• 归并排序(Merge Sort)


    算法描述

    • 把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列;
    • 对这两个子序列分别采用归并排序;
    • 将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。

    动图演示

    代码实现

    /**
     * 归并排序
     * <p>
     * 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,采用分治法的一个典型应用。
     * 思想是:将有序的子序列进行合并,可以得到一个完全有序的序列。
     * 将两个有序表合并成一个有序表,为2-路归并
     *
     * @author yangjiaheng
     * @date 2020/6/30 10:00 上午
     **/
    public class Merge {
        public static int[] arr = {1, 3, 5, 2, 11, 23, 34, 31, 12, 11};
        public static int count = 0;
    
        public static void sort(int[] arr) {
            int[] temp = new int[arr.length];
            //在排序之前,先创建好一个长度等于原数组长度的临时数组
            //避免递归中频繁开辟空间
            sort(arr, 0, arr.length - 1, temp);
        }
    
        public static void sort(int[] arr, int left, int right, int[] temp) {
            if (left < right) {
                int mid = (left + right) / 2;
                sort(arr, left, mid, temp);
                //左边数组拆分,使得左子序列有序
                sort(arr, mid + 1, right, temp);
                //右边数组拆分,使得右子序列有序
                merge(arr, left, mid, right, temp);
                //合并子序列
            }
        }
    
        public static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right, int[] temp) {
            int i = left;//左序列指针
            int j = mid + 1;//右序列指针
            int t = 0;//临时数组指针
            while (i <= mid && j <= right) {
                if (arr[i] < arr[j]) {
                    temp[t++] = arr[i++];
                } else {
                    temp[t++] = arr[j++];
                }
            }
            while (i <= mid) {//将左边剩余元素填充进temp中
                temp[t++] = arr[i++];
            }
            while (j <= right) {//将右边剩余元素填充进temp中
                temp[t++] = arr[j++];
            }
            t = 0;
            //将temp中的元素全部拷贝到原数组中
            while (left <= right) {
                arr[left++] = temp[t++];
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            sort(arr);
            System.out.println(Arrays.toString(arr));
        }
    }
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/StivenYang/p/13200582.html
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