• 归并排序


    概念

    归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。

    归并=归+并。

    合并

      首先考虑下如何将将二个有序数列合并。这个非常简单,只要从比较二个数列的第一个数,谁小就先取谁,取了后就在对应数列中删除这个数。然后再进行比较,如果有数列为空,那直接将另一个数列的数据依次取出即可。

    //将有序数组a[]和b[]合并到c[]中  
    void MemeryArray(int a[], int n, int b[], int m, int c[])  
    {  
        int i, j, k;  
      
        i = j = k = 0;  
        while (i < n && j < m)  
        {  
            if (a[i] < b[j])  
                c[k++] = a[i++];  
            else  
                c[k++] = b[j++];   
        }  
      
        while (i < n)  
            c[k++] = a[i++];  
      
        while (j < m)  
            c[k++] = b[j++];  
    }  

    可以看出合并有序数列的效率是比较高的,可以达到O(n)。

    递归

    解决了上面的合并有序数列问题,再来看归并排序,其的基本思路就是将数组分成二组A,B,如果这二组组内的数据都是有序的,那么就可以很方便的将这二组数据进行排序。如何让这二组组内数据有序了?

    可以将A,B组各自再分成二组。依次类推,当分出来的小组只有一个数据时,可以认为这个小组组内已经达到了有序,然后再合并相邻的二个小组就可以了。这样通过先递归的分解数列,再合并数列就完成了归并排序。

    //将有二个有序数列a[first...mid]和a[mid...last]合并。  
    void mergearray(int a[], int first, int mid, int last, int temp[])  
    {  
        int i = first, j = mid + 1;  
        int m = mid,   n = last;  
        int k = 0;  
          
        while (i <= m && j <= n)  
        {  
            if (a[i] <= a[j])  
                temp[k++] = a[i++];  
            else  
                temp[k++] = a[j++];  
        }  
          
        while (i <= m)  
            temp[k++] = a[i++];  
          
        while (j <= n)  
            temp[k++] = a[j++];  
    // 将排序后的元素,全部都整合到数组a中
    for (i = 0; i < k; i++) a[first + i] = temp[i]; } void mergesort(int a[], int first, int last, int temp[]) { if (first < last) { int mid = (first + last) / 2; mergesort(a, first, mid, temp); //左边有序 mergesort(a, mid + 1, last, temp); //右边有序 mergearray(a, first, mid, last, temp); //再将二个有序数列合并 } } bool MergeSort(int a[], int n) { int *p = new int[n]; if (p == NULL) return false; mergesort(a, 0, n - 1, p); delete[] p; return true; }

    归并排序的效率是比较高的,设数列长为N,将数列分开成小数列一共要logN步,每步都是一个合并有序数列的过程,时间复杂度可以记为O(N),故一共为O(N*logN)。因为归并排序每次都是在相邻的数据中进行操作,所以归并排序在O(N*logN)的几种排序方法(快速排序,归并排序,希尔排序,堆排序)也是效率比较高的。

    完整代码(java):

    public class MergeSort {
    
        public void mergeSort(int[] data) {
            if (data == null || data.length == 0)
                return;
            int len = data.length;
            // 只开辟一次辅助数组
            int[] temp = new int[len];
            mergeSortCore(data, 0, len - 1, temp);
    
        }
    
        // 将两个有序子数组合并[start-mid][mid+1,end],并将排序后数组写回原数组
        // temp:辅助数组
        public void merge(int[] data, int start, int mid, int end, int[] temp) {
            //前半段数组[start-mid];后半段数组[mid+1,end];一共为k个元素
            int i = start, j = mid + 1, k = 0;
            //子数组排序结果暂存于辅助数组中
            while (i <= mid && j <= end) {
                if (data[i] < data[j])
                    temp[k++] = data[i++];
                else
                    temp[k++] = data[j++];
            }
            //前半段数组有剩余
            while (i <= mid)
                temp[k++] = data[i++];
            //后半段数组有剩余
            while (j <= end)
                temp[k++] = data[j++];
            //将排序后的子数组写回原数组
            for (i = 0; i < k; i++)
                data[start + i] = temp[i];
        }
    
        public void mergeSortCore(int[] data, int start, int end, int[] temp) {
            //递归终止;当数组长度变为1是,停止拆分
            if (start == end)
                return;
            //拆分为左右两个子数组
            int mid = (start + end) / 2;
            mergeSortCore(data, start, mid, temp);//对左侧子数组递归排序;使得左侧子数组有序
            mergeSortCore(data, mid + 1, end, temp);//对右侧子数组递归排序;使得右侧子数组有序
            merge(data, start, mid, end, temp);//合并当前左右有序子数组
        }
    
    
        public static void main(String[] args) {
            MergeSort mergeSort = new MergeSort();
            int[] data = {10, 2, 12, 27, 13, 21, 14, 8, 5, 3, 8, 9, 23};
            mergeSort.mergeSort(data);
            for (int i = 0; i < data.length; i++) {
                System.out.print(data[i] + " ");
            }
        }
    }
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    参考博客

    https://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3602369.html

    https://blog.csdn.net/yuehailin/article/details/68961304

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/arjenlee/p/9501857.html
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