归并排序

  归并排序的递归算法和非递归算法

之前在排序算法里面都说过归并排序的递归算法了,现在算法课正在学,所以就在补充一下,有关归并排序的递归算法和非递归算法。

归并排序的时间复杂度是nlogn,且最坏最好都是一样的,但是不在位(即需要额外的存储空间)。自己挂个之前的排序链接过来点击打开链接 

下面是归并的递归算法代码(偷懒不再打一遍了。。)

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
int x[1000];
int y[1000];
void Merge(int low, int mid, int high)
{
    int i, j, k;
    int t;
    i = low;
    j = mid+1;
    for(k=low; i<=mid&&j<=high; k++)
    {
        if(x[i] <= x[j])
            y[k] = x[i++];
        else
            y[k] = x[j++];
    }
    while(i <= mid)
    {
        y[k++] = x[i++];
    }
    while(j <= high)
    {
        y[k++] = x[j++];
    }
    for (t=low; t<=high; t++)
    {
        x[t] = y[t];
    }
}
void MSort(int low, int high)            /* 定义归并排序函数,递归方式 */
{
    int mid;
    if(low < high)
    {
        mid = (low+high)/2;
        MSort(low, mid);                 /* 递归调用,将子序列x[low~mid]归并为有序序列 */
        MSort(mid+1, high);                 /* 递归调用,将子序列x[mid+1~high]归并为有序序列 */
        Merge(low,mid,high);                /* 将子序列x[low~mid]和x[mid+1~high]进行归并 */
    }
}
void Print(int n)
{
    for(int i=1; i<=n; i++)
        printf("%d ", x[i]);
    printf("\n");
}
int main()
{
    int n;
    scanf("%d", &n);
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        scanf("%d", &x[i]);
    }
    MSort(1, n);
    Print(n);
    return 0;
}

然后是今天的主要的非递归的算法,大概说一下思路咯。对于一个数组,采用递归是因为可以将一个数组的排序划分成两个小数组的排序,然后每个小数组又可以化成两个小数组直到最后变成一个数字然后在将结果合并在一起。然后转变一下思路,我们从底部开始思考,首先取一个数字让该数字与和它相邻的数字进行排序,然后在取两个数字组成小数组,让该小数组与和它相邻的长度为二的小数组进行排序.......直到最后长度为n。这样写下来就是非递归的归并排序啦~

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
using namespace std;
const int MAX = 10000;
int a[MAX], n;
int b[MAX];

void Merge(int a[], int b[], int l, int m, int r){//把a数组合并到b数组
    int i = l, j = m+1, k = l;
    while((i<=m) && (j<=r)){
        if(a[i] <= a[j])
            b[k++] = a[i++];
        else
            b[k++] = a[j++];
    }
    if(i > m){
        for(int q = j; q<=r; q++){
            b[k++] = a[q];
        }
    }
    else{
        for(int q = i; q<=m; q++){
            b[k++] = a[q];
        }
    }
    return;
}

void MergeSort(int a[], int n){
    int s = 1;
    while(s<n){
        int i=0;
        while(i <= n-2*s){
            //合并到数组b
            Merge(a, b, i, i+s-1, i+2*s-1);
            i = i+2*s;
        }
        if(i+s<n){
            Merge(a, b, i, i+s-1, n-1);
        }
        else{
            for(int j=i; j<=n-1; j++)
                b[j] = a[j];
        }
        s += s;

        i=0;
        while(i <= n-2*s){
            //合并到数组a
            Merge(b, a, i, i+s-1, i+2*s-1);
            i = i+2*s;
        }
        if(i+s<n){
            Merge(b, a, i, i+s-1, n-1);
        }
        else{
            for(int j=i; j<=n-1; j++)
                a[j] = b[j];
        }
        s += s;
    }
}


int main(){
    scanf("%d", &n);
    for(int i=0; i<n; i++){
        scanf("%d", &a[i]);
    }
    MergeSort(a, n);
    for(int i=0; i<n; i++){
        printf("%d ", a[i]);
    }
    return 0;
}


内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
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