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马士兵说之归并排序

马士兵说吧 160

前言:

而今你们对“归并排序递归思想理解”大体比较讲究,兄弟们都需要了解一些“归并排序递归思想理解”的相关知识。那么小编也在网络上收集了一些关于“归并排序递归思想理解””的相关内容,希望同学们能喜欢,大家快快来了解一下吧!

大家对于排序应该是挺熟悉的吧,马士兵老师特意为排序出了一波视频,当然文章是转自博客园的,马士兵老师的视频观看请点击下方的了解更多

概要

本章介绍排序算法中的归并排序。内容包括:

1. 归并排序介绍

2. 归并排序图文说明

3. 归并排序的时间复杂度和稳定性

4. 归并排序实现

4.1 归并排序C实现

4.2 归并排序C++实现

4.3 归并排序Java实现

更多排序和算法请参考:数据结构与算法系列 目录

归并排序介绍

将两个的有序数列合并成一个有序数列,我们称之为"归并"。

归并排序(Merge Sort)就是利用归并思想对数列进行排序。根据具体的实现,归并排序包括"从上往下"和"从下往上"2种方式。

1. 从下往上的归并排序:将待排序的数列分成若干个长度为1的子数列,然后将这些数列两两合并;得到若干个长度为2的有序数列,再将这些数列两两合并;得到若干个长度为4的有序数列,再将它们两两合并;直接合并成一个数列为止。这样就得到了我们想要的排序结果。(参考下面的图片)

2. 从上往下的归并排序:它与"从下往上"在排序上是反方向的。它基本包括3步:

① 分解 -- 将当前区间一分为二,即求分裂点 mid = (low + high)/2;

② 求解 -- 递归地对两个子区间a[low...mid] 和 a[mid+1...high]进行归并排序。递归的终结条件是子区间长度为1。

③ 合并 -- 将已排序的两个子区间a[low...mid]和 a[mid+1...high]归并为一个有序的区间a[low...high]。

下面的图片很清晰的反映了"从下往上"和"从上往下"的归并排序的区别。

归并排序图文说明

归并排序(从上往下)代码

/* * 将一个数组中的两个相邻有序区间合并成一个 * * 参数说明: * a -- 包含两个有序区间的数组 * start -- 第1个有序区间的起始地址。 * mid -- 第1个有序区间的结束地址。也是第2个有序区间的起始地址。 * end -- 第2个有序区间的结束地址。 */void merge(int a[], int start, int mid, int end){ int *tmp = (int *)malloc((end-start+1)*sizeof(int)); // tmp是汇总2个有序区的临时区域 int i = start; // 第1个有序区的索引 int j = mid + 1; // 第2个有序区的索引 int k = 0; // 临时区域的索引 while(i <= mid && j <= end) { if (a[i] <= a[j]) tmp[k++] = a[i++]; else tmp[k++] = a[j++]; } while(i <= mid) tmp[k++] = a[i++]; while(j <= end) tmp[k++] = a[j++]; // 将排序后的元素,全部都整合到数组a中。 for (i = 0; i < k; i++) a[start + i] = tmp[i]; free(tmp);}/* * 归并排序(从上往下) * * 参数说明: * a -- 待排序的数组 * start -- 数组的起始地址 * endi -- 数组的结束地址 */void merge_sort_up2down(int a[], int start, int end){ if(a==NULL || start >= end) return ; int mid = (end + start)/2; merge_sort_up2down(a, start, mid); // 递归排序a[start...mid] merge_sort_up2down(a, mid+1, end); // 递归排序a[mid+1...end] // a[start...mid] 和 a[mid...end]是两个有序空间, // 将它们排序成一个有序空间a[start...end] merge(a, start, mid, end);}

从上往下的归并排序采用了递归的方式实现。它的原理非常简单,如下图:

通过"从上往下的归并排序"来对数组{80,30,60,40,20,10,50,70}进行排序时:

1. 将数组{80,30,60,40,20,10,50,70}看作由两个有序的子数组{80,30,60,40}和{20,10,50,70}组成。对两个有序子树组进行排序即可。

2. 将子数组{80,30,60,40}看作由两个有序的子数组{80,30}和{60,40}组成。

将子数组{20,10,50,70}看作由两个有序的子数组{20,10}和{50,70}组成。

3. 将子数组{80,30}看作由两个有序的子数组{80}和{30}组成。

将子数组{60,40}看作由两个有序的子数组{60}和{40}组成。

将子数组{20,10}看作由两个有序的子数组{20}和{10}组成。

将子数组{50,70}看作由两个有序的子数组{50}和{70}组成。

归并排序(从下往上)代码

/* * 对数组a做若干次合并:数组a的总长度为len,将它分为若干个长度为gap的子数组; * 将"每2个相邻的子数组" 进行合并排序。 * * 参数说明: * a -- 待排序的数组 * len -- 数组的长度 * gap -- 子数组的长度 */void merge_groups(int a[], int len, int gap){ int i; int twolen = 2 * gap; // 两个相邻的子数组的长度 // 将"每2个相邻的子数组" 进行合并排序。 for(i = 0; i+2*gap-1 < len; i+=(2*gap)) { merge(a, i, i+gap-1, i+2*gap-1); } // 若 i+gap-1 < len-1,则剩余一个子数组没有配对。 // 将该子数组合并到已排序的数组中。 if ( i+gap-1 < len-1) { merge(a, i, i + gap - 1, len - 1); }}/* * 归并排序(从下往上) * * 参数说明: * a -- 待排序的数组 * len -- 数组的长度 */void merge_sort_down2up(int a[], int len){ int n; if (a==NULL || len<=0) return ; for(n = 1; n < len; n*=2) merge_groups(a, len, n);}

从下往上的归并排序的思想正好与"从下往上的归并排序"相反。如下图:

通过"从下往上的归并排序"来对数组{80,30,60,40,20,10,50,70}进行排序时:

1. 将数组{80,30,60,40,20,10,50,70}看作由8个有序的子数组{80},{30},{60},{40},{20},{10},{50}和{70}组成。

2. 将这8个有序的子数列两两合并。得到4个有序的子树列{30,80},{40,60},{10,20}和{50,70}。

3. 将这4个有序的子数列两两合并。得到2个有序的子树列{30,40,60,80}和{10,20,50,70}。

4. 将这2个有序的子数列两两合并。得到1个有序的子树列{10,20,30,40,50,60,70,80}。

归并排序的时间复杂度和稳定性

归并排序时间复杂度

归并排序的时间复杂度是O(N*lgN)。

假设被排序的数列中有N个数。遍历一趟的时间复杂度是O(N),需要遍历多少次呢?

归并排序的形式就是一棵二叉树,它需要遍历的次数就是二叉树的深度,而根据完全二叉树的可以得出它的时间复杂度是O(N*lgN)。

归并排序稳定性

归并排序是稳定的算法,它满足稳定算法的定义。

算法稳定性 -- 假设在数列中存在a[i]=a[j],若在排序之前,a[i]在a[j]前面;并且排序之后,a[i]仍然在a[j]前面。则这个排序算法是稳定的!

归并排序实现

下面给出归并排序的三种实现:C、C++和Java。这三种实现的原理和输出结果都是一样的,每一种实现中都包括了"从上往下的归并排序"和"从下往上的归并排序"这2种形式。

归并排序C实现

实现代码(merge_sort.c)

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归并排序C++实现

实现代码(MergeSort.cpp)

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归并排序Java实现

实现代码(MergeSort.java)

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上面3种实现的原理和输出结果都是一样的。下面是它们的输出结果:

before sort:80 30 60 40 20 10 50 70 after sort:10 20 30 40 50 60 70 80 

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标签: #归并排序递归思想理解