浅析各类排序算法(八) 归并排序

归并排序详解
本文深入讲解归并排序算法,包括其工作原理、实现步骤及代码示例。归并排序是一种基于比较的高效排序方法,利用分治策略将序列分解再合并,确保排序稳定且具有O(n*logn)的时间复杂度。

归并排序(Merge Sort)

归并排序也是一类高效的基于比较的排序算法,是分治思想的典型应用。它的工作原理是首先将未排序序列分成n份元素个数为1的子序列(个数为1被认为是有序的),然后进行合并,最后子序列数为1即已排序序列。归并排序是时间复杂度为次平方中唯一的稳定的排序算法。

归并排序的一般步骤:

1.将原始序列分成n份,每份元素个数为1.
2.反复进行有序序列的合并,直到最后子序列数为1.

排序过程图:

思路:
先考虑怎样将两个有序序列合并成一个的问题.
设置两个指针p_low和p_high分别指向两个子序列的第一个元素位置,另外设置一个指针指向存放排序元素的首地址。然后反复比较p_low位置和p_high位置元素的大小,大的移到数组中指针后移。
合并的代码:
void Merge(int arr[], int low, int mid, int high, int &ans[]) { 
    //low->mid区间元素有序,mid+1->high区间元素有序,将两区间合并
    int p_left = low, p_right = mid + 1, p_result = low;
    while(p_left <= mid && p_right <= high) {
        if(arr[p_left] <= arr[p_right]) 
            ans[p_result++] = arr[p_left++];
        else 
            ans[p_result++] = arr[p_right++];
    }
    //循环之后肯定有一个指针先到达了终界值,然后将剩余元素一次放入数组尾
    while(p_left <= mid) 
        ans[p_result++] = arr[p_left++];
    while(p_right <= high)
        ans[p_result++] = arr[p_right++];
    return;
}

然后思考怎样将原序列分开的问题.
可以采用递归实现,边界是当p_low = p_high时。然后分别对low->mid, mid+1->high递归。
递归代码:
void MergeSort(int arr[], int low, int high, int &ans[], int &tmp[]) {
    if(low == high) //递归边界
        ans[low] = arr[low];
    else {
        int mid = (low + high) / 2;
        MergeSort(arr, low, mid, tmp);
        MergeSort(arr, mid+1, high, tmp);
        Merge(tmp, low, mid, high, ans);
    }
    return;
}

时间复杂度:

O(n*lgn)

空间复杂度:

O(n)

稳定性:

稳定

代码实现:

void Merge(int arr[], int low, int mid, int high, int &ans[]) { 
    //low->mid区间元素有序,mid+1->high区间元素有序,将两区间合并
    int p_left = low, p_right = mid + 1, p_result = low;
    while(p_left <= mid && p_right <= high) {
        if(arr[p_left] <= arr[p_right]) 
            ans[p_result++] = arr[p_left++];
        else 
            ans[p_result++] = arr[p_right++];
    }
    //循环之后肯定有一个指针先到达了终界值,然后将剩余元素一次放入数组尾
    while(p_left <= mid) 
        ans[p_result++] = arr[p_left++];
    while(p_right <= high)
        ans[p_result++] = arr[p_right++];
    return;
}

void MergeSort(int arr[], int low, int high, int &ans[], int &tmp[]) {
    if(low == high) //递归边界
        ans[low] = arr[low];
    else {
        int mid = (low + high) / 2;
        MergeSort(arr, low, mid, tmp);
        MergeSort(arr, mid+1, high, tmp);
        Merge(tmp, low, mid, high, ans);
    }
    return;
}

关于归并排序和其他排序算法的比较可以看堆排那一节。浅析各类排序算法(七) 选择类排序之堆排序
归并排序可以用来求解逆序数对。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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