数据结构——归并排序

归并排序,即Merge_Sort,通过递归式的merge操作(merge即归并)实现排序。算法思想是分治思想(divide and conquer)。

归并排序一般是递归实现的  

时间复杂度O(nlgn)

//递归都是一去一回,去的时候divide,回的时候conquer。(表达欠提炼)

1)divide,“分”

   递归地将原来无序的序列分成两部分,直到每个表所含元素个数都变成1。

2)conquer,“治”

   即 Merge。

merge操作实现的功能是:将两个有序表/有序序列归并成一个有序表/有序序列。方法是从两个表头元素开始依次比较,若从小到大排序,则每次取较小的一个,直到一个表取空,此时只需将另一个表剩余元素拿过来接到后面即可。

   ps:第一步divide到最后只剩下一个元素时就成了有序表。


这一篇blog解释的既具体又形象:

http://www.cnblogs.com/jianboqi/archive/2013/01/15/2860500.html

数据结构中的排序算法是指一种将一串数据按照特定顺序(通常是升序或降序)排列的方法。常见的排序算法有多种,每种都有其特点和适用场景: 1. **冒泡排序**(Bubble Sort):简单直观,通过不断交换相邻元素使得较大值逐渐“浮”到数组顶部。效率较低,适用于小规模数据。 2. **选择排序**(Selection Sort):每次从未排序部分找出最小(大)元素,放到已排序部分的末尾。不稳定,对大规模数据效率不高。 3. **插入排序**(Insertion Sort):类似于打扑克牌,将每个元素逐个插入到已排序的部分的适当位置。效率随着数据有序程度提高而提升。 4. **快速排序**(Quick Sort):采用分治策略,选取一个基准元素,将序列分为两部分,一部分小于基准,另一部分大于基准,然后递归地对这两部分进行排序。平均性能好,是一种常用的高效排序法。 5. **归并排序**(Merge Sort):同样基于分治,将数组分成两个子数组,分别排序后再合并。稳定,但需要额外的空间存储。 6. **堆排序**(Heap Sort):利用堆这种数据结构特性,构建最大堆或最小堆进行排序。原地操作,效率较高。 7. **计数排序**(Counting Sort):针对非负整数,统计每个元素出现次数,再根据次数重构有序序列。时间复杂度低至线性,但只能处理整数范围有限的情况。 8. **基数排序**(Radix Sort):按位数从最低位到最高位进行排序,适合数字类型的整数排序。
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