가장 가벼운 것과 가장 무거운 것
정렬 알고리즘
개요
컴퓨터를 이용하여 이름을 가나다 순으로, 약속이나 전자우편을 날짜 순으로, 상품을 가격 순으로 정렬할 수 있습니다. 정렬로 물건을 빠르게 찾을 수 있고, 끝 쪽에 위치한 > 극단값을 보기도 쉽습니다. 학교 시험 성적을 정렬한다면, 최고점과 최저점은 명확해 집니다.
빠른 컴퓨터에서도 잘못된 정렬 알고리즘을 사용하게 된다면 매우 큰 목록을 정렬하는데 시간이 오래 걸립니다. 다행히도 정렬을 빠르게 하는 몇가지 방법이 알려져 있습니다.> 이번 활동에서 정렬을 위한 다양한 방법을 익히게 됩니다. 간단한 알고리즘에 비해서 좀더 똑똑한 알고리즘이 작업을 빨리 수행하는 것도 보게 됩니다.
교과학습 연계
- 수학 : 숫자 레벨 2 이상. 실제 계량 작업을 수행.
기술
- 평형 저울 사용하기
- 순서대로 정렬하기
- 비교하기
나이
- 8세 이상
학습 교재
- 활동에 참가하는 아이들은 다음을 준비하세요.
- 다른 무게를 가지는 동일한 크기의 용기 8 개 한 세트(예. 모래 혹은 물로 채워진 우유통, 필름통)
- 평형 저울
- 워크시트 활동 : 무게 정렬 (70 페이지)
- 워크시트 활동 : 나누어서 해결하기 (71페이지)
- 다른 무게를 가지는 동일한 크기의 용기 8 개 한 세트(예. 모래 혹은 물로 채워진 우유통, 필름통)
언플러그드 활동 동영상
가장 가벼운 것과 가장 무거운 것
토론
컴퓨터를 이용하여 종종 물건을 정렬하는데 사용합니다. 정렬이 중요한 장소나 사례에 대해서 자유로이 생각을 말씀해보세요. 만약 물건이 정렬되지 않는다면 무슨 일이 > 생길까요?
컴퓨터는 통상 한번에 두개 값을 비교합니다. 아이들은 이러한 제약사항을 이용하여 컴퓨터가 어떻게 동작하는지 아이디어를 얻게 됩니다.
활동
아이들을 그룹으로 나눕니다.
각 그룹은 66 페이지의 활동 워크시트와 평형 저울과 추가 필요합니다.
아이들이 활동을 수행한 후에 결과를 토론합니다.
컴퓨터 과학 핵심 개념
정보가 순서로 나열되어 있으면 훨씬 찾기가 쉬워집니다. 전화번호부, 사전, 책 색인은 모두 가나다 순서로 되어 있지만, 만약 정렬이 되어 있지 않은 상황을 생각한다면, > 우리는 매우 불편한 생활을 살게 될 것입니다. 지출경비 같은 숫자 목록이 잘 정렬되어 있다면, 가장 큰 숫자가 목록 상단에 위치하기 때문에 쉽게 찾을 수 있을 것입니다. > 중복된 것은 함께 있기 때문에 찾기 쉬울 것입니다.
컴퓨터는 무언가를 정렬하는데 시간이 많이 소요되기 때문에 컴퓨터 과학자들은 빠르고 효율적인 정렬방법을 찾으려고 했습니다. 삽입정렬, 선택정렬, 버블정렬 같은 느린 정렬방법은 특별한 상호아에 유용할 수도 있지만, 퀵정렬 같은 빠른 정렬방법을 자주 사용합니다.
퀵정렬은 재귀(recursion)라는 개념을 사용합니다. 재귀방법은 정렬 대상 목록을 작은 그룹으로 나누고 각 그룹에 동일한 방법을 반복해서 수행하는 것입니다. 이 특별한 접근법을 ‘나누어 해결하기(divide and conquer)’라고 합니다. 정렬 작업을 수행하기 위해서, 목록을 나누어 해결할 수 있을 만큼 적당히 작게 만드는 과정을 반복합니다. 퀵정렬은 각 그룹 객체가 1개만 남을 때까지 목록을 분할합니다. 한 품목을 정렬하는 것은 어느 방법을 사용해도 차이가 없습니다! 퀵정렬은 복잡할 수 있지만, 다른 방법보다 실무에서 훨씬 빠른 정렬방법입니다.
해답과 힌트
가장 가벼운 것을 찾는 최선의 방법은 지금까지 나온 가장 가벼운 것을 높고 각 객체를 차례차례 살펴보는 것이다. 즉, 두 객체를 비교하여 더 가벼운 것을 보관한다. > 이것을 다시 다른 것과 비교하여 더 가벼운 것을 보관한다. 모든 객체에 대해서 이 방법을 반복한다.
평행저울에 무게를 달아 비교하자. 세번 비교를 통해서 가능한데, 만약 아이들이 추이관계(transitive relation)를 이해한다면 때때로 두 번으로도 충분하다. (만약 A가 > B보다 가볍고, B가 C보다 가볍다면, A는 C보다 가볍다.)
심화문제
선택정렬에서 비교횟수를 쉽게 계산하는 방법을 소개합니다.
객체 2개 중에서 작은 것을 찾는 것은 1회, 객체 3개는 2회, 객체 4개는 3회…
객체 8개를 정렬하기 위해서 가장 가벼운 것을 찾기 위해서 7번 비교를 하고, 두 번째 작은 것을 찾기 위해서는 6번, 그 다음 작은 것은 5회, … 그래서,
7 + 6 + 5 + 4 + 3 + 2 + 1 = 28 비교횟수
n 개 개체는 1 + 2 + 3 + 4 +… + n – 1 번의 정렬횟수가 필요합니다.
정렬횟수 총합을 구하기 위해서 그룹을 지으면 쉽습니다.
예를 들어, 1 + 2 + 3 + … + 20 합계를 구하기 위해, 아래와 같이 그룹으로 묶게 되면,
(1 + 20) + (2 + 19) + (3 + 18) + (4 + 17) + (5 + 16) +
(6 + 15) + (7 + 14) + (8 + 13) + (9 + 12) + (10 + 11)
= 21 × 10
= 210
따라서, 선택정렬의 비교횟수 총합: 1 + 2 + 3 + 4 … + n–1 = n(n–1)/2.