前言
重要的事说三遍!
学习!学习!学习!
努力!努力!努力!
一、归并的非递归实现
代码实现:
void MergeSortNonR(int* a, int n)
{
int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
if (tmp == NULL)
{
perror("malloc fail");
return;
}
int gap = 1;
while (gap < n)
{
for (int i = 0; i < n; i += 2 * gap)
{
int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;
int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;
// [begin1,end1] [begin2,end2] 归并
int index = i;
while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
{
if (a[begin1] < a[begin2])
{
tmp[index++] = a[begin1++];
}
else
{
tmp[index++] = a[begin2++];
}
}
while (begin1 <= end1)
{
tmp[index++] = a[begin1++];
}
while (begin2 <= end2)
{
tmp[index++] = a[begin2++];
}
// 拷贝回原数组
memcpy(a + i, tmp + i, (2 * gap) * sizeof(int));
}
gap *= 2;
}
free(tmp);
}
二、计数排序
思想:
计数排序又称为鸽巢原理,是对哈希直接定址法的变形应用。
代码实现:
void CountSort(int* a, int n)
{
int min = a[0], max = a[0];
for (size_t i = 0; i < n; i++)
{
if (a[i] < min)
min = a[i];
if (a[i] > max)
max = a[i];
}
int range = max - min + 1;
int* count = (int*)malloc(sizeof(int) * range);
if (count == NULL)
{
perror("malloc fail");
return;
}
memset(count, 0, sizeof(int) * range);
// 统计数据出现次数
for (int i = 0; i < n; i++)
{
count[a[i] - min]++;
}
// 排序
int j = 0;
for (int i = 0; i < range; i++)
{
while (count[i]--)
{
a[j++] = i + min;
}
}
}
计数排序的特性总结:
- 计数排序在数据范围集中时,效率很高,但是适用范围及场景有限。
- 时间复杂度:O(MAX(N,范围))
- 空间复杂度:O(范围)
- 稳定性:稳定
三、序算法复杂度及稳定性分析
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-716244.html
总结
重要的事说三遍!
成功!成功!成功!
加油吧!从现在开始~文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-716244.html
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