니다
원래 상태 시퀀스
(1)의 개수는 시간 정렬
교환 형 횟수를 지시하는 연관된 원래 상태 시퀀스
직접 / 고정 선택 N-1 회 (N 키워드) 고정 기수 같은 세 자리수로 정렬 D 배 (키워드 비트 삽입 경기 3)
(2) 수 (속도 알고리즘을 비교)은 기포를 개재
순서화 된 시퀀스, 빠른 정렬 비교 작을 수 : 순서화 된 시퀀스, 퀵 느린 직접 힐 거품으로
병합 정렬의 수와 비교하여 관련된 초기 시퀀스
독립 (고정)의 초기 시퀀스 번호가 단순 선택 정렬 비교
초기 상태는 시퀀스 순서 :
① ② 직접 느린 속도로 병합 정렬
