【算法】归并排序

最新推荐文章于 2024-08-12 19:32:44 发布
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分类专栏： 数据结构与算法
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归并排序是一种采用分治策略的排序算法，通过不断将子表两两归并，最终实现整个表的有序。文章以26,5,77,1,61,11,59,15,48,19为例，详细阐述了归并排序的过程。" 129138552,14217132,理解Linux设备树：语法与属性详解,"['linux', 'arm开发', '嵌入式']

1.算法简述


归并排序是分治法的一种典型算法。一开始将有n个元素的待排序表看作n个子表，子表的表长为1。接下来，将n个子表依次两两归并为n/2个子表，此时这n/2个子表的表长变为2。再将n/2个子表归并为n/4个……如此归并，直至只有一个表。


对待排序表(26,5,77,1,61,11,59,15,48,19)，归并排序过程如下：<

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【算法】快速排序
听雨草堂
03-19 1895
1. 算法简介 快速排序是由C. R. A. Hoare提出的一种划分交换排序算法。它采用了一种分治的策略：将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题；递归地求解这些子问题，将这些子问题的解组合为原问题的解。 快排基本思想非常简单： （1）从待排序序列中选择一个元素作为"基准"（pivot）。 （2）所有小于"基准"的元素，都移到"基准"的左边；所有大于"基准"
【算法】矩阵快速求幂
听雨草堂
08-26 7590
1.算法描述 由于矩阵乘法具有结合律，因此A^4 = A * A * A * A = (A*A) * (A*A) = A^2 * A^2。我们可以得到这样的结论：当n为偶数时，A^n = A^(n/2) * A^(n/2)；当n为奇数时，A^n = A^(n/2) * A^(n/2) * A （其中n/2取整）。这就告诉我们，计算A^n也可以使用二分快速求幂的方法。例如，为了算出A^25
归并排序
Notzuonotdied的博客
06-09 518
# include # include /** * 时间:2016年6月6日 00:20:00 * 内容:归并排序 */ void Merge(int*,int *,int,int,int); void MergePass(int*,int*,int,int); void MergeSort(int*,int*,int); void Info(int*,int); int main(v
归并排序.
bsmn2000的博客
08-02 106
归并排序是稳定的排序算法 时间复杂度为O(nlogn) //排序组合 public static void merge(int[] array,int low,int mid,int high) { //new 一个长度是两个小块长度和 的数组 这里用high-low是因为 右边的分组的low不是从0开始的 low+high的话长度就会错误 int[] merge = new int[high-low+1]; //新数组的下标
快速排序&归并排序
qq_40804920的博客
05-02 320
1、快速排序 快速排序利用分治的思想，首先选取一个哨兵，将数组中大于哨兵的元素放到一边，小于数组的元素放到另一边，然后对两边也进行相同的操作。 public void quickSort(List<Integer> t){ quickSort(t,0,t.size()-1); } private void quickSort(List<Integer> t,int l,i...
归并排序简介
Curren的博客
04-22 905
最近在做题的时候接触到求逆序数的这一类题目，比如 51Nod-2134 逆序对个数1000，我参考了网上的一些题解，发现大家普遍用归并排序来解决这一类问题，于是我想要学习一下归并排序的具体实现。我从《算法学习与应用从入门到精通》 1 中摘录了归并排序这一部分的内容，形成了这篇笔记。
小学期算法归并排序.c
07-04
归并排序 输入：待排序数据序列 功能要求：输出每步骤排序情况；希望能进行排序方向的选择（从大到小或从小到大）
Java 归并排序算法、堆排序算法实例详解
08-30
Java 归并排序算法和堆排序算法实例详解 Java 归并排序算法是将两个或两个以上有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。 基本...
排序算法之归并排序
最新发布
rd_w_csdn的博客
08-12 1833
归并排序（Merge Sort）是一种基于分治法的有效排序算法。它将一个列表分成较小的子列表，对每个子列表进行排序，然后合并这些子列表以产生一个有序列表。
排序算法——归并排序
心皿月的博客
07-16 4867
目录： 🍉算法思想 🥝算法描述 🍒实例 具体步骤： 代码实现： 🍍算法效率分析。 归并排序（Mergesort）是建立在归并的有效操作上进行排序，主要采用分治法将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列。即先让每一小段有序，再让小段之间变得有序。将两个有序段归并为一个有序段，称为二路归并；有序段称为归并段。分治法将一个大问题成一些小的问题然后递归求解，而的阶段则将分的阶段得到的各答案“修补”在一起，即分而治之。如下图所示。......
java 中归并排序算法详解
08-29
Java 中归并排序算法详解 Java 中归并排序算法是一种时间复杂度为 O(N logN) 的排序算法，因而其在平常生活工作中应用非常广泛。下面是对 Java 中归并排序算法的详细解释： 算法思想 归并排序算法顾名思义，是一...
快速排序
xuguoli_beyondboy的专栏
10-27 1753
快速排序根据整个文件，把控制当前排序进程的基准关键字放在正确的位置上，在快速排序总，如果把关键字k1k_1放置在位置s(i)s(i)处，那么，当j<s(i)s(i)时，则有kj<=ks(i)k_j<=k_{s(i)},而j>s(i)s(i)时，则有kj>=ks(i)k_j>=k_{s(i)},因此，当把基准关键字放置在此位置上后，原来的文件被划分为两个子文件，其中的一个文件包含记录R0R_0,…,R
归并排序_C
无码
03-12 1397
//   维基百科 归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）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 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
八大排序——归并排序
想飞的鱼的博客
08-12 296
归并排序（Merge sort） 定义 归并排序时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的一个非常典型的应用。 作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现有两种方法： 自上而下的递归（所有递归的方法都可以用迭代重写，所以就有了第2种方法） 自下而上的迭代 和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响，但表现比选择排序好的多，因为始终都是O(nlogn)的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。 算法步骤 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
非递归实现归并排序
m0_74114450的博客
10-18 1038
详解非递归实现归并排序！！！（对所含步骤的理解）
【算法图解】——算法必备
weixin_43585712的博客
09-15 996
1. 大O表示法 大O表示法：O(n)O{(n)}O(n),n代表操作数，指出了算法在最坏情况下的速度有多快，因为我们不仅要知道算法运行完的时间，还需要知道运行时间如何随着数据的增长而增加。 比如：二分查找即折半查找，简单查找是一个一个的找，对于10个元素的有序列表，简单查找：O(10)O{(10)}O(10)=10，折半查找：O(log10)O{(log 10)}O(log10)=4，默认以2为底，那么从10000个找呢？两者的操作数10000，14，可见差别多大。 为什么操作数代表了时间呢？因为计算
十大经典排序算法之归并排序（Merge Sort）
派拉斯兔子的博客
12-27 4109
归并排序（Merge Sort） 1945年由约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）首次提出 执行流程 ①、不断地将当前序列平均分割成2个子序列 ✓ 直到不能再分割（序列中只剩1个元素） ②、不断地将2个子序列合并成一个有序序列 ✓ 直到最终只剩下1个有序序列 （1）归并排序 — divide实现 @Override protected void sort() { leftArray = (T[]) new Comparable[array.length >> 1];
几种常见的排序的算法 C++
qq_35692267的博客
12-10 274
1.归并排序: 归并排序利用了递归的思想（以及分而治之的思想），将数组一分为二（0~mid），（mind+1~end）左右两个子数组，最后将两部分合并起来。 整体算术法时间复杂度为O（nlogn）, 空间复杂度O (n) 。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; //归并过程 void merge(int arr[], in...
C++实现归并排序算法示例解析
根据给定的文件信息，我们可以提取出以下几点关键知识点，分别是关于归并排序算法的实现以及C++编程语言的应用。 ### 标题知识点：MergeSort.rar 标题中的“MergeSort”指的是归并排序，这是一种被广泛使用的排序...
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