1.拆分序列(按一定长度拆分为n个子序列)
2.比较(元素之间比较大小并排序)
3.归并(每两个子序列进行合并,直到全部合并完成)
如图所示。

例题:

最好情况下,序列已有序,时间复杂度O(n)。
最坏情况下,序列完全逆序,时间复杂度O(nlogn)。
平均时间复杂度是O(nlogn)。
算法稳定。
较为简单,不多赘述。
序列拆分、比较与归并:时间复杂度分析
本文探讨了如何通过拆分序列、元素排序以及合并操作来处理数据,分析了在不同情况下的时间复杂度,包括最好、最坏及平均情况,并强调算法的稳定性。适合理解基本的数据处理技术与时间复杂度概念。
1.拆分序列(按一定长度拆分为n个子序列)
2.比较(元素之间比较大小并排序)
3.归并(每两个子序列进行合并,直到全部合并完成)
如图所示。

例题:

最好情况下,序列已有序,时间复杂度O(n)。
最坏情况下,序列完全逆序,时间复杂度O(nlogn)。
平均时间复杂度是O(nlogn)。
算法稳定。
较为简单,不多赘述。
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