分治法
将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题,递归的求解这些子问题,然后再合并这些子问题的解来建立原问题的解。
归并排序
利用分治法的思想,将待排序的元素递归的分成两个子问题解决,然后将这些子问题的解合并,得到排序的结果。
合并操作:将A[ p, q],A[ q+1, r]合并到A
const int maxn = 1010;
const int INF = 100000000;
int L[maxn], R[maxn];
void Merge(int A[], int p, int q, int r){
int n1 = q - p + 1;
int n2 = r - q;
for (int i = 0; i < n1; i++){
L[i] = A[p + i];
}
for (int j = 0; j < n2; j++){
R[j] = A[q + 1 + j];
}
L[n1] = INF;
R[n2] = INF;
int i = 0, j = 0;
for (int k = p; k <= r; k++){
if (L[i] <= R[j]){
A[k] = L[i];
i++;
}
else{
A[k] = R[j];
j++;
}
}
}
归并排序:
void Merge_Sort(int A[], int p, int r){
if (p < r){
int q = (p + r) / 2;
Merge_Sort(A, p, q);
Merge_Sort(A, q + 1, r);
Merge(A, p, q, r);
}
}
算法复杂度
如归并排序的图所示,归并排序每次都将待排的数组均分为L和R两个,
如此,假设对一个元素的操作时间是c,我们可以得到一个地归树:
已知有n个叶子结点的完全二叉树的高度为lg n,所以,我们得知归并排序的算法时间复杂度为O(nlg n)。