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Author: kdgyun

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@@ -572,8 +572,10 @@ Timsort는 다양한 종류의 실제 데이터에서 잘 수행되도록 설계
 
 ## Odd-Even Merge Sort
 
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-홀짝 병합 정렬은 사이즈는 <span> ![O(n(log_n)^2)](https://latex.codecogs.com/svg.image?O(n(\log&space;n)^2)) </span> , 깊이는 <span> ![O((log_n)^2)](https://latex.codecogs.com/svg.image?O((\log&space;n)^2)) </span> 를 갖는 네트워크 정렬을 위해 Ken Batcher 정렬 알고리즘 입니다.
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+홀짝 병합 정렬은 사이즈는 
+<span> ![O(n(log_n)^2)](https://latex.codecogs.com/svg.image?O(n(\log&space;n)^2)) </span>   , 깊이는   <span> ![O((log_n)^2)](https://latex.codecogs.com/svg.image?O((\log&space;n)^2)) </span>    를 갖는 네트워크 정렬을 위해 Ken Batcher 정렬 알고리즘 입니다.
 
 
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@@ -602,4 +604,4 @@ Timsort는 다양한 종류의 실제 데이터에서 잘 수행되도록 설계
 
 | Worst-Case | Average-Case | Best-Case | in-place | stable | Space Complexity |
 | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: |
-| ![O(n^2)](https://latex.codecogs.com/svg.image?O(n^{2})) | ![O(n^2/p^2)](https://latex.codecogs.com/svg.image?O(n^{2}/2^{p})) | ![O(nlog_n)](https://latex.codecogs.com/svg.image?O(n\log&space;n)) | Yes | No | total : ![O(n)](https://latex.codecogs.com/svg.image?O(n)), auxiliary : ![O(1)](https://latex.codecogs.com/svg.image?O(1)) |
+| ![O(n^2)](https://latex.codecogs.com/svg.image?O(n^{2})) | ![O(n^2/p^2)](https://latex.codecogs.com/svg.image?O(n^{2}/2^{p})) | ![O(nlog_n)](https://latex.codecogs.com/svg.image?O(n\log&space;n)) | Yes | No | total : ![O(n)](https://latex.codecogs.com/svg.image?O(n)), auxiliary : ![O(1)](https://latex.codecogs.com/svg.image?O(1)) |