• Java实现归并排序


         百度百科:归并排序(MERGE-SORT)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。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并

         

    归并操作:

    归并操作(merge),也叫归并算法,指的是将两个顺序序列合并成一个顺序序列的方法。

    如 设有数列{6,202,100,301,38,8,1}

    初始状态:6,202,100,301,38,8,1

    第一次归并后:{6,202},{100,301},{8,38},{1},比较次数:3;

    第二次归并后:{6,100,202,301},{1,8,38},比较次数:4;

    第三次归并后:{1,6,8,38,100,202,301},比较次数:4;

    总的比较次数为:3+4+4=11;

    逆序数为14

     

    算法描述

    归并操作的工作原理如下:
    • 第一步:申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列
    • 第二步:设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
    • 第三步:比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置
    • 重复步骤3直到某一指针超出序列尾
    • 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

    图例:

      java代码实现:

    package com.newtouch.data.sort;
    
    import com.newtouch.data.test.SortTestHelper;
    
    import java.util.Arrays;
    
    /**
     * 归并排序的算法实现
     * 实现复杂度o
     */
    public class MergeSort {
        //算法类不允许产生任何实例
        private MergeSort() {
        }
    
        //将arr[l...mid] 和arr[mid+1....r] 两部分进行归并
        private static void merge(Comparable[] arr, int l, int mid, int r) {
            Comparable[] aux = Arrays.copyOfRange(arr, l, r + 1);
            //初始化,i指向左半部分的起始;j指向右半部分其实索引位置mid+1
            int i = l, j = mid + 1;
            for (int k = l; k <= r; k++) {
                //
                if (i > mid) {
                    //左半部分元素已经全部处理完毕
                    arr[k] = aux[j - l];
                    j++;
                } else if (j > r) {
                    //右半部分元素已经全部处理完毕
                    arr[k] = aux[i - l];
                    i++;
                } else if (aux[i - l].compareTo(aux[j - l]) < 0) {
                    //左半部分所指元素<右半部分所指元素
                    arr[k] = aux[i - l];
                    i++;
                } else {
                    arr[k] = aux[j - l];
                    j++;
                }
            }
        }
    
        private static void sort(Comparable[] arr, int l, int r) {
            if (l >= r)
                return;
            int mid = (r + l) / 2;
            sort(arr, l, mid);
            sort(arr, mid + 1, r);
            merge(arr, l, mid, r);
        }
    
    
        public static void sort(Comparable[] arr) {
            int n = arr.length;
            sort(arr, 0, n - 1);
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            // Merge Sort是我们学习的第一个O(nlogn)复杂度的算法
            // 可以在1秒之内轻松处理100万数量级的数据
            // 注意:不要轻易尝试使用SelectionSort, InsertionSort或者BubbleSort处理100万级的数据
            // 否则,你就见识了O(n^2)的算法和O(nlogn)算法的本质差异:)
            int N = 1000000;
            Integer[] arr = SortTestHelper.generateRandomArray(N, 0, 100000);
            SortTestHelper.testSort("com.newtouch.data.sort.MergeSort", arr);
    
            return;
        }
    
    } 

       测试辅助工具类实现:

      

    package com.newtouch.data.test;
    
    import java.lang.reflect.Method;
    import java.lang.Class;
    import java.util.Random;
    
    public class SortTestHelper {
    
        // SortTestHelper不允许产生任何实例
        private SortTestHelper() {
        }
    
        // 生成有n个元素的随机数组,每个元素的随机范围为[rangeL, rangeR]
        public static Integer[] generateRandomArray(int n, int rangeL, int rangeR) {
    
            assert rangeL <= rangeR;
    
            Integer[] arr = new Integer[n];
    
            for (int i = 0; i < n; i++)
                arr[i] = new Integer((int) (Math.random() * (rangeR - rangeL + 1) + rangeL));
            return arr;
        }
    
        // 生成一个近乎有序的数组
        // 首先生成一个含有[0...n-1]的完全有序数组, 之后随机交换swapTimes对数据
        // swapTimes定义了数组的无序程度:
        // swapTimes == 0 时, 数组完全有序
        // swapTimes 越大, 数组越趋向于无序
        public static Integer[] generateNearlyOrderedArray(int n, int swapTimes) {
    
            Integer[] arr = new Integer[n];
            for (int i = 0; i < n; i++)
                arr[i] = new Integer(i);
    
            for (int i = 0; i < swapTimes; i++) {
                int a = (int) (Math.random() * n);
                int b = (int) (Math.random() * n);
                int t = arr[a];
                arr[a] = arr[b];
                arr[b] = t;
            }
    
            return arr;
        }
    
        // 打印arr数组的所有内容
        public static void printArray(Object[] arr) {
    
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
                System.out.print(arr[i]);
                System.out.print(' ');
            }
            System.out.println();
    
            return;
        }
    
        // 判断arr数组是否有序
        public static boolean isSorted(Comparable[] arr) {
    
            for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++)
                if (arr[i].compareTo(arr[i + 1]) > 0)
                    return false;
            return true;
        }
    
        // 测试sortClassName所对应的排序算法排序arr数组所得到结果的正确性和算法运行时间
        public static void testSort(String sortClassName, Comparable[] arr) {
    
            // 通过Java的反射机制,通过排序的类名,运行排序函数
            try {
                // 通过sortClassName获得排序函数的Class对象
                Class sortClass = Class.forName(sortClassName);
                // 通过排序函数的Class对象获得排序方法
                Method sortMethod = sortClass.getMethod("sort", new Class[]{Comparable[].class});
                // 排序参数只有一个,是可比较数组arr
                Object[] params = new Object[]{arr};
    
                long startTime = System.currentTimeMillis();
                // 调用排序函数
                sortMethod.invoke(null, params);
                long endTime = System.currentTimeMillis();
    
                assert isSorted(arr);
    
                System.out.println(sortClass.getSimpleName() + " : " + (endTime - startTime) + "ms");
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    测试结果:MergeSort : 447ms 100万数据在0.5内就完成类排序。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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