數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之歸并排序的實例詳解
歸并排序
基本思想
歸并排序是建立在二路歸并和分治法的基礎(chǔ)上的一個高效排序算法,將已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每個子序
列有序,再使子序列段間有序。若將兩個有序表合并成一個有序表,稱為二路歸并。
將待排序序列R[0...n-1]看成是n個長度為1的有序序列,將相鄰的有序表成對歸并,得到n/2個長度為2的有序表;將這些有序序列
再次歸并,得到n/4個長度為4的有序序列;如此反復(fù)進行下去,最后得到一個長度為n的有序序列。所以呢,我們總結(jié)一下歸并排序
其實就只有兩步:
分解:將有序序列不斷地分裂,直到每個區(qū)間都只有一個數(shù)據(jù)為止.
合并:將兩個區(qū)間合并為一個有序的區(qū)間,一直合并知道只有一個區(qū)間為止.

圖是我偷來的,但是學(xué)習(xí)是認(rèn)真的.
分解的過程我們很容易想明白的,用遞歸就可以.但是我們今天最主要的步驟是合并,你要將兩個區(qū)間合并為一個有序的區(qū)間你會怎么思考呢?
這個非常簡單,只要從比較二個數(shù)列的第一個數(shù),誰小就先取誰,取了后就在對應(yīng)數(shù)列中刪除這個數(shù)。然后再進行比較,如果有數(shù)
列為空,那直接將另一個數(shù)列的數(shù)據(jù)依次取出即可。
代碼實現(xiàn):
//將有序數(shù)組a[]和b[]合并到c[]中
void MemeryArray(int a[], int n, int b[], int m, int c[])
{
int i, j, k;
i = j = k = 0;
while (i < n && j < m)
{
if (a[i] < b[j])
c[k++] = a[i++];
else
c[k++] = b[j++];
}
while (i < n)
c[k++] = a[i++];
while (j < m)
c[k++] = b[j++];
}
其實我們發(fā)現(xiàn)這種做法效率其實還是蠻高的,效率達到了O(N).現(xiàn)在我們解決了合并的問題.
現(xiàn)在總的來看一下歸并排序的做法,通過先遞歸的分解數(shù)列(將數(shù)列分解成只有一個元素的區(qū)間),再合并數(shù)列就完成了歸并排序。
代碼實現(xiàn)
//將有二個有序數(shù)列a[first...mid]和a[mid...last]合并。
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 < k; i++)
a[first + i] = temp[i];
}
void mergesort(int a[], int first, int last, int temp[])
{
if (first < last)
{
int mid = (first + last) / 2;
mergesort(a, first, mid, temp); //左邊有序
mergesort(a, mid + 1, last, temp); //右邊有序
mergearray(a, first, mid, last, temp); //再將二個有序數(shù)列合并
}
}
bool MergeSort(int a[], int n)
{
int *p = new int[n];
if (p == NULL)
return false;
mergesort(a, 0, n - 1, p);
delete[] p;
return true;
}
總結(jié)
歸并排序的效率是比較高的,設(shè)數(shù)列長為N,將數(shù)列分開成小數(shù)列一共要logN步,每步都是一個合并有序數(shù)列的過程,時間復(fù)雜度
可以記為O(N),故一共為O(N*logN)。因為歸并排序每次都是在相鄰的數(shù)據(jù)中進行操作,所以歸并排序在O(N*logN)的幾種排序方
法(快速排序,歸并排序,希爾排序,堆排序)也是效率比較高的。
算法名稱 最差時間復(fù)雜度 平均時間復(fù)雜度 最優(yōu)時間復(fù)雜度 空間復(fù)雜度 穩(wěn)定性
歸并排序 O(NlogN) O(NlogN) O(NlogN) O(n) 穩(wěn)定
所有排序當(dāng)中用的最多的就是堆排序,快速排序,歸并排序.
若從空間復(fù)雜度來考慮:首選堆排序,其次是快速排序,最后是歸并排序。
若從穩(wěn)定性來考慮,應(yīng)選取歸并排序,因為堆排序和快速排序都是不穩(wěn)定的。
若從平均情況下的排序速度考慮,應(yīng)該選擇快速排序。
以上就是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中歸并排序的實例詳解,如有疑問請留言或者到本站社區(qū)交流討論,感謝閱讀,希望能幫助到大家,謝謝大家對本站的支持!
相關(guān)文章
Matlab實現(xiàn)數(shù)據(jù)的動態(tài)顯示方法
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Matlab使用Plot函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)動態(tài)顯示方法,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-06-06
C語言模式實現(xiàn)C++繼承和多態(tài)的實例代碼
本篇文章主要介紹了C語言模式實現(xiàn)C++繼承和多態(tài)的實例代碼,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2017-07-07
C++實現(xiàn)LeetCode(77.Combinations 組合項)
這篇文章主要介紹了C++實現(xiàn)LeetCode(Combinations 組合項),本篇文章通過簡要的案例,講解了該項技術(shù)的了解與使用,以下就是詳細(xì)內(nèi)容,需要的朋友可以參考下2021-07-07

