链表和归并排序(Merge Sort)

归并排序在链表排序中表现出色,通过分治策略实现。首先将链表分割为单节点链表,再逐步合并成有序链表。分割过程中,利用快慢指针确定中间节点;合并时,根据元素大小依次合并两个有序链表,确保最终结果有序。

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归并排序适合于对链表进行原址排序,即只改变指针的连接方式,不交换链表结点的内容。

归并排序的基本思想是分治法:先把一个链表分割成只有一个节点的链表,然后按照一定顺序、自底向上合并相邻的两个链表。

只要保证各种大小的子链表是有序的,那么最后返回的链表就一定是有序的.

归并排序分为分割和合并两个子过程。分割是用递归的方法,把链表对半分割成两个子链表;合并是在递归返回(回朔)的时候,把两个有序链表合并成一个有序链表。

绘图1

(注意:只有一个节点的链表一定是有序的)

这里sort过程就是分割过程;merge过程就是合并且排序的过程

说到分割链表,那么问题来了:链表不是随机访问的,我怎么知道分割点在哪里?一个宝贵的经验就是:维护两个指针,一快一慢。快指针每次后移两个单位,慢指针每次只移动一个单位。当快指针移动到tail或者最后一个有效节点时,慢指针就指向了中间的节点。

sort过程:

Node* sort (Node* beg)
{
    if(beg==tail || beg->next==tail) return beg;
    Node* a = beg; Node* b = beg->next;
    while(b!=tail && b->next != tail)
    {
        a = a->next; b = b->next->next;
    }
    b = a->next;    //the beginning of right part
    a->next = tail; //the end of left part
    return merge(sort(beg), sort(b));
}

把链表分割之后就要合并。merge操作传入的参数是两个有序链表,返回的是合并后的有序的链表。两个有序链表简单拼接之后不一定是有序的,需要对每一个元素重排。这个重排的过程是从两个链表各自最小(最大)元素开始,谁小(大)就把谁放到新的链表里。

merge1

Node* LinkedList<T>::merge(Node* a, Node* b)
{
	Node dummy = Node();
	Node* head = &dummy;
	// temp是正在合并的表的节点
	Node* temp = head;
	while(a!=tail && b!=tail) //逐个比较链表a和链表b的每个元素
	{
		if(a->data <= b->data)
		{
			// 如果a比b小, 那么当前结点的后继就是a
			temp->next = a;
			// 把当前节点移向后继
			temp = a;
			// a后移
			a = a->next;
		}
		else 
		{
			temp->next = b;
			temp = b; 
			b = b->next;
		}
		// 如果原表a已经排完,那么新表后面就放b的剩余元素
		// 否则仍然以a为标准和b进行比较
		temp->next = (a==tail) ? b : a;
	}
	return head->next;
}
静态链表是一种基于数组的链表实现方式,它可以在不使用指针的情况下实现链表的基本操作。静态链表实现归并排序的基本思路是将数组分成若干个小的有序数组,然后将这些有序数组两两合并,直到最终得到一个完整的有序数组。 以下是静态链表实现归并排序的步骤: 1. 定义静态链表结构体,包含数据指向下一个元素的指针。 2. 定义归并排序函数,该函数接收一个静态链表作为参数。 3. 在归并排序函数中,首先判断链表是否为空或只有一个元素,如果是,则直接返回。 4. 如果链表中有多个元素,则将链表分成两个部分,分别递归调用归并排序函数。 5. 在递归调用结束后,将两个有序链表合并成一个有序链表。 6. 合并两个有序链表的方法是,比较两个链表的头元素,将较小的元素插入到新链表中,并将指针指向下一个元素。 7. 最后返回新链表。 以下是静态链表实现归并排序的Python代码示例: ```python class Node: def __init__(self, val, next=None): self.val = val self.next = next def merge_sort(head): if not head or not head.next: return head mid = get_mid(head) right = mid.next mid.next = None left = head left = merge_sort(left) right = merge_sort(right) return merge(left, right) def get_mid(head): if not head: return head slow = head fast = head while fast.next and fast.next.next: slow = slow.next fast = fast.next.next return slow def merge(left, right): dummy = Node(0) cur = dummy while left and right: if left.val < right.val: cur.next = left left = left.next else: cur.next = right right = right.next cur = cur.next if left: cur.next = left if right: cur.next = right return dummy.next ```
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