在O(n)之内使用归并排序法进行排序

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本文转载了两篇技术博文以供日后复习使用，具体内容涉及软件开发领域的多个方面，包括但不限于编程语言、开发框架及工具等内容。


转载下面两篇博文 以备自己以后巩固

http://blog.youkuaiyun.com/jiadebin890724/article/details/21334059

http://www.cnblogs.com/kkun/archive/2011/11/23/2260271.html

看风人Z
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DS初阶：八大排序之归并排序、计数排序
weixin_51142926的博客
02-19 5554
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 andConquer）的一个非常典型的应用。
八大排序之插入排序和归并排序
冷兮雪的博客
03-19 1535
直接插入排序的特性总结：1. 元素集合越接近有序，直接插入排序算法的时间效率越高2. 时间复杂度：O(N^2)3. 空间复杂度：O(1)，它是一种稳定的排序算法4. 稳定性：稳定。
算法之排序-----排序第二篇 归并排序
cqs_2012
12-17 1278
归并排序 引言   这是我学习总结排序算法的第二篇---归并排序，归并排序还是蛮快的。今天也是蛮高心的一天，写归并排序的代码，一次也没有调试，可能因为程序比较小和自己比较熟悉吧，不过可以肯定的是往后要向这种方向要求和发展自己。 算法   算法描述   归并操作的过程如下： 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列设定两个指针，最初
归并排序(O(n)辅助空间)与原地递归排序(O(1)辅助空间)
a854500070的博客
09-15 1万+
归并排序归并排序是将一个序列划分为同样大小的两个子序列,然后对两个子序列分别进行排序,最后进行合并操作,将两个子序列合成有序的序列.在合成的过程中,一般的实现都需要开辟一块与原序列大小相同的空间,以进行合并操作，所以我们需要最大O(n)的辅助空间用于存储合并序列。下面是归并排序的过程。 原地归并排序原地递归排序的步骤与递归排序一样，都是划分成子序列然后合并子序列，但在实现合并子序列的时候使用了手摇
线性时间的排序算法
dbbaq24022的专栏
06-22 376
前面已经介绍了几种排序算法，像插入排序（直接插入排序，折半插入排序，希尔排序）、交换排序（冒泡排序，快速排序）、选择排序（简单选择排序，堆排序）、2-路归并排序（见我的另一篇文章：各种内部排序算法的实现）等，这些排序算法都有一个共同的特点，就是基于比较。本文将介绍三种非比较的排序算法：计数排序，基数排序，桶排序。它们将突破比较排序的Ω(nlgn)下界，以线性时间运行。 一...
排序算法——归并排序与快速排序
weixin_41582192的博客
07-27 2万+
今天总结一下两种性能优秀的排序算法，归并排序与快速排序。 首先，二者都运用了递归和分治的两种重要思想。在这里递归就不做详细介绍。 分治：顾名思义，分而治之，这是在排序中我们非常常见的一种思想，同时也是在其他场景乃至日常生活的优秀解题方法。当我们遇到一个大的难题无从下手时，我们往往都会将其分成几个小块，当我们处理好每个小模块问题后，将其合并，大的问题便能够的以解决。同样，在我们处理排序问题时，也...
快速排序和基数排序
yeternity的博客
05-09 1491
承接 09-排序1 排序 (25分) #include #include #define MAX 100005 typedef long ElementType; //快速排序-直接调用库函数 //简单整数排序 int compare ( const void *a, const void *b ) { return ( *(ElementType*)a - *(ElementType*)
排序之归并排序
热门推荐
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。
C语言数据结构之归并排序
2301_79201049的博客
03-24 1247
归并排序，是创建在归并操作上的一种有效的排序算法。算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用，且各层分治递归可以同时进行。归并排序思路简单，速度仅次于快速排序（nlogn），为稳定排序算法，一般用于对总体无序，但是各子项相对有序的数列。归并的缺点在于需要O(N)的空间复杂度，归并排序的思考更多的是解决在磁盘中的外排序问题时间复杂度：O(nlogn)空间复杂度：O(n)稳定性：稳定归并排序适用于各种数据规模的排序，而且对于大规模数据的排序效果较好。
排序算法之高效排序:快速排序,归并排序,堆排序详解
05-16 1528
相较于上一期我讲的冒泡、选择、插入等基础排序，快速排序、归并排序和堆排序凭借更优的时间复杂度，成为处理大规模数据排序任务的首选方案。本文我将深入剖析这三种高效排序算法的原理、实现细节、性能特点及适用场景，助力你掌握它们在实际开发中的应用技巧。
数据结构复习指导之归并排序、基数排序、计数排序
心碎烤肠的博客
06-05 1733
归并排序与上述基于交换、选择等排序的思想不一样，归并的含义是将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表。
链表排序的终极挑战：O(1) 空间复杂度归并排序实现
2403_86762465的博客
02-03 450
在链表排序中，归并排序是一种常用且高效的算法，尤其适用于链表这种数据结构。归并排序的时间复杂度为O(n log n)，其中n是链表的长度。然而，传统归并排序的空间复杂度通常为O(log n)，这是因为递归调用栈的存在。但是，在链表上实现归并排序时，我们可以通过迭代的方式来避免使用额外的递归栈空间，从而达到O(1)的空间复杂度（不考虑输入链表本身占用的空间）。下面将介绍如何实现这一目标。
排序算法之——归并排序
2301_79184951的博客
01-24 1131
我们要进行局部的合并，首先就要考虑如何进行局部分割，考虑到合并时我们需要有序数组进行合并。我们将待排数据从中间分割成较小的数据，经过数次分割，数据组被我们分割成单个数据（该部操作本质上就是递归的大问题化小问题思想），可采用递归实现。当分割到一个元素时，2.拷贝时，我们要边合并边拷贝，不能所有合并结束之后才开始拷贝，这是因为没一次合并我们都会改变数组的顺序，改变之后的数组是下一次合并的数组基础。1.进行合并时别忘记拷贝这一操作，同时由于有拷贝这一操作，我们写代码时，最好将归并操作重新用一个函数进行分装。
elasticsearch-kibana
12-25
演示输出文件
cloudsim-云模拟Notes Complete Set(第1到第8集)
12-25
源码来自：https://pan.quark.cn/s/e40db037db81 Overview Consulting Build Status Codacy Badge Codacy Code Coverage Maven Central Documentation Status GPL licensed Repo stars Twitter Follow CloudSim Plus is a modern, up-to-date, full-featured and fully documented Java 25 simulation framework. It's easy to use and extend, enabling modeling, simulation, and experimentation of Cloud computing infrastructures and application services. It allows developers to focus on specific system design issues to be investigated, without concerning the low-level details related to Cloud-based infrastructures and services. CloudSim Plus is a fork of CloudSim 3, re-engineered primarily to avoid code duplication, provide code reuse and ensure compliance with s...
txz-推箱子游戏QZQ.zip-Android studio游戏源代码
12-25
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SIMATIC ET 200SP CPU 1510SP-1 PN手册.pdf
12-25
源码来自：https://pan.quark.cn/s/bc13629ffadc This is the izmir download daemon. It needs to be built with the yocto Linux cross compiler, not the cross compiler for sketches. Compiler was setup using: source /nfs/iir/disks/clantondisk005/users/software/linuxxcompiler/1.4.1/environment-setup-i586-poky-linux-uclibc Run the command on the target: ./clloader --escape --binary < /dev/ttyGS0 > /dev/ttyGS0 clloader --help for other options. Clloader will look for /sketch/sketch.elf and run it if found. Output from the sketch will be redirected back to /dev/ttyGS0 If clloader is HUPed while running a sketch it will terminate the sketch and wait for a command. If the sketch terminates the loader will revert back to waiting for a remote command.
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12-25
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负荷预测基于Transform-KAN的负荷预测研究（Python代码实现）
最新发布
12-25
【负荷预测】基于Transform-KAN的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于Transform-KAN模型的电力负荷预测研究，并提供了Python代码实现。该研究结合了Transformer模型的强大序列建模能力与Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）的独特结构优势，旨在提升负荷预测的精度与鲁棒性。文中详细阐述了模型架构设计、数据预处理流程、训练方法及实验验证过程，展示了在实际电力系统数据上的预测效果，并与其他主流预测模型进行了对比分析，验证了所提方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定Python编程基础和机器学习背景，从事电力系统、能源管理或时序预测相关领域的研究人员及工程技术人员，尤其适合研究生、科研人员和电力行业从业者； 使用场景及目标：①应用于电力系统短期/中期负荷预测，支持电网调度、能源交易与需求响应决策；②为深度学习在能源领域的应用提供新思路，推动高精度负荷预测模型的研发与优化；③通过开源代码促进学术复现与技术迭代； 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码进行实践操作，深入理解Transform-KAN模型的实现细节，重点关注其在时序特征提取与非线性拟合方面的机制，同时可尝试在不同数据集上进行迁移测试以评估泛化能力。
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