常见的排序算法——归并排序

一、基本思想

  归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。(分治法将问题(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。

  归并排序的步骤:

  1. 申请空间,大小为两个已经排好序的序列之和,用来存放合并后的序列;
  2. 设置两个指针,初始指向序列的起始位置;
  3. 比较两个指针指向的元素,选择较小的元素放到合并空间,并移动指针到下一位置;
  4. 重复步骤3直到某一指针到达序列尾,将另一序列剩下的元素复制到合并序列尾部;

分治过程图解:(参考 https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6194356.html)

合并步骤图解:

代码实现:

复制代码
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

void PrintArray(vector<int>& vec)
{
    //for(int i = 0; i < vec.size(); i++)
    //    cout << vec[i]  << " " ;
    //cout << endl;
    
    vector<int>::iterator it;
    for(it = vec.begin(); it != vec.end(); it++)    
        cout << *it << " ";    
    cout << endl;
}

void merge(vector<int>& vec, int start, int mid, int end)
{
    int n = end - start + 1;
    if(n>0)
    {
        int k = 0;
        int i = start, j = mid + 1;
        int tmp[n] = {0};
        
        while(i <= mid && j <= end)
        {
            if(vec[i] < vec[j])
                tmp[k++] = vec[i++];
            else
                tmp[k++] = vec[j++];                
        }
        while(i <= mid)
        {
            tmp[k++] = vec[i++];
        }
        while(j <= end)
        {
            tmp[k++] = vec[j++];        
        }
        k = 0;
        while(start <= end)
        {
            vec[start++] = tmp[k++];
        }
    }
}

void merge_sort(vector<int>& vec, int start, int end)
{
    if(start < end)
    {
        int mid = (start + end)/2;
        merge_sort(vec, start, mid);        //这里是一步步的分开
        merge_sort(vec, mid+1, end);
        merge(vec, start, mid, end);        //这里是一步步的合并
    }
}


int main()
{    
    vector<int> vec;
    for(int i = 9; i > 0; i--)
        vec.push_back(i);
    cout << "input  :" << endl; 
    PrintArray(vec);
    merge_sort(vec, 0, 8);
    cout << "sort over  :" << endl; 
    PrintArray(vec);

    return 0;
}
复制代码

说明:

  归并排序是稳定排序,每次合并操作的时间复杂度是O(n),深度是logn,所以总的时间复杂度是O(nlogn)。并且最好=最坏=平均时间复杂度都是O(nlogn)

  空间复杂度:需要额外大小一样的辅助空间,所以空间复杂度是O(n)。

 

 

 

posted @   Brickert  Views(166)  Comments(0Edit  收藏  举报
编辑推荐:
· AI与.NET技术实操系列:基于图像分类模型对图像进行分类
· go语言实现终端里的倒计时
· 如何编写易于单元测试的代码
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
阅读排行:
· 25岁的心里话
· 闲置电脑爆改个人服务器(超详细) #公网映射 #Vmware虚拟网络编辑器
· 零经验选手,Compose 一天开发一款小游戏!
· 通过 API 将Deepseek响应流式内容输出到前端
· AI Agent开发,如何调用三方的API Function,是通过提示词来发起调用的吗
点击右上角即可分享
微信分享提示