排序——归并(合二为一)

博客介绍了归并排序的步骤,先确定分界点 mid=l+r>>1,接着递归排序并开始归并,最后合二为一。同时给出了注意事项,包含两个 while 循环及将排好序的数组传回原数组的操作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、确定分界点mid=l+r>>1

2、递归排序  开始归并

3、合二为一 (i=l,j=mid+1)

 

#include<iostream>
#include<stdio.h>
using namespace std;
const int N=1e5+10;
int q[N],tmp[N];
int n;
void merge_sort(int q[],int l,int r)
{
    if(l>=r) return;
    int mid=l+r>>1;
    int k=0;
    merge_sort(q,l,mid);
    merge_sort(q,mid+1,r);
    int i=l,j=mid+1;
    while(i<=mid&&j<=r)
    {
        if(q[i]<q[j]) tmp[k++]=q[i++];
        else tmp[k++]=q[j++];
        
    }
        while(i<=mid) tmp[k++]=q[i++];
        while(j<=r) tmp[k++]=q[j++];
    for(i=l,j=0; i<=r; j++,i++) q[i]=tmp[j];
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=0; i<n; i++)scanf("%d",&q[i]);
    merge_sort(q,0,n-1);
    for(int i=0; i<n; i++) printf("%d ",q[i]);
}

注意事项:

      while(i<=mid) tmp[k++]=q[i++];
        while(j<=r) tmp[k++]=q[j++];

     在while循环外面

for(i=l,j=0; i<=r; j++,i++) q[i]=tmp[j];   将排好序的数组传回去q[]里面

 

MPI(Message Passing Interface)是一种用于并行计算的编程模型和库。归并排序是一种经典的排序算法,适合并行计算。 在MPI中,可以通过发送和接收消息来实现进程间的通信。下面是一个基于MPI的归并排序的伪代码: ```python def parallel_merge_sort(data): # 获取进程总数和当前进程编号 size = MPI.COMM_WORLD.Get_size() rank = MPI.COMM_WORLD.Get_rank() # 计算每个进程要处理的数据量 chunk_size = len(data) // size remainder = len(data) % size # 将数据分发到各个进程 if rank == 0: for i in range(size): if i < remainder: chunk = data[i * (chunk_size + 1):(i + 1) * (chunk_size + 1)] else: chunk = data[remainder + i * chunk_size:remainder + (i + 1) * chunk_size] MPI.COMM_WORLD.send(chunk, dest=i, tag=0) # 接收数据 chunk = MPI.COMM_WORLD.recv(source=0, tag=0) # 对本地数据进行排序 chunk.sort() # 归并排序 for step in range(size): # 计算要交换数据的进程编号 partner = (rank + step) % size # 发送和接收数据 sendbuf = chunk recvbuf = MPI.COMM_WORLD.recv(source=partner, tag=step) if rank < partner: sendtag = step recvtag = step + size else: sendtag = step + size recvtag = step MPI.COMM_WORLD.send(sendbuf, dest=partner, tag=sendtag) chunk = merge(chunk, recvbuf) # 将排序好的数据返回 if rank == 0: result = [] for i in range(size): chunk = MPI.COMM_WORLD.recv(source=i, tag=size) result.extend(chunk) return result else: MPI.COMM_WORLD.send(chunk, dest=0, tag=size) ``` 在这个算法中,首先将原始数据分发到各个进程,然后每个进程对本地数据进行排序,接着对每个步骤进行归并排序,并且使用MPI的send和recv函数进行交换数据。最后将排序好的数据返回到主进程。
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