【排序】归并排序

最新推荐文章于 2024-12-15 17:47:59 发布
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常见排序算法之归并排序——归并排序
保护小周ღ的博客
07-12 2265
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。...
数据结构排序选择排序归并排序基数排序PPT学习教案.pptx
10-05
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排序算法——归并排序
2202_75359757的博客
09-13 1023
归并排序（merge sort）是一种基于分治策略的排序算法，包含图 1所示的“划分”和“合并”阶段。（图 1 归并排序的划分与合并阶段）
归并排序 详解
热门推荐
k_koris的博客
05-30 28万+
注：内容，图片来自于慕课网liuyubobobo老师的课程。 算法复杂度：O（nlogn）； 也许有很多同学说，原来也学过很多O（n^2）或者O（n^3）的排序算法，有的可能优化一下能到O（n）的时间复杂度，但是在计算机中都是很快的执行完了，没有看出来算法优化的步骤，那么我想说有可能是你当时使用的测试用例太小了，我们可以简单的做一下比较： 当数据量很大的时候 nlogn的优势将会比...
快速排序与归并排序
qq_62800805的博客
10-06 1073
快速排序和归并排序是两种常见且高效的排序算法，它们都基于比较操作来实现数据排序。快速排序通过选择基准元素将待排序数据划分成左右两个子序列，然后递归对子序列排序；归并排序通过递归地将待排序数据分割成较小的子序列，然后合并排序好的子序列。在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的排序算法。
快速排序 归并排序 几种排序的时间复杂度和空间复杂度
a1463073169的博客
04-16 1984
快速排序在数量不算太多的情况下排序速度比较快。假设给定一组无序数据 [100,30,200,90,150,-100,-300,22,300,400,210,260,4,1,9,111,222,878]，使用快速排序进行排序。
排序之归并排序
dong132697的博客
09-03 2万+
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。所谓归并，就是将两组有序的数据合成为一组有序的数据，例如有如下两个有序数组，将两个有序数组归并为一个有序数组，这就是一次归并操作。
Java归并排序
qq_38875964的博客
12-11 3939
归并排序（Merge Sort）是应用分治思想的一个典型例子。把一个待排序序列拆分为两个子序列，分别对两个子序列排序，子序列排序时也采用相同的方法，直至拆分后的两个子序列都是有序的，即长度为1的序列天然有序，这时停止拆分，将两个有序的子序列归并为一个更大的有序序列，与之前拆分时的路径相反，不断的归并有序子序列，最终归并为一个序列。这种将两个有序序列归并为一个有序序列的操作称为二路归并。
归并排序java实现
bitcarmanlee的博客
05-16 996
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。
归并排序算法
2401_86810295的博客
12-15 2098
归并排序（Merge Sort）是一种基于分治策略的高效排序算法。它的基本思想是将一个数组分成两个子数组，分别对这两个子数组进行排序，然后将排好序的子数组合并成一个最终的排序数组。
必学排序算法——归并排序
ycs66的博客
10-19 1886
归并排序算法是必须掌握的一种基础算法，在一些比较出名的竞赛acm、蓝桥杯，并且在一些公司面试题中都可能会出现，而且作为简单题我们必须要拿下，所以我们要引起重视，下面让我们来深入了解归并排序算法。归并排序（Merge Sort）是一种经典的分治算法，它采用分治法将一个数组分成若干个子数组，分别对每个子数组进行排序，然后再将已排序的子数组合并成一个完整的排序数组。归并排序的时间复杂度为 O(nlogn)，且它是一个稳定的排序算法。
项目极简说明_这是一个全面涵盖计算机科学中十大经典排序算法的详细实现与深度分析的开源项目包括冒泡排序选择排序插入排序希尔排序快速排序归并排序计数排序桶排序基数排序.zip
10-05
这些排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、快速排序、归并排序、计数排序、桶排序以及基数排序。 冒泡排序通过重复遍历待排序的数列，比较相邻的两个元素，如果顺序错误就交换它们，直到数列变得...
数据结构课件：第10章 排序2选择排序归并排序基数排序.pptx
06-01
本篇内容主要涉及数据结构中的内部排序方法，包括选择排序、堆排序以及归并排序和基数排序。这些排序算法是计算机科学中数据处理和算法设计的基础部分，对于理解和优化程序性能至关重要。 **选择排序**是一种简单...
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3D打印机调度问题的研究。目标是同时降低完成时间和成本.zip
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12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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外部排序归并排序时间
12-29
### 外部排序的时间复杂度 对于外部排序而言，由于涉及磁盘I/O操作，整体效率不仅取决于算法本身的时间复杂度，还受到读写速度的影响。通常情况下，当数据量超出内存容量时，会采用多趟处理的方式进行排序。每趟处理过程中，程序将部分数据加载到内存完成内部排序后再写出至临时文件；最终再对这些临时文件执行k路归并得到完全有序的结果集[^3]。 具体来说，在理想状况下（假设每次都能充分利用缓冲区），外部排序的整体时间复杂度大约为 O(nlog_kn)，其中 k 表示可同时参与归并的文件数目，而 n 则代表待排序记录总数。这里需要注意的是，实际应用中的性能还会因硬件条件差异有所波动。 ### 归并排序的时间复杂度 归并排序遵循分治原则，即递归地将列表分割成更小子序列直到每个子序列仅含单个元素，之后逐步两两合并已排序的小序列形成更大规模的有序集合。这一过程确保了即使面对逆序排列的数据也能保持稳定的线性对数级运行效率。 归并排序的最佳、最差以及平均情况下的时间复杂度均为 O(n log n) 。这是因为无论输入如何分布，都需要经历相同次数的划分与合并动作才能使整个数组变得有序[^4]。 ```python def merge_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr mid = len(arr) // 2 left_half = merge_sort(arr[:mid]) right_half = merge_sort(arr[mid:]) return merge(left_half, right_half) def merge(left, right): sorted_list = [] i = j = 0 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]: sorted_list.append(left[i]) i += 1 else: sorted_list.append(right[j]) j += 1 sorted_list.extend(left[i:]) sorted_list.extend(right[j:]) return sorted_list ```
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