python排序算法_归并排序

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#排序算法 #算法 #数据结构

于 2023-11-25 13:15:45 首次发布

本文详细介绍了归并排序的分治策略，步骤，以及其在时间复杂度、稳定性、空间需求方面的特点。同时提供了Python实现代码示例，适用于大数据处理和Python学习者。

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什么是归并排序：

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归并排序是一种基于分治法的排序算法。它的基本思想是将待排序的序列分成若干个子序列，分别进行排序，然后再将已排序的子序列合并成一个有序的序列。

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基本思想：

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归并排序是用分治思想，分治模式在每一层递归上有三个步骤：

分解（Divide）：将n个元素分成个含n/2个元素的子序列。
解决（Conquer）：用合并排序法对两个子序列递归的排序。
合并（Combine）：合并两个已排序的子序列已得到排序结果。

具体来说，归并排序的过程如下：
1. 将待排序的序列不断地二分，直到每个子序列只包含一个元素。
2. 将相邻的子序列两两合并，合并过程中按照大小顺序将元素逐个放入临时数组中。
3. 不断重复上述步骤，直到所有子序列合并成一个有序的序列。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，它是一种稳定的排序算法，适合对大规模数据进行排序。

归并排序的优点包括：

1. 时间复杂度稳定：归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，在大多数情况下都能保持这个性能。
2. 稳定性：归并排序是一种稳定的排序算法，相同元素的相对位置不会改变。
3. 适合大规模数据：归并排序适合对大规模数据进行排序，因为它的时间复杂度不会随着数据规模的增加而大幅度增加。

缺点包括：

1. 需要额外空间：归并排序需要额外的空间来存储临时数组，因此空间复杂度较高。
2. 不适合小规模数据：在数据规模较小的情况下，归并排序的性能可能不如其他排序算法，因为它需要不断地进行数组分割和合并操作。
3. 实现复杂：相对于其他简单的排序算法，归并排序的实现可能比较复杂，需要理解递归和合并的过程。

代码：

def merge_sort(alist):
    n=len(alist)
    if n <= 1:
        return alist
    mid=n//2

    left_li = merge_sort(alist[:mid])
    right_li = merge_sort(alist[mid:])

    left_pointer,right_pointer=0,0
    result=[]

    while left_pointer<len(left_li) and right_pointer<len(right_li):
        if left_li[left_pointer] <= right_li[right_pointer]:
            result.append(left_li[left_pointer])
            left_pointer += 1
        else:
            result.append(right_li[right_pointer])
            right_pointer+=1
    result += left_li[left_pointer:]
    result += right_li[right_pointer:]
    return result
if __name__=="__main__":
    print(merge_sort([214,1,234,3,57,43,23,234]))

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