数据结构之归并排序的实例详解
归并排序
基本思想
归并排序是建立在二路归并和分治法的基础上的一个高效排序算法,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,称为二路归并。
将待排序序列R[0...n-1]看成是n个长度为1的有序序列,将相邻的有序表成对归并,得到n/2个长度为2的有序表;将这些有序序列
再次归并,得到n/4个长度为4的有序序列;如此反复进行下去,最后得到一个长度为n的有序序列。所以呢,我们总结一下归并排序
其实就只有两步:
分解:将有序序列不断地分裂,直到每个区间都只有一个数据为止.
合并:将两个区间合并为一个有序的区间,一直合并知道只有一个区间为止.
图是我偷来的,但是学习是认真的.
分解的过程我们很容易想明白的,用递归就可以.但是我们今天最主要的步骤是合并,你要将两个区间合并为一个有序的区间你会怎么思考呢?
这个非常简单,只要从比较二个数列的第一个数,谁小就先取谁,取了后就在对应数列中删除这个数。然后再进行比较,如果有数
列为空,那直接将另一个数列的数据依次取出即可。
代码实现:
//将有序数组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++]; }
其实我们发现这种做法效率其实还是蛮高的,效率达到了O(N).现在我们解决了合并的问题.
现在总的来看一下归并排序的做法,通过先递归的分解数列(将数列分解成只有一个元素的区间),再合并数列就完成了归并排序。
代码实现
//将有二个有序数列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); //左边有序 mergesort(a, mid + 1, last, temp); //右边有序 mergearray(a, first, mid, last, temp); //再将二个有序数列合并 } } 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; }
总结
归并排序的效率是比较高的,设数列长为N,将数列分开成小数列一共要logN步,每步都是一个合并有序数列的过程,时间复杂度
可以记为O(N),故一共为O(N*logN)。因为归并排序每次都是在相邻的数据中进行操作,所以归并排序在O(N*logN)的几种排序方
法(快速排序,归并排序,希尔排序,堆排序)也是效率比较高的。
算法名称 最差时间复杂度 平均时间复杂度 最优时间复杂度 空间复杂度 稳定性
归并排序 O(NlogN) O(NlogN) O(NlogN) O(n) 稳定
所有排序当中用的最多的就是堆排序,快速排序,归并排序.
若从空间复杂度来考虑:首选堆排序,其次是快速排序,最后是归并排序。
若从稳定性来考虑,应选取归并排序,因为堆排序和快速排序都是不稳定的。
若从平均情况下的排序速度考虑,应该选择快速排序。
以上就是数据结构中归并排序的实例详解,如有疑问请留言或者到本站社区交流讨论,感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!
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