算法系列—自底向上归并排序

本文探讨了自底向上的归并排序方法,通过逐步两两归并数组,直至整合整个数组。从最小的单元开始,逐步增加数组大小进行归并,最后处理可能出现的不同大小子数组。该算法在最坏情况下需要1/2NlgN至NlgN次比较,最多访问数组6NlgN次。

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思路:先归并微型数组,然后再成对归并得到的子数组,直到我们将整个数组归并到一起

先进行两两归并(每个元素想象成大小为1的数组),然后四四归并,然后八八归并。。。

最后一次归并的第二个子数组可能比第一个子数组要小(merge方法可以解决此问题)


对于长度为N的任意数组,自底向上的归并排序需要  1/2NlgN至NlgN次比较,最多访问数组6NlgN次。N为数组元素个数。



#include <iostream>
#include <algorithm>
//函数声明

void merge(int A[], int tempArry[], int lo, int mid, int hi);
void MergeSort(int A[], int size);

void MergeSort(int A[],int size)	//size为数组大小
{
	int *aux = new int[size];  //临时存放合并的序列 
	for(int sz=1;sz<size;sz=sz+sz)
	{
		for(int lo=0;lo<size-sz;lo+=sz+sz)
		{
			merge(A, aux, lo, lo + sz - 1, std::min(lo + sz + sz - 1, size - 1));
		}
	}

}

void merge(int A[],int tempArry[],int lo,int mid,int hi)
{
	int i = lo, j = mid + 1;
	for(int k=lo;k<=hi;k++)
	{
		tempArry[k] &
### 自底向上归并排序算法的实现与原理 #### 一、概念概述 自底向上归并排序是一种基于分治策略的有效排序方法。不同于自顶向下的递归版本,此方法通过迭代逐步增加待排序列的大小来构建最终有序列表[^2]。 #### 二、基本思想 该算法的核心在于从最小单位——单个元素开始,依将这些单元两两组合形成更大的有序片段,直至整个数据集变得有序为止。具体来说,在每一轮迭代过程中,会把当前长度为`sz`的小段落配对合并成长度约为`2*sz`的新段落;当某轮结束若剩余部分不足一对则单独处理之[^4]。 #### 三、伪代码表示 以下是简化版的伪代码展示如何实施这一过程: ```plaintext for sz = 1; sz < N; sz *= 2: for lo = 0; lo < N-sz; lo += 2 * sz: merge(a, aux, lo, lo+sz-1, min(lo+2*sz-1,N-1)) ``` 这里`merge()`函数负责完成实际的数据交换工作以确保局部区域内的顺序性。值得注意的是,为了提高效率通常还会引入辅助数组`aux[]`用于临存储中间状态从而减少不必要的复制操作[^5]。 #### 四、Python语言实例 下面给出一段完整的 Python 版本代码作为参考: ```python def bottom_up_merge_sort(arr): n = len(arr) # 创建一个副本用于保存原始输入 aux = arr.copy() def merge(src, dst, low, mid, high): i, j = low, mid + 1 # 合并两个已经排序好的区间到目标位置 for k in range(low, high + 1): if i > mid: dst[k] = src[j]; j+=1 elif j > high: dst[k] = src[i]; i+=1 elif src[j] < src[i]: dst[k] = src[j]; j+=1 else: dst[k] = src[i]; i+=1 size = 1 while size < n: for left_start in range(0, n, size * 2): midpoint = min((left_start + size - 1), (n - 1)) right_end = min((left_start + 2*size - 1), (n - 1)) if midpoint < right_end: merge(aux, arr, left_start, midpoint, right_end) aux, arr = arr, aux # 切换源目的数组角色以便下迭代使用 size *= 2 return aux if n % 2 == 0 or n == 0 else arr if __name__ == "__main__": test_array = [8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] sorted_result = bottom_up_merge_sort(test_array) print(sorted_result) ``` 上述代码实现了自底向上归并排序逻辑,并且包含了必要的边界条件判断以适应不同规模的数据集合[^1]。
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