归并排序(Merge Sort)

本文详细介绍了归并排序的基本概念,包括其工作原理和分治策略。通过递归示例和代码片段展示如何用Java实现归并排序,适合初学者理解稳定排序算法。

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一、简述

归并排序是建立在归并操作上的一种有效,稳定的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。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(binary merge)。速度仅次于快速排序,内存少的时候使用,可以进行并行计算的时候使用。

  1. 选择相邻两个数组成一个有序序列。
  2. 选择相邻的两个有序序列组成一个有序序列。
  3. 重复第二步,直到全部组成一个有序序列。

二、归并排序算法原理

1️⃣申请大小为两个已经排序序列之和的空间,用来存放合并后的序列。
2️⃣设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置。
3️⃣比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置。
4️⃣重复步骤3️⃣直到某一指针超出序列尾。
5️⃣将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。

三、示例

1️⃣递归应用

public class MergeSort {
    public static int[] mergeSort(int[] source, int start, int h) {
        if (start == h)
            return new int[]{source[start]};

        int mid = start + (h - start) / 2;
        int[] leftArr = mergeSort(source, start, mid); //左有序数组
        int[] rightArr = mergeSort(source, mid + 1, h); //右有序数组
        int[] target = new int[leftArr.length + rightArr.length]; //新有序数组

        int m = 0, n = 0, s = 0;
        while (m < leftArr.length && n < rightArr.length) {
            target[s++] = leftArr[m] < rightArr[n] ? leftArr[m++] : rightArr[n++];
        }
        while (m < leftArr.length)
            target[s++] = leftArr[m++];
        while (n < rightArr.length)
            target[s++] = rightArr[n++];
        return target;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] source = new int[]{1, 3, 6, 7, 5, 9, 4, 2, 8, 10};
        int[] target = mergeSort(source, 0, source.length - 1);
        for (int tar : target) {
            System.out.println(tar);
        }
    }
}

2️⃣二路归并,首先要使待排序的数组为有序的。数组排序方法举例:

  1. 排序api:Arrays.sort(array);
  2. 部分排序法:Arrays.sort(arr, 2, 6);选择想要排序的部分数字,排前不排后[排列部分为 2、3、4、5],其他数字顺序不变。
  3. 冒泡排序法
  4. 选择排序法
  5. 插入排序法
  6. 快速排序法
### 归并排序的实现原理 归并排序是一种基于分治法(Divide and Conquer)的有效排序算法。其核心思想是通过将待排序数组分割为更小的部分,分别对这些部分进行排序后再将其合并成为一个整体有序的结果[^1]。 具体来说,归并排序的过程可以分为以下几个方面: #### 1. **分解** 整个数据集被递归地划分为较小的子集合,直到每个子集合仅包含单个元素为止。因为单一元素本身已经是有序的,所以这一步骤完成了基础单元的创建[^2]。 #### 2. **合并** 当所有的子集合都已经被拆解到最小单位之后,开始逐步地把它们两两合并起来,在每次合并的过程中都会确保新形成的组合也是按照顺序排列好的。这种“归并”的过程会一直持续下去,直至最终形成一个完整的、完全有序的数据列表[^3]。 以下是归并排序的核心伪代码表示: ```python def merge_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr mid = len(arr) // 2 left_half = merge_sort(arr[:mid]) right_half = merge_sort(arr[mid:]) return merge(left_half, right_half) def merge(left, right): sorted_array = [] i = j = 0 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]: sorted_array.append(left[i]) i += 1 else: sorted_array.append(right[j]) j += 1 sorted_array.extend(left[i:]) sorted_array.extend(right[j:]) return sorted_array ``` 这段代码展示了如何使用 Python 来实现归并排序的功能。其中 `merge` 函数负责执行实际的合并操作,而 `merge_sort` 则控制着递归调用以及何时停止进一步划分输入数组。 ### 时间复杂度分析 由于每一次都将当前序列分成两半处理,并且每一层都需要遍历全部 n 项来进行比较和移动,因此总的运行时间为 O(n log n)。 ### 稳定性特点 值得注意的是,归并排序属于稳定性的排序方式之一,这意味着即使存在相等的关键字记录也不会改变彼此原有的次序关系。
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