归并排序python版本

React 源码解析 | Reconcile协调过程 上篇讲了React的工作流程,这篇详细的讲一下render过程中的beginWork函数,也就是深度优先创建Fiber树中"递"的过程。beginWork函数传入当前已经创建好的Fiber节点,返回创建/复用的第一个子FIber节点,也就是wip.child在renderRoot中,在开始创建整棵FIber树之前,会先调用prepareRefreshStack创建/复用一个新的HostRootFiber。 阅读详情

1、问题描述:排序算法中归并排序是于1945年由冯·诺伊曼首次提出,可以通过递归实现和非递归实现,本次采用递归实现。递归实现的归并排序是算法设计中分治策略的典型应用。
2、性能分析:
   最差时间复杂度为:O(nlogn)
   最优时间复杂度为:O(nlogn)
   平均时间复杂度为:O(nlogn)
   所需辅助空间为:O(n)
   稳定性:稳定
3、代码

def merge_sort(a):
    if len(a) <= 1:
        return a
    mid = len(a)//2
    left = merge_sort(a[:mid])
    right = merge_sort(a[mid:])
    res = []
    i = j = 0
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] <= right[j]:
            res.append(left[i])
            i += 1
        else:
            res.append(right[j])
            j += 1
    if i == len(left):
        res.extend(right[j:])
    else:
        res.extend(left[i:])
    return res

   重新学习了下,更新第二种方法

这次的算法思路可以用三国里面最经典的一句话来描述:合久必分,分久必合
def merge_sort(a, left, right):
    if left < right:
        mid = (left+right) // 2
        merge_sort(a, left, mid)
        merge_sort(a, mid+1, right)
        merge(a, left, mid, right)

def merge(a, left, mid, right):
    b = [0]*len(a)
    for i in range(len(a)):
        b[i] = a[i]
    i = left
    j = mid+1
    k = i
    while i <= mid and j <= right:
        if b[i] <= b[j]:
            a[k] = b[i]
            i += 1
        else:
            a[k] = b[j]
            j += 1
        k += 1
    while i <= mid:
        a[k] = b[i]
        k += 1
        i += 1
    while j <= right:
        a[k] = b[j]
        k += 1
        j += 1

a = [3,6,7,2,5,1,4]
merge_sort(a, 0, len(a)-1)
print(a)
oracle19c 无备份情况下重建ocr 和 votedisk 无备份情况下重建ocr 和 votedisk – 19c 备注:测试环境基本上都有ocr自动备份文件,建议参考有备份情况下恢复ocr和votedisk Deconfigure and reconfigure entire cluster will rebuild OCR and Voting Disk, user resources (database, instance, service, ... 阅读详情

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