归并排序和快速排序的浅析

这次记录下归并排序和快速排序，以及短作业优先调度的算法，咋一看，其实，前后并没有联系，确实，实际也是没有啥联系的。只是为了将要讲的东西都凑到一起，然后做个总结，仅此而已，先讲下归并排序吧，还是沿袭上一次的一个归纳的方式来给出。

归并排序：就是将一堆数从一小撮，归到一大撮，最后变成有序的数列。简而言之就是这样的一个现象，但具体是怎样表现的呢？最基本的一小撮可以理解为只有两个数，那么这两个数的大小是可以比较得出的，最终两个数的先后排序肯定是很容易的，这个我们很容易理解，基于这样一个思路，我们可以知道最后归并的时候，就是一整串数了，而这些数都是有序的，还是一样，我们来看它的核心部分算法，就是比较然后归并，这样一个核心部分，首先应该知道，归并肯定是有两撮数，那么我们需要做的就是将这两撮数归成一撮数，而且是有序的，在这个过程中，我们借助了中间数组的方法，来存放这组中间数，最后再将它们放回原先的数组。记住这个算法的核心部分代码，记住三个while，第一个是两组排序然后合并，顺利的情况下只需要运行这个while，第二三个while是将剩余的左边或者右边的数存进中间数组，最后复制。它的时间复杂度是O(nlog2n)核心代码如下：

Int temp=left; Int tempArr=new int[arr.length];//定义中间数组，用作临时缓冲区 Int mid=center+1; //从这里可以看出将原数组分为两部分，一部分是从left到center，一部分是从mid到right。 Int base=left;//后来将中间数组的数复制回原来的数组用的下标计数 While(left<=center&&mid<=right)//要求两边比较时，下标不能超过界限，这是最基本的 { If(arr[left]<=arr[mid])//进行两边下标的比较，小的放中间数组，知道两边下标有一个超过 { tempArr[temp++]=data[left++]; } else { tempArr[temp++]=data[mid++]; } } While(left<=center)//可能右边数组都比左边大，那么左边剩下的直接插入到中间数组中 { tempArr[temp++]=data[left++]; } While(mid<=right)//同理，左边数组都比右边小，那么右边剩下的数直接插入到中间数组中 { tempArr[temp++]=data[mid++]; } While(base<=right)//将中间数组复制回原来的数组。 { Data[base]=tempArr[base++]; }

第二部分的代码，虽不归结于核心，但是还是有递归的思想在里面： 将原始数组递归，最后归并： Public void sort(int[] data,int left,int right) { If(left<right) { Center=(left+right)/2; Sort(data,left,center); Sort(data,center+1,right); Merge(data,letf,center,right); } }

接下来讲下，最经典的快速排序，它是所有内排序中最快的一种，因此得名，快速排序的核心步骤是它从两边出发，比较到合适的赋值后，另一边开始比较，最后两个游标相等时，排序结束，将枢纽赋值给这两个游标对应的位置。以此类推，到最底部，就剩下两个数的比较了。一般快速排序都会有一个枢纽的选择，一般是第一个数，然后两边开始和这个数进行比较，大的放在右边，小的放在左边，左边和右边指的是当时游标对应的位置，而这个枢纽，我们可以假想它被放在一个特殊的地方，而它的位置是空的，最后这个空的位置再有枢纽来填写，这样，我们可以来分解下，先看核心代码：

int rule=arr[0]; int i=low; int j=high; while(low<high) { while(low<right&&arr[right]>rule) { Right–; }//这个循环主要是为了从后面往前来和中枢比较，如果发现比其小，那么进行下面的操作 If(low<right) { Arr[low]=arr[right]; Low++; }//发现后面的数比中枢小，那么将前面的游标对应的数赋值为该数，并将游标向后移 while(low<right&&arr[low]<rule) { Low++; }//这个循环是从前向后和中枢比较，大的进行接下来的操作 If(low<right) { Arr[right]=arr[low]; Right–; } 到这里为一个循环，即前面赋值一个数，后面赋值一个数，这是一次循环，如果low还是小right，那么继续这种循环 } Arr[low]=rule;

当然，还包括递归算法： Sort(data,i,low-1); Sort(data,low+1,j);

由于时间关系，要闭馆了，所以，就写这么多吧！短作业优先调度算法就等到下次再讲吧！如有不同想法的筒子，欢迎留言探讨哦！谢啦！

这次记录下归并排序和快速排序，以及短作业优先调度的算法，咋一看，其实，前后并没有联系，确实，实际也是没有啥联系的。只是为了将要讲的东西都凑到一起，然后做个总结，仅此而已，先讲下归并排序吧，还是沿袭上一次的一个归纳的方式来给出。归并排序：就是将一堆数从一小撮，归到一大撮，最后变成有序的数列。简而言之就是这样的一个现象，但具体是怎样表现的呢？最基本的一小撮可以理解为只有两个数，那么这两个数的大小是可以比较得出的，最终两个数的先后排序肯定是很容易的，这个我们很容易理解，基于这样一个思路，我们可以知道最后归并的时候，就是一整串数了，而这些数都是有序的，还是一样，我们来看它的核心部分算法，就是比较然后归并，这样一个核心部分，首先应该知道，归并肯定是有两撮数，那么我们需要做的就是将这两撮数归成一撮数，而且是有序的，在这个过程中，我们借助了中间数组的方法，来存放这组中间数，最后再将它们放回原先的数组。记住这个算法的核心部分代码，记住三个while，第一个是两组排序然后合并，顺利的情况下只需要运行这个while，第二三个while是将剩余的左边或者右边的数存进中间数组，最后复制。它的时间复杂度是O(nlog2n)核心代码如下：Int temp=left;Int tempArr=new int[arr.length];//定义中间数组，用作临时缓冲区Int mid=center+1;//从这里可以看出将原数组分为两部分，一部分是从left到center，一部分是从mid到right。Int base=left;//后来将中间数组的数复制回原来的数组用的下标计数While(left<=center&&mid<=right)//要求两边比较时，下标不能超过界限，这是最基本的{If(arr[left]<=arr[mid])//进行两边下标的比较，小的放中间数组，知道两边下标有一个超过{tempArr[temp++]=data[left++];}else{tempArr[temp++]=data[mid++];}}While(left<=center)//可能右边数组都比左边大，那么左边剩下的直接插入到中间数组中{tempArr[temp++]=data[left++];}While(mid<=right)//同理，左边数组都比右边小，那么右边剩下的数直接插入到中间数组中{tempArr[temp++]=data[mid++];}While(base<=right)//将中间数组复制回原来的数组。{Data[base]=tempArr[base++];}第二部分的代码，虽不归结于核心，但是还是有递归的思想在里面：将原始数组递归，最后归并：Public void sort(int[] data,int left,int right){If(left<right){Center=(left+right)/2;Sort(data,left,center);Sort(data,center+1,right);Merge(data,letf,center,right);}}接下来讲下，最经典的快速排序，它是所有内排序中最快的一种，因此得名，快速排序的核心步骤是它从两边出发，比较到合适的赋值后，另一边开始比较，最后两个游标相等时，排序结束，将枢纽赋值给这两个游标对应的位置。以此类推，到最底部，就剩下两个数的比较了。一般快速排序都会有一个枢纽的选择，一般是第一个数，然后两边开始和这个数进行比较，大的放在右边，小的放在左边，左边和右边指的是当时游标对应的位置，而这个枢纽，我们可以假想它被放在一个特殊的地方，而它的位置是空的，最后这个空的位置再有枢纽来填写，这样，我们可以来分解下，先看核心代码：int rule=arr[0];int i=low;int j=high;while(low<high){while(low rule){Right–;}//这个循环主要是为了从后面往前来和中枢比较，如果发现比其小，那么进行下面的操作If(low<right){Arr[low]=arr[right];Low++;}//发现后面的数比中枢小，那么将前面的游标对应的数赋值为该数，并将游标向后移while(low<right&&arr[low]<rule){Low++;}//这个循环是从前向后和中枢比较，大的进行接下来的操作If(low<right){Arr[right]=arr[low];Right–;}到这里为一个循环，即前面赋值一个数，后面赋值一个数，这是一次循环，如果low还是小right，那么继续这种循环}Arr[low]=rule;当然，还包括递归算法：Sort(data,i,low-1);Sort(data,low+1,j);由于时间关系，要闭馆了，所以，就写这么多吧！短作业优先调度算法就等到下次再讲吧！如有不同想法的筒子，欢迎留言探讨哦！谢啦！ <script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"></script>