Java 归并排序

归并排序(Merge Sort)是一种基于分治法的排序算法。它将一个大数组分成两个较小的子数组,分别对每个子数组进行排序,然后再将这两个已排序的子数组合并成一个完整的已排序数组。归并排序的时间复杂度为 O(n log n),其中 n 是数组的大小。

以下是一个 Java 实现归并排序的示例:

public class MergeSort {  
  
    // 主函数,用于测试归并排序  
    public static void main(String[] args) {  
        int[] array = {38, 27, 43, 3, 9, 82, 10};  
          
        System.out.println("给定数组:");  
        printArray(array);  
          
        mergeSort(array, 0, array.length - 1);  
          
        System.out.println("\n排序后的数组:");  
        printArray(array);  
    }  
  
    // 归并排序函数  
    public static void mergeSort(int[] array, int left, int right) {  
        if (left < right) {  
            // 找到中间点  
            int middle = (left + right) / 2;  
  
            // 对左半部分进行排序  
            mergeSort(array, left, middle);  
  
            // 对右半部分进行排序  
            mergeSort(array, middle + 1, right);  
  
            // 合并已排序的左右两部分  
            merge(array, left, middle, right);  
        }  
    }  
  
    // 合并函数  
    public static void merge(int[] array, int left, int middle, int right) {  
        // 找到两个子数组的大小  
        int n1 = middle - left + 1;  
        int n2 = right - middle;  
  
        // 创建临时数组  
        int[] leftArray = new int[n1];  
        int[] rightArray = new int[n2];  
  
        // 拷贝数据到临时数组  
        for (int i = 0; i < n1; ++i)  
            leftArray[i] = array[left + i];  
        for (int j = 0; j < n2; ++j)  
            rightArray[j] = array[middle + 1 + j];  
  
        // 合并临时数组到原数组  
  
        // 初始索引分别为两个子数组的起始位置  
        int i = 0, j = 0;  
  
        // 初始索引为合并子数组的起始位置  
        int k = left;  
        while (i < n1 && j < n2) {  
            if (leftArray[i] <= rightArray[j]) {  
                array[k] = leftArray[i];  
                i++;  
            } else {  
                array[k] = rightArray[j];  
                j++;  
            }  
            k++;  
        }  
  
        // 拷贝左子数组剩余的元素(如果有)  
        while (i < n1) {  
            array[k] = leftArray[i];  
            i++;  
            k++;  
        }  
  
        // 拷贝右子数组剩余的元素(如果有)  
        while (j < n2) {  
            array[k] = rightArray[j];  
            j++;  
            k++;  
        }  
    }  
  
    // 打印数组函数  
    public static void printArray(int[] array) {  
        int n = array.length;  
        for (int i = 0; i < n; ++i)  
            System.out.print(array[i] + " ");  
        System.out.println();  
    }  
}

代码解释:

  1. mergeSort 方法
    • 递归地将数组分成左右两部分,直到每部分只有一个元素或为空。
    • 递归调用 mergeSort 方法对左右两部分进行排序。
    • 调用 merge 方法将已排序的左右两部分合并成一个完整的已排序数组。
  2. merge 方法
    • 创建两个临时数组 leftArray 和 rightArray 分别存储左右两部分。
    • 将左右两部分分别拷贝到临时数组中。
    • 使用两个指针 i 和 j 分别遍历临时数组 leftArray 和 rightArray
    • 使用一个指针 k 遍历原数组,根据临时数组中的元素大小,将较小的元素依次拷贝回原数组。
    • 如果某一临时数组的元素已经拷贝完,则将另一临时数组的剩余元素拷贝回原数组。
  3. printArray 方法
    • 用于打印数组中的元素。

运行结果:

程序运行后,会先打印给定的数组,然后打印排序后的数组。

归并排序是一个稳定的排序算法,适用于大多数需要排序的场景。它的空间复杂度为 O(n),因为需要额外的临时数组来存储子数组的元素。

### 归并排序的基本原理 归并排序是一种经典的排序算法,其核心思想是**分治法**。它通过将数组分成若干子序列,对每个子序列进行排序,然后再将它们合并为一个有序的序列。具体步骤包括: - **分解**:将待排序序列分成两个子序列。 - **解决**:递归地对两个子序列进行归并排序。 - **合并**:将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。 归并排序具有稳定性和较好的时间复杂度,适用于大规模数据的排序。其时间复杂度为 $ O(N \log N) $,其中 $ N $ 是数据量。这是因为将数列分开成小数列一共要 $ \log N $ 步,每步都是一个合并有序数列的过程,时间复杂度为 $ O(N) $,因此总的时间复杂度为 $ O(N \log N) $。 ### Java 实现归并排序算法 以下是一个基于分治思想的 Java 实现示例: ```java public class MergeSort { // 主方法,用于启动归并排序 public static void mergeSort(int[] array) { if (array == null || array.length <= 1) { return; } mergeSort(array, 0, array.length - 1); } // 递归实现归并排序 private static void mergeSort(int[] array, int left, int right) { if (left >= right) { return; } int mid = (left + right) / 2; mergeSort(array, left, mid); // 对左半部分排序 mergeSort(array, mid + 1, right); // 对右半部分排序 merge(array, left, mid, right); // 合并两个有序部分 } // 合并两个子数组的方法 private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) { // 创建临时数组 int[] temp = new int[right - left + 1]; int i = left, j = mid + 1, k = 0; // 比较左右子数组元素,按顺序放入临时数组 while (i <= mid && j <= right) { if (array[i] <= array[j]) { temp[k++] = array[i++]; } else { temp[k++] = array[j++]; } } // 将剩余的左半部分元素复制到临时数组 while (i <= mid) { temp[k++] = array[i++]; } // 将剩余的右半部分元素复制到临时数组 while (j <= right) { temp[k++] = array[j++]; } // 将临时数组的元素复制回原数组 for (int p = 0; p < temp.length; p++) { array[left + p] = temp[p]; } } // 测试归并排序 public static void main(String[] args) { int[] data = {38, 27, 43, 3, 9, 82, 10}; System.out.println("排序前的数组:"); for (int num : data) { System.out.print(num + " "); } mergeSort(data); System.out.println("\n排序后的数组:"); for (int num : data) { System.out.print(num + " "); } } } ``` ### 归并排序的优化方法 归并排序实现时可以进行一些优化,以进一步提高性能: - **小数组优化**:当子数组长度较小时,可以采用插入排序替代归并排序,因为插入排序在小规模数据上具有更低的常数因子。 - **避免额外空间拷贝**:可以通过交替使用主数组和辅助数组来减少数据拷贝的开销。 - **自然归并排序**:利用输入数据中已存在的有序段,减少分割步骤,提高效率。 ### 应用场景 归并排序由于其稳定的 $ O(N \log N) $ 时间复杂度,特别适用于: - **外部排序**:处理大规模数据,尤其是当数据存储在外部存储器(如硬盘)时。 - **链表排序**:归并排序适合链表结构,因为它不需要随机访问,而只需要顺序访问。 - **需要稳定排序的场景**:例如在数据库中对记录进行排序时,需要保持相同键值的原始顺序。 ### 优缺点分析 **优点**: - 时间复杂度稳定为 $ O(N \log N) $,适用于大规模数据。 - 是一种稳定排序算法,适合需要保持相同元素顺序的场景。 - 适用于链表结构的排序。 **缺点**: - 需要额外的存储空间,空间复杂度为 $ O(N) $。 - 对于小规模数据,效率不如插入排序等简单算法。 ### 归并排序的扩展 归并排序还可以扩展为**多路归并排序**,即每次将数组分成多个子序列进行排序,然后再合并。这种变体在处理分布式数据或外部排序时非常有用。 ---
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