归并排序(Merge sort)

2021-04-19 21:28

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  1. 归并排序
    • 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2-路归并。
    • 作为一种典型的分而治之思想的算法应用,归并排序的实现由两种方法:

      • 自上而下的递归(所有递归的方法都可以用迭代重写,所以就有了第 2 种方法);

      • 自下而上的迭代;

  2. 算法描述
    • 递归法(Top-down)

      • 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

      • 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

      • 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直到某一指针到达序列尾

      • 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

    • 迭代法(Bottom-up)
      • 将序列每相邻两个数字进行归并操作,形成ceil(n/2)个序列,排序后每个序列包含两/一个元素

      • 若此时序列数不是1个则将上述序列再次归并,形成ceil(n/4)个序列,每个序列包含四/三个元素

      • 重复步骤2,直到所有元素排序完毕,即序列数为1

  3. 动图演示

    技术图片

  4. 分治法的体现                                                                                   技术图片 
  5. 合并相邻有序子序列
    • 我们需要将两个已经有序的子序列合并成一个有序序列,比如上图中的最后一次合并,要将[4,5,7,8]和[1,2,3,6]两个已经有序的子序列,合并为最终序列[1,2,3,4,5,6,7,8],步骤如下:                    技术图片技术图片
  6. 算法实现?

    public static void mergeSort(int[] arr){
        int[] temp =new int[arr.length];
        internalMergeSort(arr, temp, 0, arr.length-1);
    }
    private static void internalMergeSort(int[] arr, int[] temp, int left, int right){
        //当left==right的时,已经不需要再划分了
        if (leftright){
            int middle = (left+right)/2;
            internalMergeSort(arr, temp, left, middle);          //左子数组
            internalMergeSort(arr, temp, middle+1, right);       //右子数组
            mergeSortedArray(arr, temp, left, middle, right);    //合并两个子数组
        }
    }
    // 合并两个有序子序列
    private static void mergeSortedArray(int arr[], int temp[], int left, int middle, int right){
        int i=left;      
        int j=middle+1;
        int k=0;
        while (iright){
            temp[k++] = arr[i] ];
        }
        while (i middle){
            temp[k++] = arr[i++];
        }
        while ( jright){
            temp[k++] = arr[j++];
        }
        //把数据复制回原数组
        for (i=0; ii){
            arr[left+i] = temp[i];
        }
    }
  7. 算法分析
    • 归并排序是一种稳定的排序方法。和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,但表现比选择排序好的多,因为始终都是O(nlogn)的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间,其空间复杂度O(n)。
  8. 适用场景
    • 归并排序在数据量比较大的时候也有较为出色的表现(效率上),但是,其空间复杂度O(n)使得在数据量特别大的时候(例如,1千万数据)几乎不可接受。而且,考虑到有的机器内存本身就比较小,因此,采用归并排序一定要注意。

 

归并排序(Merge sort)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/lj1507899927/p/13287805.html


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