算法基础15 —— 分治算法(归并排序 + 快速排序)

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分治法的基本概念、思想

分治法是一种很重要的算法。
字面解释,分治分治,分而治之。就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。
不难发现,分治法的思想与递归极其类似。实际上,分治与递归确实是密不可分。

分治法的策略

将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破。
分治策略是:对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模1较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,最后将各子问题的解合并得到原问题的解。

分治法适用的情况

分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征:

  • 可分:该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质
  • 可治:该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决
  • 可合并:利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解
  • 不重复:该问题所分解出的各个子问题是相互独立的,即子问题之间不包含公共的子子问题
分治法的基本步骤

分治法在每一层递归上都有三个步骤:
step1 分解:将原问题分解为若干个规模较小,相互独立,与原问题形式相同的子问题;
step2 解决:若子问题规模较小而容易被解决则直接解,否则递归地解各个子问题
step3 合并:将各个子问题的解合并为原问题的解

分治实例 —— 归并排序(MERGE-SORT)

归并排序是利用分治的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治策略,将问题分成一些小的问题然后递归求解,而治的阶段则将分的阶段得到的各答案修补在一起,从而完成分而治之。

算法基础15 —— 分治算法(归并排序 + 快速排序)

合并过程图解:
以4、5、7、8、1、2、3、6为例

  • 首先开一个临时的数组temp,然后定义两个指针i、j,分别指向需要合并的一段序列的首元素,然后比较两个指针指向的元素,将较小的那个存入temp数组之中,再将其对应的指针右移。
    算法基础15 —— 分治算法(归并排序 + 快速排序)

  • 继续比较两个指针指向的元素,仍然将较小的那个存入temp数组之中,再将其对应的指针右移。
    算法基础15 —— 分治算法(归并排序 + 快速排序)

  • 继续比较两个指针指向的元素,还是将较小的那个存入temp数组之中,再将其对应的指针右移。
    算法基础15 —— 分治算法(归并排序 + 快速排序)

  • 反复执行以上操作,比较两个指针指向的元素,将较小的那个存入temp数组之中,再将其对应的指针右移。
    算法基础15 —— 分治算法(归并排序 + 快速排序)

  • 继续以上步骤
    算法基础15 —— 分治算法(归并排序 + 快速排序)

  • 此时7 > 6,故将元素6存入temp数组之中,且j指针无法再往右移动,故将7、8整体移入数组中即可
    算法基础15 —— 分治算法(归并排序 + 快速排序)
    当temp数组存储完所有元素之后,将其赋值给原数组即可。
    比较归并排序与快速排序,会发现归并排序需要开一个额外的数组temp用来存储排好序的元素

归并排序模板
#include <iostream>

using namespace std;

const int N = 10010;
int num[N];//原数组
int tem[N];//临时数组

void merge(int low,int mid,int high)//合并函数
{
    int i = low,j = mid + 1,k = low;//i、j指向需要合并的两个序列的首位置
    while (i <= mid && j <= high)//i、j指针都不超过合并序列的最后位置
    {
        //将较小数存储在temp之中,并且后移指针
        if (num[i] < num[j]) tem[k++] = num[i++];
        else tem[k++] = num[j++];
    }
    while (i <= mid) tem[k++] = num[i++];//左半序列还有元素
    while (j <= high) tem[k++] = num[j++];//右半序列还有元素
    for (int i = low;i <= high;i++) num[i] = tem[i];//拷贝元素
}

void merge_sort(int l,int r)//递归设计:排序函数
{
    if (l >= r) return;//递归出口:分解至一个数
    int mid = (l + r) / 2;
    merge_sort(l,mid);//归并排序左半序列
    merge_sort(mid + 1,r);//归并排序右半序列
    merge(l,mid,r);//将左右合并
}

int main()
{
    int n;
    cin >> n;
    for (int i = 1;i <= n;i++) cin >> num[i];
    merge_sort(1,n);//对第1个位置到第n个位置进行归并排序
    for (int i = 1;i <= n;i++) cout << num[i] << " ";
    return 0;
}
分治实例 —— 快速排序

基本思想:通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序。

实现原理

  • 设置两个变量 i、j,排序开始时:i = 1,j = n
  • 找基准位置,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面,默认序列的第一个数为基准元素,假设为key,先j从右往左试探,直到a[j] < key就停止试探,i从左往右试探,直到a[i] > key就停止试探,如果i < j,就交换a[j]a[i];如果i与j相遇,则i或j上的元素与基准元素交换,则这一轮排序结束。此时,基准元素将序列一分为二
  • 递归调用分界点前和分界点后的子数组排序,重复2.2、2.3的步骤
  • 最终就会得到排序好的数组

例如:6,2,7,3,9,8对这6个数进行从小到大排序文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-438216.html

  • 初始时,设数组的第一个元素6为基准,用i指向数组首元素,用j指向数组的最后一个元素,开始扫描。指针j从后往前扫描,直到扫描到一个小于基准6的元素之后,停下。指针i从前往后扫描,直到扫描到一个大于基准6的元素之后,停下。
    算法基础15 —— 分治算法(归并排序 + 快速排序)
  • 在达到上图状态的时候,交换元素位置。
    算法基础15 —— 分治算法(归并排序 + 快速排序)
  • j指针继续向左试探,然后指针i、j相遇,此时,交换i、j指向的元素与基准元素的位置.至此,第一趟排序结束。基准6左边的元素均小于6,右边的元素均大于6
    算法基础15 —— 分治算法(归并排序 + 快速排序)
  • 对上图中元素6左边的部分进行快速排序。首先指针i指向3,指针j指向2,j先从右往左试探,会发现2 < 3,故直接停下。然后i从左往右试探,发现i、j指针重合。故交换元素位置,如下图。
    算法基础15 —— 分治算法(归并排序 + 快速排序)
  • 同理,再对6右边的部分快速排序。首先指针i指向7,指针j指向8,j先从右往左试探,查到比7小的元素,一直走到7的位置停下。发现i、j指针重合。故下一步继续快速排序9、8两个元素。最后得到一个递增序列。
    算法基础15 —— 分治算法(归并排序 + 快速排序)
快速排序模板
#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int N = 10010;
int a[N];
int n;

void quick_sort(int l,int r)
{
    if (l >= r) return;
    int temp = a[l];//保存基准
    int i = l,j = r;
    while (i != j)
    {
        while (a[j] >= temp && i < j) j--;//j指针从右往左试探
        while (a[i] <= temp && i < j) i++;//i指针从左往右试探
        if (i < j) swap(a[i],a[j]);//当i、j指针都停下后,交换元素位置
    }
    a[l] = a[i];//i == j退出循环,与基准元素交换位置
    a[i] = temp;//第一次快排结束,基准元素更新为temp,基准位置更新为i,再继续排序
    quick_sort(l,i - 1);//对基准左边快速排序
    quick_sort(i + 1,r);//对基准右边快速排序
}

int main()
{
    cin >> n;
    for (int i = 1;i <= n;i++) cin >> a[i];
    quick_sort(1,n);//对第1个元素到第n个元素进行排序
    for (int i = 1;i <= n;i++) cout << a[i] << " ";
    return 0;
}
快速排序的时间复杂度
  • 最好情况:发生在整个数组被分成两段长度相等的子数组时,为O(nlogn)
  • 最坏情况:待排序的序列为正序或者逆序(9、8、7、6、5、4、3…),每次划分只得到一个比上一次划分少一个记录的子序列,为O(n ^ 2)
  • 平均时间复杂度:O(nlogn)

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