【算法】归并排序的java实现

最新推荐文章于 2025-07-17 00:15:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-17 00:15:00 发布 · 674 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

算法专栏收录该内容

16 篇文章

订阅专栏

本文深入探讨归并排序的基本思想，并通过代码实现展示了如何利用递归和临时数组完成排序过程。强调了排序算法的简单性和高效性。

在编写代码前，请大家看看归并排序的思想。

百度百科--归并排序

下面是根据这个思想而编写的算法。

package MergeSort;

public class MergeSortMain {
	
	public static void main(String[] args){
		int[] theArr=new int[]{98,75,14,15,18,12,14,16,77,1,99,47};
	 MergeSortMain mysort=	new  MergeSortMain(theArr);
		mysort.megerSort();
		mysort.debugPrint();
		
		
	}
	
	private int[] _tmpArr;//--临时区域，为了避免操作原始数组导致结构变化，所以这里直接copy一个数组，然后操作这个数组。
	private int[] _middle_result;
	private int[] _originArr;
	public MergeSortMain(int[] needSortedArray){
		if(needSortedArray==null){
			return;
		}
		_originArr=needSortedArray;
		_tmpArr=new int[needSortedArray.length];
		_middle_result=new int[needSortedArray.length];
		int cindex=0;
		for(int i:_originArr){
			_tmpArr[cindex]=i;
			cindex++;
		}
		
	}
	
	public int[] megerSort(){
		if(_tmpArr==null||_tmpArr.length<=1){
			return _tmpArr;
		}
		if(_tmpArr.length==2){
			recursion_division(0, 1);
			return _tmpArr;
		}
		else{
			 
			 recursion_division(0, _tmpArr.length-1);
			 return _tmpArr;
		}
		
		
	}
	/**
	 * 递归处理归并排序。
	 * beginLoc===表示当前归并排序的左界，
	 * endloc表示右界，当左界=右界时，表示当前划分出来的是一个数，不用排序了。
	 * */
	private void recursion_division(int beginLoc,int endLoc){
		if(beginLoc>=endLoc){
			return;
		}
		else if(endLoc-1==beginLoc){
			meger_sort_division(beginLoc, beginLoc, endLoc, endLoc);
			return;		
			
		}
		int tmpLoc1=  (int)Math.floor(((double)((beginLoc+endLoc)/2)));
		recursion_division(beginLoc, tmpLoc1);
		recursion_division(tmpLoc1+1, endLoc);
		meger_sort_division(beginLoc, tmpLoc1, tmpLoc1+1, endLoc);
		
	}
	
	private void meger_sort_division(int beginLoc1,int endLoc1,int beginLoc2,int endLoc2){
		
		if(beginLoc1<=endLoc1&&beginLoc1<=endLoc2&&beginLoc1<beginLoc2){
			if(beginLoc1==endLoc1&&beginLoc2==endLoc2){
				if(_tmpArr[beginLoc1]>_tmpArr[beginLoc2]){
					int itmp=_tmpArr[beginLoc1];
					_tmpArr[beginLoc1]=_tmpArr[beginLoc2];
					_tmpArr[beginLoc2]=itmp;
				}
				debugPrint();
				return;
			}
			else{
				
				int theLength=endLoc2-beginLoc1+1;
				
				int leftLoc=0;
				int rightLoc=0;
				int theCindex=0;
				for(int cindex=0;cindex<theLength;cindex++){
					
					if(beginLoc1+leftLoc>endLoc1||beginLoc2+rightLoc>endLoc2){
					
						break;
					}
					
					if(_tmpArr[beginLoc1+leftLoc]<=_tmpArr[beginLoc2+rightLoc]){
						_middle_result[cindex]=_tmpArr[beginLoc1+leftLoc];
						leftLoc++;
						theCindex=cindex;
						continue;
					}
					else if(_tmpArr[beginLoc1+leftLoc]>_tmpArr[beginLoc2+rightLoc]){
						_middle_result[cindex]=_tmpArr[beginLoc2+rightLoc];
						rightLoc++;
						theCindex=cindex;
						continue;
					}
					
					
				}
				/**
				 * 假如这个，表明出现了左边遍历完，右边没有遍历完；或者右边遍历完，左边没有遍历完的情况。
				 * */
				if(theCindex<theLength-1){
					if(beginLoc1+leftLoc<=endLoc1){
						for(int cindex=beginLoc1+leftLoc;cindex<=endLoc1;cindex++){
							_middle_result[theCindex+1]=_tmpArr[cindex];
							theCindex++;
						}

					}
					else if(beginLoc2+rightLoc<=endLoc2){
						for(int cindex=beginLoc2+rightLoc;cindex<=endLoc2;cindex++){
							_middle_result[theCindex+1]=_tmpArr[cindex];
							theCindex++;
						}
					}
				}
				
				/**
				 * 将结果放回排序数组中。
				 * */
				for(int cindex=0;cindex<theLength;cindex++){
					_tmpArr[beginLoc1+cindex]=_middle_result[cindex];
				}
				
				debugPrint();
				
			}
		}
		else{
			return;
		}
		
	}
	
	public void debugPrint(){
		if(_tmpArr==null){
			return;
		}
		System.out.println("");
		System.out.print("合并结果：");
		for(int i:_tmpArr){
			
			System.out.print("  "+i+" ");
		}
	}
	
	

}

总结：排序算法是相对简单的。