【数据结构与算法】 合并排序

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🚩合并排序(Sequencing By Merging)

1.百科

合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(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。合并排序法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。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。合并排序也叫归并排序


2.算法思想

合并排序是采用分治策略实现对n个元素进行排序的算法,是分治法的一个典型应用和完美体现。它是一种平衡、简单的二分分治策略,其计算过程分为三大步:
(1)分解:将待排序元素分成大小大致相同的两个子序列。
(2)求解子问题:用合并排序法分别对两个子序列递归地进行排序。
(3)合并:将排好序的有序子序列进行合并,得到符合要求的有序序列

有对 分治法 不太熟悉的可以看看博主这篇文章>>>🔥分治法剖析


2.1合并过程

合并排序的关键步骤在于如何合并两个已排好序的有序子序列为了进行合并,引入一个辅助过程Merge(A,low,middle,high),该过程将排好序的两个子序列A[low:middle]和A[middle+1:high]进行合并。其中,low、high表示待排序范围在数组中的上界和下界,middle表示两个序列的分开位置,满足low≤middle<high由于在合并过程中可能会破坏原来的有序序列,因此,合并最好不要就地进行,本算法采用了辅助数组B[low:high]来存放合并后的有序序列


2.2合并方法

设置三个工作指针i,j,k。其中,i和j指示两个待排序序列中当前需比较的元素,k指向辅助数组B中待放置元素的位置。比较A[i]和A[j]的大小关系,如果A[i]小于等于A[j],则B[k]=A[i],同时将指针i和k分别推进一步;反之,B[k]=A[j],同时将指针j和k分别推进一步。如此反复,直到其中一个序列为空。最后,将非空序列中的剩余元素按原次序全部放到辅助数组B的尾部


3.算法描述

语句if((!s[j])&&(dist[j]<temp))对算法的运行时间贡献最大,也是作为基本语句的原因。当外层循环标号为1时,该语句在内层循环的控制下,共执行n次,外层循环从1~n,因此,该语句的执行次数为n*n=n2,算法的时间复杂性为O(n2)
实现该算法所需的辅助空间包含为数组s和变量i、j、t和temp所分配的空间,因此,🔎Dijkstra算法的空间复杂性为O(n)

void Merge(int A[]int low,int middle,int high)
{
int i,j,k; int *B=new int[high-low+1];
i=low; j=middle+1; k=low;
 while(i<=middle&&j<=high)  //两个子序列非空
 if(A[i]<=A[j])  B[k++]=A[i++];
     else  B[k++]=A[j++];
 while (i<=middle) B[k++]=A[i++];
 while (j<=high) B[k++]=A[j++];
  for(i=low;i<=high;i++) A[i++]=B[i++];
}

还可以用 递归形式 实现

void MergeSort (int A[]int low,int high)
{    int middle;
        if (low<high) 
           {
              middle=(low+high)/2;   //取中点
              MergeSort(A,low,middle); 
             MergeSort(A,middle+1,high); 
              Merge(A,low,middle,high); //合并
           }
}

4.算法分析

当n=1时,T(n)=O(1)
当n>1时,将时间T如下分解:

  1. 分解:这一步需要常量时间O(1)
  2. 解决子问题:递归求解两个规模为n/2的子问题,所需时间为2T(n/2)
  3. 合并:Merge算法可在O(n)时间内完成

得到合并排序算法运行时间T(n)的递归形式为合并排序,鳴人杂记,排序算法,java,算法,c++,数据结构
求得T(n)=nT(1)+nlogn=n+nlogn,即**合并排序算法的时间复杂性为O(nlogn)**
算法所使用的工作空间取决于Merge算法,每调用一次Merge算法,便分配一个适当大小的缓冲区,退出Merge便释放它。在最后一次调用Merge算法时,所分配的缓冲区最大,需要O(n)个工作单元。所以,合并排序算法的空间复杂性为O(n)


5.构造实例

下面给大家个图片更容易理解,合并排序就是三大步骤:分解,然后分别排序再一一合并就ok了合并排序,鳴人杂记,排序算法,java,算法,c++,数据结构
再给大家搞个动图
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6.代码实现

6.1 Java

public static void mergeSort(int[]array){
   
  int length=array.length;
  int middle=length/2;
 
  if(length>1){
    int[]left=Arrays.copyOfRange(array,0,middle);//拷贝数组array的左半部分
    int[]right=Arrays.copyOfRange(array,middle,length);//拷贝数组array的右半部分
    mergeSort(left);//递归array的左半部分
    mergeSort(right);//递归array的右半部分
    merge(array,left,right);//数组左半部分、右半部分合并到Array
  }
}
 
//合并数组,升序
private static void merge(int[]result,int[]left,int[]right){
 
  int i=0,l=0,r=0;
 
  while(l<left.length&&r<right.length){
    if(left[l]<right[r]){
      result[i]=left[l];
      i++;
      l++;
    }else{
      result[i]=right[r];
      i++;
      r++;
   }
  }
 
  while(r<right.length){//如果右边剩下合并右边的
    result[i]=right[r];
    r++;
    i++;
  }
 
  while(l<left.length){
    result[i]=left[l];
    l++;
    i++;
  }
}

6.2 C/C++

#include <malloc.h>
#include <stdlib.h>
void mergesort(int*a,int length){
    int step;
    int*p,*q,*t;
    int i,j,k,len1,len2;
    int *temp;
        step=1;
    p=a;
    q=(int*)malloc(sizeof(int)*length);
    temp=q;
    while(step<length){
        i=0;
        j=i+step;
        k=i;
        len1=i+step<length?i+step:length;
        len2=j+step<length?j+step:length;
        while(i<length){
            while(i<len1&&j<len2){
                q[k++]=p[i]<p[j]?p[i++]:p[j++];
            }
            while(i<len1){
                q[k++]=p[i++];
            }
            while(j<len2){
                q[k++]=p[j++];
            }
            i=j;
            j=i+step;
            k=i;
            len1=i+step<length?i+step:length;
            len2=j+step<length?j+step:length;
        }
        step*=2;
        t=p;
        p=q;
        q=t;
    }
 
    if(a!=p){
        memcpy(a,p,sizeof(int)*length);
    }
    free(temp);
}
void main(void){
int arrary[]={9,6,1,3,8,4,2,0,5,7};
mergesort(arrary,10);
}

sort(int *begin,int *end)

void sort(int *begin,int *end)
{
int size=end-begin;
int*p,*p1,*p2,*mid=begin+size/2;
if(size<=1)return;//边界条件
sort(begin,mid);//递归求解
sort(mid,end);
p=(int*)malloc(size*sizeof(int));//申请临时空间
for(p1=begin,p2=mid;p1!=mid||p2!=end;)//合并有序表
*p++=(p2==end||p1!=mid&&*p1<*p2)?(*p1++):(*p2++);
for(p-=size;begin!=end;)//回填
*begin++=*p++;
free(p-size);//释放临时空间
//C++
#include<string>
#include<iostream>
using namespace std;//合并排序
//合并两部分有序数组time:O(n)
template<typename T>
void Merge(T  *arry,int start,int p,int end)
{
    int lsize=p-start,rsize=end-p;//两个数组的大小
    T * l=new T[lsize],*r=new T[rsize];//要合并的两个数组
    memcpy(l,arry + start,sizeof(T)*lsize);
    memcpy(r,arry + p,sizeof(T)*rsize);//将要合并的数组复制
    int lnow=0,rnow=0,i;//未合并的数字的位置
    for(i=0;lnow<lsize&&rnow<rsize;i++)
    {
        if(l[lnow]>r[rnow])//取较大的数
        {
            arry[start+i]=l[lnow];
            lnow++;
        }
        else
        {
            arry[start+i]=r[rnow];
            rnow++;
        }
    }
    if(lnow==lsize&&rnow!=rsize)//其中一个数组合并完以后,复制剩下的数据
    {
        memcpy(arry+start+i,r+rnow,sizeof(T)*(rsize-rnow));
    }
    else if(rnow==rsize&&lnow!=lsize)
    {
        memcpy(arry+start+i,l+lnow,sizeof(T)*(lsize-lnow));
    }
    delete l;
    delete r;//清理内存
    //return ;
}//排序函数time:O(nlgn)
template<typename T>
void MergeSort(T *arry,int start,int end)
{
    if(end-start > 1)//当元素个数为1时直接返回
    {
        int p=(start + end)/2;//切割数组
        MergeSort(arry,start,p);
        MergeSort(arry,p,end);//分别排序
        Merge(arry,start,p,end);//合并数组
    }
}
int main()
{
      
    int arr[10]={7,3,4,7,10,9,1,5,3,7};
     
    MergeSort(arr,0,10);
    for(int i=0;i<10;i++)
    {
        cout<<arr[i]<<" "<<endl;
    }
    return 0;
}

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