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2-3.归并排序详解
阅读量:6707 次
发布时间:2019-06-25

本文共 2022 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

归并排序

基本思想:设两个有序的子序列(相当于输入序列)放在同一序列中相邻的位置上:array[low..m],array[m + 1..high],先将它们合并到一个局部的暂存序列 temp (相当于输出序列)中,待合并完成后将 temp 复制回 array[low..high]中,从而完成排序。

在具体的合并过程中,设置 i,j 和 p 三个指针,其初值分别指向这三个记录区的起始位置。合并时依次比较 array[i] 和 array[j] 的关键字,取关键字较小(或较大)的记录复制到 temp[p] 中,然后将被复制记录的指针 i 或 j 加 1,以及指向复制位置的指针 p 加 1。重复这一过程直至两个输入的子序列有一个已全部复制完毕(不妨称其为空),此时将另一非空的子序列中剩余记录依次复制到 array 中即可。

合并已排序的序列的具体实现代码:

void mergearray(int a[],int first,int mid,int last,int temp[]){	int i=first,j=mid+1;	int m=mid,n=last;	int k=0;	while(i<=m&&j<=n)	{		if (a[i]<=a[j])		{			temp[k++]=a[i++];		}		else		{			temp[k++]=a[j++];		}	}	while(i<=m)	{		temp[k++]=a[i++];	}	while(j<=n)	{		temp[k++]=a[j++];	}	for (i=0;i

归并排序有两种实现方法:自底向上和自顶向下。

自底向上方法,也就是常说的二路归并排序,其基本思想是:第 1 趟排序将长度为 n 的待排序记录看作 n 个长度为 1 的有序子序列,然后将这些子序列两两合并。完成第 1 趟排序之后,将得到 lgn 个长度为 2 的有序子序列(如果 n 为奇数,则最后还有一个长度为 1 的子序列)。第 2 趟排序是在第 1 趟的排序的基础上,将这 lgn 个长度为 2 的子序列两两合并。如此反复,直到最后得到一个长度为n的有序文件为止。从这个排序过程来看,二路归并排序是从将长度为 1 的子序列排序变化到长度为 n 的有序序列,因而是自底向上的。自底向上的二路归并排序算法虽然效率较高,但可读性较差(循环实现比递归实现一般效率都要高些)。

自低向上的具体实现代码:

void mergesortdowntoup(int a[],int n,int temp[]){	int length=1;	while(length

下面来看看自上而下的递归实现,其可读性要好得多。自上而下的方法是采用分治法思想,具体排序过程分成三个过程:

(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 array[low..mid] 和 array[mid + 1..high] 进行归并排序;递归的终结条件:子区间长度为 1(一个记录自然有序)。

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

自上而下的具体实现代码:

void mergesortuptodown(int a[],int first,int last,int temp[]){	if (first

归并排序的完整实现代码如下:

// 归并排序.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"void mergearray(int a[],int first,int mid,int last,int temp[]){	int i=first,j=mid+1;	int m=mid,n=last;	int k=0;	while(i<=m&&j<=n)	{		if (a[i]<=a[j])		{			temp[k++]=a[i++];		}		else		{			temp[k++]=a[j++];		}	}	while(i<=m)	{		temp[k++]=a[i++];	}	while(j<=n)	{		temp[k++]=a[j++];	}	for (i=0;i

时间复杂度分析:对长度为 n 的序列进行 lgn 趟二路归并,而每一趟归并的时间复杂度为 O(n),因此归并排序的平均时间复杂度为 nlgn。

空间复杂度分析:需要与待排记录等大的空间来存储中间变量,因为其空间复杂度为 O(n)。因此,归并排序肯定就不是就地排序了。

补充:归并排序是稳定排序。若归并排序采用链表存储结构的话,实现起来更加高效。

转载于:https://www.cnblogs.com/hdk1993/p/4536869.html

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