归并排序
和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,但表现比选择排序好的多,因为始终都是O(n log n)的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。
归并排序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。归并排序是一种稳定的排序方法。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2-路归并。
算法描述
- 把长度为 n 的输入序列分成两个长度为 n / 2 的子序列;
- 对这两个子序列分别采用归并排序;
- 将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
算法分析
- 最佳情况:T(n) = O(nlogn)
- 空间复杂度: O(n)
- 稳定性: 稳定
代码实现
public class MergeSort {
public static void mergeSort(int[] arr) {
// 空数组 或 只有一个元素的数组,则什么都不做。
if (arr == null || arr.length <= 1) return;
mergeSort(arr, 0, arr.length - 1);
}
private static void mergeSort(int[] arr, int low, int high) {
if (low >= high) return;
// 计算出中间值,这种算法保证不会溢出。
int mid = low + ((high - low) >> 1);
// 先对左边排序
mergeSort(arr, low, mid);
// 先对右边排序
mergeSort(arr, mid + 1,high);
// 归并两个有序的子序列
merge(arr, low, mid, high);
// 把每一趟排序的结果也输出一下。
print(arr);
}
private static void merge(int[] arr, int low, int mid, int high) {
// temp[]是临时数组,包左不包右,所以要额外 + 1。
int[] temp = new int[high - low + 1];
int left = low; // 左侧指针从low开始。
int right = mid + 1; // 右侧指针从mid+1开始。
int index = 0; // 此索引用于temp[]
// 当两个子序列还有元素时,从小到大放入temp[]中。
while (left <= mid && right <= high) {
if (arr[left] < arr[right]) {
temp[index++] = arr[left++];
} else {
temp[index++] = arr[right++];
}
}
// 要么左边没有元素
while (left <= mid) {
temp[index++] = arr[left++];
}
// 要么右边没有元素
while (right <= high) {
temp[index++] = arr[right++];
}
// 重新赋值给arr对应的区间。
for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
arr[low + i] = temp[i];
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {6, 9, 1, 4, 5, 8, 7, 0, 2, 3};
System.out.print("排序前: ");
print(arr);
mergeSort(arr);
System.out.print("排序后: ");
print(arr);
}
// 打印数组
public static void print(int[] arr) {
if (arr == null) return;
for(int i : arr) {
System.out.print(i + " ");
}
System.out.println();
}
}
/*
排序前: 6 9 1 4 5 8 7 0 2 3
6 9 1 4 5 8 7 0 2 3
1 6 9 4 5 8 7 0 2 3
1 6 9 4 5 8 7 0 2 3
1 4 5 6 9 8 7 0 2 3
1 4 5 6 9 7 8 0 2 3
1 4 5 6 9 0 7 8 2 3
1 4 5 6 9 0 7 8 2 3
1 4 5 6 9 0 2 3 7 8
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
排序后: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
*/