归并排序
二路归并排序
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初始时,将每个记录看成一个单独的有序序列,则n个待排序记录就是n个长度为1的有序子序列
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对所有有序子序列进行两两归并,得到n/2个长度为2或1的有序子序列--一趟归并
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重复步骤2,直到得到长度为n的有序序列为止
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上述排列过程中,子序列总是两两归并,称为2路归并排序。其核心是如何将相邻的两个子序列归并成一个子序列。
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设相邻的两个子序列分别为:
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{R[k],R[k+1],...R[m]}和{R[m+1],R[m+1],...R[h]}
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将它们归并为一个有序的子序列
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{DR[1],DR[1+1],...,DR[m],...,DR[m],DR[m+1],...,DR[h]}。
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设有9个待排序的记录,关键字分别为
{23, 38, 22, 45, 23, 67, 31, 15, 41}
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初始关键字:{ [23] [38] } { [22] [45] } { [23] [67] } { [31] [15] } [41]
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第一趟:{ [23] [38] } { [22] [45] } { [23] [67] } { [15] [31] } [41]
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第二趟:{ [22] [23] [38] [45] } { [15] [23] [31] [67] } [41]
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第三趟:{ [15] [22] [23] [23] [31] [38] [45] [67] } [41]
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第四趟:{ [15] [22] [23] [23] [31] [38] [41] [45] [67] }
void mergeSort(int A[], int low, int high){
if(low < high){
int mid = (low + high) / 2;
mergeSort(A, low, mid);
mergeSort(A, mid + 1, high);
mergeSort(A, low, mid, high);
}
}
时间复杂度分析
- 平均情况下,O(nlog2n),最好情况下O(nlog2n),最坏情况下O(nlog2n)
空间复杂度
- 归并排序需要转存整个待排序列,因此空间复杂度O(n)
表归并的时间
- 与表长成正比,若一个表表长是m,另一个是n,则时间是O(m+n)
典型例题
- 将两个各有n个元素的有序表归并为一个有序表,至少比较次数是 n
- 假设两个表都是递增有序表,第一个表的最后一个元素小于第二个表的第一个元素,仅需要n次元素比较
参考网址:
https://www.geeksforgeeks.org/merge-sort/