两个有序数组归并的平均比较次数的定量分析

归并操作平均比较次数
本文探讨了两个有序数组归并过程中的平均比较次数,并给出了详细的推导过程。结论显示,归并操作的平均比较次数仅比最好情况下的比较次数少1次。

假定有两个有序数组分别为

An{A1,A2,....An},其中A1<A2<...An

Bm{B1,B2,....Bm},其中B1<B2<...<Bm

归并后得到Cm+n,其中C1<C2<...<Cn

 

很容易得到

最好情况下,比较次数为min(m,n)次(后续的max(m,n)个数直接拷贝到数组C中)。

最坏情况下,比较次数为m+n-1(只有最后一个数获得直接拷贝到数组C中的机会)。

 

平均情况是怎样的呢?

引理1

假定有两个有序数组分别为

An{A1,A2,....An},其中A1<A2<...An

Bm{B1,B2,....Bm},其中B1<B2<...<Bm

归并后得到Cm+n,其中C1<C2<...<Cn

其中数组C的不同的方案数有C(m+n,m)次

【C(x,y)表示组合数,从x个元素中选择y个,y不区分顺序】

-------------------------------------------------------------------------------------------

 

假定最后留存下来直接拷贝进数组C的是B数组中的数,

则最终数组C必有形如:XXXXXXXAn Bk+1 Bk+2 ...Bm

由引理1,数组C的不同的方案数有C(n-1+k,k)。

则平均为

(1/C(m+n,n))* Σ[k=0,m-1](C(n-1+k,k)*(n+k))   【Σ[i=1,m]i = m*(m+1)/2】

= (m/C(m+n,n))*Σ[k=0,m-1]C(m+k,m)

= (m/C(m+n,n))*(C(m,m)+C(m+1,m)+...+C(m+n-1,m)

= (m/C(m+n,n))*C(m+n,m+1)

=m-m/(n+1)

 

最后剩下An的情况类似,计算得到n-n/(m+1)

 

则平均情况下比较次数为m+n-n/(m+1)-m/(n+1)

 

当m=n时,平均比较次数为2n - 2n/(n+1) ,当n很大时接近2n-2。

 

因此到这这样一个结论:归并的平均比较次数只比最好情况下少1次。

 

--------------------------------------------------------------------------------------------

注:此题是清华组合数学常见基本考题,解题用到了模型转换,格路问题,

以及C(m,m)+C(m+1,m)...+C(m+n,m) = C(m+n+1,m+1)的结论(该结论也可以通过格路问题解得) 

 

 

 

 

 

合并两个有序数组时的比较次数取决于数组中元素的数量以及它们的相对顺。在一般情况下,当两个有序数组分别包含 $ m $ $ n $ 个元素时,最坏情况下的比较次数为 $ m + n - 1 $ 次[^3]。这是因为每次比较后都会有一个元素被放置到正确的位置,而最后一个元素无需再进行比较即可直接放入结果数组。 例如,在引用[3]提到的方法中,通过使用两个指针分别遍历 `nums1` `nums2` 中的有效元素,并逐个比较以确定最终顺,这种方法确保了每个元素仅参与一次比较(除了最后一个被放入结果数组的元素)。 如果考虑最佳情况,即其中一个数组的所有元素都小于或等于另一个数组中的所有元素,则比较次数将减少至较少数组长度减一,即 $ \min(m, n) - 1 $ 次。这是因为在合并过程中,一旦一个数组的所有元素都被放入结果数组,剩余的另一个数组中的元素可以直接按顺追加到结果数组末尾而不需要进一步的比较[^3]。 此外,值得注意的是,尽管比较次数是衡量算法效率的一个重要指标,但在实际应用中还需要考虑空间复杂度等因素。例如,直接合并后排的方法虽然可能需要更多的比较操作(取决于排算法的时间复杂度),但它能够就地修改输入数组而不使用额外的空间[^2]。 对于具体的实现细节性能分析,可以参考不同方法的具体代码实现及其复杂度分析。比如归并中的合并步骤通常需要额外的存储空间来临时保存合并后的元素,这与直接合并后排的方法形成了对比[^1]。 ```python def merge_sorted_arrays(nums1, m, nums2, n): # 双指针方法 p1 = 0 p2 = 0 # 创建一个新的列表来存储合并后的结果 merged = [] # 当两个数组都没有到达结尾时 while p1 < m and p2 < n: if nums1[p1] <= nums2[p2]: merged.append(nums1[p1]) p1 += 1 else: merged.append(nums2[p2]) p2 += 1 # 如果nums1还有剩余元素 while p1 < m: merged.append(nums1[p1]) p1 += 1 # 如果nums2还有剩余元素 while p2 < n: merged.append(nums2[p2]) p2 += 1 # 将合并后的结果复制回nums1 for i in range(len(merged)): nums1[i] = merged[i] ``` 这段代码演示了一个双指针技术来合并两个有序数组的例子,它保证了尽可能少的比较次数并且保持了线性的时间复杂度 $ O(m + n) $。
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