【JAVA】归并排序

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归并排序(MERGE-SORT)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,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。(速度仅次于快速排序,为稳定排序算法,一般用于对总体无序,但是各子项相对有序的数列。)

算法描述

归并操作的工作原理如下:

第一步:申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列

第二步: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

第三步: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

重复步骤3直到某一指针超出序列尾,将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

特点

归并排序是稳定的排序.即相等的元素的顺序不会改变。

如输入记录 1(1) 3(2) 2(3) 2(4) 5(5) (括号中是记录的关键字)时,输出的 1(1) 2(3) 2(4) 3(2) 5(5) 中的2 和 2 是按输入的顺序。

这对要排序数据包含多个信息而要按其中的某一个信息排序,要求其它信息尽量按输入的顺序排列时很重要。

归并排序的比较次数小于快速排序的比较次数,移动次数一般多于快速排序的移动次数。

代码

package 归并排序;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 归并排序
 */
//顾名思义,先进行递归,后进行合并。

public class Collections {
    /**
     * 递归
     *
     * @param list
     */
    public static void sort(List list) {
        int l = 0;
        //list.size()-1指的是最后一个索引
        int r = list.size() - 1;
        //链表用的是数组,索引从0开始。
    }


    /**
     * 归:分治
     */
    //先将集合传进来,通过数组或链表将其分成两个数组或两个链表。
    //实际上是将两个数组或链表的索引范围从逻辑上分治出来。
    //比如:0~10的数组,我们将其分为0~5的数组和6~10的数组。
    //而实际上还是一个数组,并没有真正分开。

    //list;链表\left;起始索引\right:结束索引
    //在这里要对List进行分,而分的条件是:left < right
    //而left == right的时候就说明只剩一个数组了,
    //即数组里剩下的未比较的元素就剩一个元素了。
    private static void devide(List list, int left, int right) {
        //这里分的时候,要先计算一下中值索引。
        int mid = (left + right) / 2;
        if (left < right) {
            //左边
            devide( list, left, mid );
            //右边
            devide( list, mid + 1, right );
            //这里不断进行递归,只要不像等,就一直在归。
            //一旦left和right相等的时候,就要并了。

            //} else {
            //这里要注意,当左右两边都分完的时候,
            //原数组里就剩下一个元素了。
            //此时,递归也就自动终止并返回分好ed数组了。
            //所以这里不用再判断,而是直接进行合并。

            /*并(merge)*/
            //我们可以将该方法写到下面的块里。
            //但是,为了方便,我们就在下面写并的方法。

            //合并两个数组
            merge( list, left, mid, mid + 1, right );

            //这里我们在写的时候,我们可以反着来写这个方法。
            //将光标放到上面哪一行代码。组合键alt+enter,
            //然后选择Creat method 'merge' in 'Collections'
        }
    }

    /**
     * 并
     *
     * @param list
     * @param left
     * @param mid
     * @param i
     * @param right
     */
    private static void merge(List list, int left, int mid, int i, int right) {

        //合并的时候,我们可以创建一个临时集合。
        Object[] temp = new Object[list.size()];
        //list.size()指的是数组长度

        int index = left;
        int ls = left, le = mid;//左边的起始索引和结束索引
        int rs = i, re = right;//右边的起始索引和结束索引

        //左又都是从第一个开始比,比完后。
        //如果左边的元素小的话将其放到临时数组里,
        //然后左边的索引加一,再比下一个。
        //如果右边的元素小的话将其放到临时数组里,
        //然后右边的索引加一,再比下一个。
        //如此一直到结束。
        //所以我们初始化一个索引为left,来记录索引。
        //index不能从0开始,而应该从left开始。
        //因为,先在我们比较的数组是逻辑数组,
        //它们的起始索引不一定是从0开始的。


        //至少把一边的所有数组元素按顺序放入临时数组。
        while (ls <= le && rs <= re) {
            //这个两个条件都必须满足,不然就退出了。
            //因为这样就意味着有一边已经排完了。

            //if(list.get(ls)<list.get(rs)){...}
            //这里对象是不能直接比的,比的应该是数据。

            //但是我们在这里可以实现Comparable接口。
            Comparable o1 = (Comparable) list.get( ls );
            Comparable o2 = (Comparable) list.get( rs );
            if (o1.compareTo( o2 ) == -1) {
                //这里判断o1是否小于o2

                //o1小于o2时则排左边
                //因为是升序排,所以先将o1放进临时数组里。
                temp[index] = o1;
                ls++;
            } else {
                //o1大于o2时则排右边
                temp[index] = o2;
                rs++;
            }
            index++;
            //至少把一边的所有数组元素按顺序放入临时数组。
            //但是还是会有剩下的元素。

            // 判断左边是否有剩余的元素。
            if (ls <= le) {
                for (int j = ls; j <= le; j++) {
                    temp[index++] = list.get( j );
                }
            }
            //也可能左边没有剩余的元素,那么我们就

            //判断右边是否有剩余元素

            //这里之所以还要等于re的原因是因为
            // temp[index] = o1;如果在这里放完了
            //ls++;会多加一,ls就比le大了。
            //所以,省的那个元素的索引ls正好是等于le的。
            if (rs <= re) {
                for (int k = rs; k <= re; k++) {
                    temp[index++] = list.get( k );
                }
            }

            //将临时数组里的元素放回原来的数组里
            for (int l = left; l <= right; l++) {
                list.set( l, temp[l] );
            }

        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        List s = new ArrayList();
        s.add( new Student( 121, "张三", 'm' ) );
        s.add( new Student( 123, "李四", 'm' ) );
        s.add( new Student( 122, "王五", 'm' ) );
        java.util.Collections.sort( s );
        System.out.println( s );
    }
}
[Student{id=121, name='张三', sex=m}, Student{id=122, name='王五', sex=m}, Student{id=123, name='李四', sex=m}]
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

归并排序-java实现

目录: https://blog.youkuaiyun.com/stoneWang_L/article/details/89228145 1)冒泡排序 https://blog.youkuaiyun.com/stoneWang_L/article/details/89220461 2)插入排序 https://blog.youkuaiyun.com/stoneWang_L/article/details/89221348 ...

stoneWang_L的博客 5381

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

归并排序java(内附超详解图文讲解)

归并排序介绍:归并排序(MERGE-SORT)是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治(divide- and-conquer)策略(分治法将问题分(divide)成一-些 小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。 归并排序思想示意图1-基本思想: 归并排序思想示意图2-合并相邻有序子序列: 再来看看治阶段,我们需要将两个已经有序的子序列合并成一个有序序列,比如上图中的最后- -次合并,要将[4,5,7,8]和[1

Javascript_tsj的博客 6830

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

归并排序 java_用Java实现归并排序

package com.cn.dataStruct; import java.lang.reflect.Array; import java.util.Arrays; /** * 用Java实现归并排序 */ public class mergeSort { public static void main(String[] args) { int[] arr ...

weixin_39611863的博客 71

归并排序算法的JAVA实现

package Utils.Sort;/***归并排序,要求待排序的数组必须实现Comparable接口*/public class MergeSort implements SortStrategy{       private Comparable[] bridge;        /**       *利用归并排序算法对数组obj进行排序       */       public void

刘锡明的专栏 5565

 java归并排序

java归并排序 目录 1, 归并排序的实现思路 2,归并排序的重点 3,归并排序java实现 4.算法分析 总结: 归并(merge sort)排序是排序中O(nlgn),效率比较高的一种排序。归并的含义是将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表。 1, 归并排序的实现思路 1,将要排序的n个内容,看成n个长度为1的有序表 2,将n个有序列表,拆分为n/2个长度为2的有序列表 3,重复2 的操作,直到所有记录n/2为1不能再拆分了 4,将拆分的有序列表进行判断合并。小的往前..

一路向前 723

Java归并排序

归并排序原理 归并排序(MERGE-SORT)是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治(divide-and-conquer)策略(分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案&amp;amp;quot;修补&amp;amp;quot;在一起,即分而治之)。 网上找到的两张图片:  归并排序代码: import java.util.Arrays; /** * 归并排...

qichangjian的博客 3421

归并排序:JAVA

这个程序展示了如何使用Java实现归并排序,并且通过示例数组进行了测试。你可以根据需要修改输入数组或添加更多的功能。

2302_81104841的博客 798

Java实现归并排序

算法介绍   归并排序是稳定排序,它也是一种十分高效的排序,能利用完全二叉树特性的排序一般性能都不会太差。java中Arrays.sort()采用了一种名为TimSort的排序算法,就是归并排序的优化版本。从上文的图中可看出,每次合并操作的平均时间复杂度为O(n),而完全二叉树的深度为|log2n|。总的平均时间复杂度为O(nlogn)。而且,归并排序的最好,最坏,平均时间复杂度均为O(nlogn)。 基本思想 归并排序(MERGE-SORT)是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治(divid

qq_45800640的博客 2833

java归并排序

java归并排序 java排序算法的一种,时间复杂度为nlog2n。效率较高。 1.数据分割阶段。将数据分成两份,之后递归再分成两份,直到每份只有一个数据,如下图: 2.治理数据阶段。将每一组排序的数据按照一个规则排序,存放在临时数组temp中 下图按照最后一步治理数据为例,起始分开之后的每一步数据治理都可使用这套规则。所以可以分装好,放入排序方法中,等待递归。 具体代码...

qq_43018213的博客 280

归并排序java实现

归并排序是分治思想(divide-and-conquer)的经典运用。分治是先将现有问题分(divide)成一些小问题去递归求解,然后再将所有分的问题进行治理(conquer)合并得到最终结果。1.归并排序利用了完全二叉树的性质,最好最坏与平均时间复杂度均为O(nlogn)。下图来自参考文献1,该图就很清晰描述了归并排序的全过程。2.归并排序是一种稳定排序算法。

bitcarmanlee的博客 1056

java 归并排序_归并排序就这么简单

归并排序就这么简单从前面已经讲解了冒泡排序、选择排序、插入排序,快速排序了,本章主要讲解的是归并排序,希望大家看完能够理解并手写出归并排序快速排序的代码,然后就通过面试了!如果我写得有错误的地方也请大家在评论下指出。归并排序的介绍来源百度百科:归并排序(MERGE-SORT)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已...

weixin_39982537的博客 253

归并排序(Java)

这个过程一直进行,直到每个子数组的长度为1,这时它们已经是有序的了(因为只有一个元素)。// 基本情况:只有一个元素时无需排序。这个数组的大小和原始数组相同,因此空间复杂度为。注:需要注意merge中最后将辅助数组赋值回arr数组的边界问题。将两个有序的子数组合并成一个有序数组。的,即 O(n),其中 n 是两个子数组的总长度。// 将排序好的部分复制回原数组。// 复制剩余的左边部分。// 复制剩余的右边部分。// 合并左右两部分。,其中 n 是数组的长度。归并排序的空间复杂度是。归并排序的核心思想是。

2302_81116822的博客 937
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寻爻青年
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