目录
1. 基本思想
2. 排序原理
3. 排序过程
4.复杂度分析
5.代码实现 (C++、java)
6.运行结果
7.各排序算法效率
1. 基本思想
- 通过一趟排序将待排序列分割成两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小。之后分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序的目的。
2. 排序原理
- 将整个数组不断采用二分法拆分至不能继续拆分,即每组只有一个数据,再把它们两组两组合并到一起,并在合并过程中进行排序,直至把整个数据合到一组为止。
3. 排序过程
- 以从小到大排列为例,设原数组 [8, 4, 5, 7, 1, 3, 6, 2]
- 拆分
- 第一次:[8, 4, 5, 7] [1, 3, 6, 2]
- 第二次:[8, 4] [5, 7] [1, 3] [6, 2]
- 第三次:[8] [4] [5] [7] [1] [3] [6] [2]
- 合并并排序
- 第一次:[4, 8] [5, 7] [1, 3] [6, 2]
- 第二次:[4, 5, 7, 8] [1, 2, 3, 6]
- 第三次:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
4.复杂度分析
平均时间复杂度 | O(nlogn) |
最好情况 | O(nlogn) |
最坏情况 | O(nlogn) |
空间复杂度 | O(n) |
稳定性 | 稳定 |
5.代码实现 (C++、java)
方法解析以C++为例,完整代码含C++,Java
- mergeSort
传入参数为要排序的数组、数组长度
对要排序的数组使用二分法进行划分处理,再分别递归处理划分后的数组,具体代码如下:
void mergeSort(int* A, int lenA) {
if (lenA > 1) { // 数组A还能被分配
// 分治
int n1 = lenA / 2;
int n2 = lenA - n1;
// 将A拆成B与C两个数组
int* B = (int*)malloc(sizeof(int) * n1); // 动态分配
int* C = (int*)malloc(sizeof(int) * n2);
for (int i = 0; i < n1; i++) {
B[i] = A[i];
}
for (int i = 0; i < n2; i++) {
C[i] = A[n1 + i];
}
// 递归
mergeSort(B, n1);
mergeSort(C, n2);
// 合并
merge(B, n1, C, n2, A, lenA);
// 释放内存
free(B);
free(C);
}
}
- merge
传入参数为二分后的两个数组和原数组及它们的数组长度
将两个数组按顺序插入,替换掉原数组的值,使原数组有序,具体代码如下:
void merge(int* B, int lenB, int* C, int lenC, int* A, int lenA) { // 合并
int i = 0, j = 0, k = 0; // i对应数组B, j对应数组C, k对应数组A
while (i < lenB && j < lenC) { // 数组B和数组C的数都没被分配完的情况
if (B[i] <= C[j]) A[k++] = B[i++]; // 升序,从小到大 将较小的先合并进新数组
else A[k++] = C[j++];
}
if (i == lenB) { // 数组B被分配完,数组C剩余的依次分配进新数组
while (j < lenC) A[k++] = C[j++];
}
else { // j == lenC 数组C被分配完,数组B剩余的依次分配进新数组
while (i < lenB) A[k++] = B[i++];
}
}
- 完整代码
C++
// c++
#include<iostream>
#include<cstdlib>
using namespace std;
void mergeSort(int* A, int lenA);
void merge(int* B, int lenB, int* C, int lenC, int* A, int lenA);
int main() {
int n;
cout << "请输入数组长度:";
cin >> n;
cout << "\n输入整数数组:";
int* a = (int*)malloc(sizeof(int) * n); // 动态分配
for (int i = 0; i < n; i++) {
cin >> a[i];
}
mergeSort(a, n);
cout << "\n排序后数组为:";
for (int i = 0; i < n; i++) {
cout << a[i] << " ";
}
}
void mergeSort(int* A, int lenA) {
if (lenA > 1) { // 数组A还能被分配
// 分治
int n1 = lenA / 2;
int n2 = lenA - n1;
// 将A拆成B与C两个数组
int* B = (int*)malloc(sizeof(int) * n1); // 动态分配
int* C = (int*)malloc(sizeof(int) * n2);
for (int i = 0; i < n1; i++) {
B[i] = A[i];
}
for (int i = 0; i < n2; i++) {
C[i] = A[n1 + i];
}
// 递归
mergeSort(B, n1);
mergeSort(C, n2);
// 合并
merge(B, n1, C, n2, A, lenA);
// 释放内存
free(B);
free(C);
}
}
void merge(int* B, int lenB, int* C, int lenC, int* A, int lenA) { // 合并
int i = 0, j = 0, k = 0; // i对应数组B, j对应数组C, k对应数组A
while (i < lenB && j < lenC) { // 数组B和数组C的数都没被分配完的情况
if (B[i] <= C[j]) A[k++] = B[i++]; // 升序,从小到大 将较小的先合并进新数组
else A[k++] = C[j++];
}
if (i == lenB) { // 数组B被分配完,数组C剩余的依次分配进新数组
while (j < lenC) A[k++] = C[j++];
}
else { // j == lenC 数组C被分配完,数组B剩余的依次分配进新数组
while (i < lenB) A[k++] = B[i++];
}
}
Java
// java
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args){
Scanner in = new Scanner(System.in);
System.out.print("请输入数组的长度:");
int size = in.nextInt();
int[] a = new int[size];
System.out.println("请输入数组:");
for(int i = 0; i < size; i++){
a[i] = in.nextInt();
}
System.out.println("排序后数组:");
mergeSort(a,a.length);
for(int k = 0; k < a.length; k++){
System.out.print(a[k]+" ");
}
}
public static void mergeSort(int[] A,int lenA){
if(lenA > 1){ // 数组A还能被分配
// 分治
int n1 = lenA/2;
int n2 = lenA - n1;
// 将A拆成B与C两个数组
int[] B = new int[n1];
int[] C = new int[n2];
for(int i = 0; i < n1; i++){
B[i] = A[i];
}
for(int i = 0; i < n2; i++){
C[i] = A[n1 + i];
}
// 递归
mergeSort(B,n1);
mergeSort(C,n2);
// 合并
merge(B,n1,C,n2,A,lenA);
}
}
public static void merge(int[] B,int lenB,int[] C,int lenC,int[] A,int lenA){ // 合并
int i = 0,j = 0,k = 0; // i对应数组B, j对应数组C, k对应数组A
while (i < lenB && j < lenC){ // 数组B和数组C的数都没被分配完的情况
if(B[i] <= C[j]) { A[k++] = B[i++]; } // 升序,从小到大 将较小的先合并进新数组
else { A[k++] = C[j++]; }
}
if(i == lenB){ // 数组B被分配完,数组C剩余的依次分配进新数组
while(j < lenC) { A[k++] = C[j++]; }
}else { // j == lenC 数组C被分配完,数组B剩余的依次分配进新数组
while(i < lenB) { A[k++] = B[i++]; }
}
}
}
6.运行结果
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-731031.html
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7.各排序算法效率
- 在数据随机的情况下,可以参考下面文章中的图表
- 算法性能:十种常见排序算法时间效率直观对比 - 活的潇洒80 - 博客园
到了这里,关于算法重温:排序 —— 合并排序的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!