第十六周项目1-(5)归并排序

本文介绍了一种经典的排序算法——归并排序,并通过C语言实现了该算法。具体包括归并排序的基本思想、核心代码实现及其测试过程。通过示例展示了排序前后数据的变化,验证了归并排序的有效性。

问题及代码:

  1. /*   
  2. * Copyright (c)2016,烟台大学计算机与控制工程学院   
  3. * All rights reserved.   
  4. * 文件名称:项目1.cpp   
  5. * 作    者:董雪
  6. * 完成日期:2016年12月14日   
  7. * 版 本 号:v1.0    
  8. *问题描述:验证归并排序,完成测试。 
  9. *输入描述:无   
  10. *程序输出:测试数据   
  11. */    
归并排序:

#include <stdio.h>  
#include <malloc.h>  
#define MaxSize 20  
typedef int KeyType;    //定义关键字类型  
typedef char InfoType[10];  
typedef struct          //记录类型  
{  
    KeyType key;        //关键字项  
    InfoType data;      //其他数据项,类型为InfoType  
} RecType;              //排序的记录类型定义  
  
void Merge(RecType R[],int low,int mid,int high)  
{  
    RecType *R1;  
    int i=low,j=mid+1,k=0; //k是R1的下标,i、j分别为第1、2段的下标  
    R1=(RecType *)malloc((high-low+1)*sizeof(RecType));  //动态分配空间  
    while (i<=mid && j<=high)       //在第1段和第2段均未扫描完时循环  
        if (R[i].key<=R[j].key)     //将第1段中的记录放入R1中  
        {  
            R1[k]=R[i];  
            i++;  
            k++;  
        }  
        else                            //将第2段中的记录放入R1中  
        {  
            R1[k]=R[j];  
            j++;  
            k++;  
        }  
    while (i<=mid)                      //将第1段余下部分复制到R1  
    {  
        R1[k]=R[i];  
        i++;  
        k++;  
    }  
    while (j<=high)                 //将第2段余下部分复制到R1  
    {  
        R1[k]=R[j];  
        j++;  
        k++;  
    }  
    for (k=0,i=low; i<=high; k++,i++) //将R1复制回R中  
        R[i]=R1[k];  
}  
  
void MergePass(RecType R[],int length,int n)    //对整个数序进行一趟归并  
{  
    int i;  
    for (i=0; i+2*length-1<n; i=i+2*length)     //归并length长的两相邻子表  
        Merge(R,i,i+length-1,i+2*length-1);  
    if (i+length-1<n)                       //余下两个子表,后者长度小于length  
        Merge(R,i,i+length-1,n-1);          //归并这两个子表  
}  
void MergeSort(RecType R[],int n)           //自底向上的二路归并算法  
{  
    int length;  
    for (length=1; length<n; length=2*length) //进行log2n趟归并  
        MergePass(R,length,n);  
}  
int main()  
{  
    int i,n=10;  
    RecType R[MaxSize];  
    KeyType a[]= {9,8,7,6,5,4,3,2,1,0};  
    for (i=0; i<n; i++)  
        R[i].key=a[i];  
    printf("排序前:");  
    for (i=0; i<n; i++)  
        printf("%d ",R[i].key);  
    printf("\n");  
    MergeSort(R,n);  
    printf("排序后:");  
    for (i=0; i<n; i++)  
        printf("%d ",R[i].key);  
    printf("\n");  
    return 0;  
}  

运行结果截图:


<think>好的,我现在需要帮用户解决关于归并排序算法优化的问题,用C++实现,并且以数组[6,5,7,8,2]为例。首先,我得回忆一下归并排序的基本原理和常见的优化方法。 归并排序是分治法的典型应用,分为拆分和合并两个阶段。基本步骤是将数组分成两半,分别排序,然后合并。时间复杂度是O(n log n),但空间复杂度是O(n)。用户提到的是优化,所以需要先想常见的优化点有哪些。 可能的优化点包括: 1. 小数组时切换插入排序:因为插入排序在小数据量时表现更好,常数因子小。 2. 避免重复分配临时数组:可以在整个排序过程中重复使用一个临时数组,而不是每次递归都分配。 3. 检查是否已经有序:在合并前判断左半部分的最后一个元素是否小于等于右半部分的第一个元素,如果是的话,不需要合并操作。 4. 非递归迭代法:用迭代代替递归,避免栈溢出的风险和递归调用的开销。 5. 减少复制操作:比如在合并的时候,交替使用原数组和临时数组,减少数据复制的次数。 下来,我需要以数组[6,5,7,8,2]为例,说明优化后的归并排序过程。可能需要先画出原始归并排序的过程,然后指出在哪些步骤应用了优化,节省了什么操作。 比如,原数组拆分到小数组时,比如当子数组长度小于某个阈值(比如4或5)时,使用插入排序。例如,当拆分到[6,5]和[7,8,2]时,对前者使用插入排序变成[5,6],可能更快。 另外,合并时如果左半边的最大元素小于等于右半边的最小元素,可以直跳过合并。比如,在某个合并阶段,左半部分已经有序,右半部分也有序,这时候如果左半的最后一个元素<=右半第一个元素,整个区间就已经有序,不需要合并操作。 在C++实现中,需要注意避免频繁的内存分配。通常的做法是提前分配一个和原数组同样大小的临时数组,然后在递归过程中传递这个临时数组的引用,避免每次合并时都分配释放内存。 现在,我需要具体分析这个例子。原数组是6 5 7 8 2。拆分过程: 第一次拆分成左边[6,5],右边[7,8,2]。 左边继续拆分为[6]和[5],当子数组长度为1时,是否继续拆分?或者此时如果使用插入排序的话,可能当子数组长度小于某个值,比如2的时候,改用插入排序。比如当拆到长度为2的子数组时,比如[6,5],这时候用插入排序排序,而不再继续拆分到单个元素。 比如,假设阈值为2,当子数组长度<=2时,用插入排序。那么拆分到左边[6,5]时,因为长度为2,所以用插入排序排成[5,6]。右边的拆分到[7,8,2]时,可能需要继续拆分,因为长度超过阈值。右边拆分为[7]和[8,2]。右边的右边是[8,2],长度2,用插入排序排成[2,8]。然后合并右边部分:合并[7]和[2,8],得到[2,7,8]。然后合并左边[5,6]和右边[2,7,8],得到最终排序后的数组。 在合并过程中,比如当合并[5,6]和[2,7,8]时,可能先检查左边最大的6是否小于等于右边最小的2?显然6>2,所以必须合并。但如果某个合并步骤中,比如合并两个已经排序好的子数组,左半边的末尾<=右半边的开头,那么可以跳过合并,直将它们连起来。 比如,在某个步骤中,假设左半数组是[5,6],右半是[7,8],这时候左半的最大是6,右半的最小7,此时6<=7,所以不需要合并,直成[5,6,7,8]。这可能出现在不同的拆分层次中。 现在,针对具体的例子,可能要看优化后的步骤和原步骤的区别。例如,当拆分到足够小的子数组时,用插入排序可能减少递归深度和合并次数。或者在某些合并步骤中提前判断,跳过不必要的合并操作。 在C++代码实现中,需要写出归并排序的优化版本,可能包括以下几点: 1. 添加插入排序的函数,当子数组长度小于等于阈值(比如4)时,调用插入排序。 2. 在merge函数中,合并前检查是否需要合并。 3. 使用一个全局的临时数组,或者在函数参数中传递临时数组,避免重复分配。 例如,代码结构大致如下: void merge_sort(int arr[], int temp[], int left, int right) { if (right - left <= THRESHOLD) { insertion_sort(arr, left, right); return; } int mid = (left + right) / 2; merge_sort(arr, temp, left, mid); merge_sort(arr, temp, mid+1, right); if (arr[mid] > arr[mid+1]) { // 需要合并 merge(arr, temp, left, mid, right); } } 其中,merge函数将两个有序子数组合并,使用temp数组作为辅助空间。插入排序部分则处理小数组的情况。 现在,以数组[6,5,7,8,2]为例,假设阈值为2,那么拆分到长度为2的子数组时使用插入排序: 初始数组:6 5 7 8 2 拆分到左边[6,5],右边[7,8,2]。 左边长度2,调用插入排序,变为5 6。 右边拆分:7 | 8 2。右边的子数组8 2长度2,插入排序变为2 8。合并右边的7和2 8,得到2 7 8。 最后合并左边5 6和右边2 7 8,需要正常合并,因为5 6的最大是6,右边的最小是2,6>2,所以必须合并。 合并后的结果为2 5 6 7 8。 在这个过程中,可能节省了拆分到更小子数组的递归调用次数,以及在某些情况下跳过了合并步骤。 另外,在合并的时候,是否每次都需要复制到临时数组?比如,优化后的merge函数可能交替使用原数组和临时数组,减少复制次数。例如,使用原地合并的变种,但实现起来可能比较复杂,常见的优化还是提前判断是否需要合并,以及使用插入排序处理小数组。 此外,非递归的迭代实现也是一种优化,可以避免递归调用的栈空间开销。例如,自底向上的归并排序,使用循环迭代处理不同大小的子数组。 总结下来,用户需要的是用C++实现归并排序的优化,并举例说明。需要分步骤解释优化点,以及如何应用在示例数组上。同时,给出对应的代码示例,说明优化的部分。 现在需要把这些思路整理成一个结构清晰的回答,包括分步骤的优化措施,每个优化的具体实现方法,以及以数组[6,5,7,8,2]为例的排序过程,并给出C++代码示例,说明优化后的代码结构和关键点。</think>### 归并排序算法优化详解(C++实现,以数组[6 5 7 8 2]为例) --- #### **一、归并排序基础原理** 归并排序是**分治法**的典型应用,分为两个阶段: 1. **拆分**:将数组递归拆分为左右两半,直到子数组长度为1。 2. **合并**:将有序子数组合并为更大的有序数组。 **时间复杂度**:$O(n \log n)$ **空间复杂度**:$O(n)$ --- #### **二、归并排序的优化策略** 以下为针对C++实现的优化方法: ##### **1. 小数组切换插入排序** - **优化原理**:插入排序在小规模数据(如长度≤16)时效率更高。 - **实现方法**:当子数组长度小于阈值时,改用插入排序。 ```cpp void insertionSort(int arr[], int left, int right) { for (int i = left + 1; i <= right; i++) { int key = arr[i], j = i - 1; while (j >= left && arr[j] > key) { arr[j + 1] = arr[j]; j--; } arr[j + 1] = key; } } ``` --- ##### **2. 避免重复分配临时数组** - **优化原理**:提前分配一个全局临时数组,减少内存分配开销。 - **实现方法**:在递归过程中传递临时数组引用。 ```cpp void mergeSort(int arr[], int n) { int* temp = new int[n]; // 预分配临时数组 mergeSortCore(arr, temp, 0, n - 1); delete[] temp; } ``` --- ##### **3. 跳过已有序的合并操作** - **优化原理**:若左半部分最大值 ≤ 右半部分最小值,无需合并。 - **实现方法**:合并前比较`arr[mid]`和`arr[mid+1]`。 ```cpp if (arr[mid] > arr[mid + 1]) { merge(arr, temp, left, mid, right); } ``` --- ##### **4. 非递归迭代法(自底向上)** - **优化原理**:用循环代替递归,避免栈溢出风险。 - **实现方法**:按步长1, 2, 4...逐步合并子数组。 ```cpp void mergeSortIterative(int arr[], int n) { int* temp = new int[n]; for (int step = 1; step < n; step *= 2) { for (int left = 0; left < n; left += 2 * step) { int mid = min(left + step - 1, n - 1); int right = min(left + 2 * step - 1, n - 1); if (arr[mid] > arr[mid + 1]) { merge(arr, temp, left, mid, right); } } } delete[] temp; } ``` --- #### **三、以数组[6 5 7 8 2]为例的优化过程** 假设阈值为3(长度≤3时用插入排序): 1. **拆分阶段**: - 原数组:$[6, 5, 7, 8, 2]$ - 拆分到左子数组$[6, 5, 7]$和右子数组$[8, 2]$(长度均≤3)。 2. **插入排序**: - 左子数组排序:$[5, 6, 7]$ - 右子数组排序:$[2, 8]$ 3. **合并阶段**: - 合并$[5, 6, 7]$和$[2, 8]$时,检查是否已有序: - 左半最大值7 > 右半最小值2 → 需要合并。 - 最终结果:$[2, 5, 6, 7, 8]$ --- #### **四、完整优化代码示例** ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int THRESHOLD = 3; void insertionSort(int arr[], int left, int right) { for (int i = left + 1; i <= right; i++) { int key = arr[i], j = i - 1; while (j >= left && arr[j] > key) { arr[j + 1] = arr[j]; j--; } arr[j + 1] = key; } } void merge(int arr[], int temp[], int left, int mid, int right) { int i = left, j = mid + 1, k = left; while (i <= mid && j <= right) { temp[k++] = (arr[i] <= arr[j]) ? arr[i++] : arr[j++]; } while (i <= mid) temp[k++] = arr[i++]; while (j <= right) temp[k++] = arr[j++]; for (k = left; k <= right; k++) arr[k] = temp[k]; } void mergeSortCore(int arr[], int temp[], int left, int right) { if (right - left + 1 <= THRESHOLD) { insertionSort(arr, left, right); return; } int mid = left + (right - left) / 2; mergeSortCore(arr, temp, left, mid); mergeSortCore(arr, temp, mid + 1, right); if (arr[mid] > arr[mid + 1]) { merge(arr, temp, left, mid, right); } } void mergeSort(int arr[], int n) { int* temp = new int[n]; mergeSortCore(arr, temp, 0, n - 1); delete[] temp; } int main() { int arr[] = {6, 5, 7, 8, 2}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); mergeSort(arr, n); cout << "排序结果: "; for (int i = 0; i < n; i++) cout << arr[i] << " "; return 0; } ``` --- #### **五、优化效果对比** | 优化策略 | 原归并排序 | 优化后归并排序 | |------------------------|------------------|------------------| | 小数组处理 | 递归到单个元素 | 插入排序加速 | | 临时内存分配 | 频繁分配/释放 | 预分配全局数组 | | 合并操作 | 无条件合并 | 条件跳过 | | 递归调用 | 深度递归 | 减少栈开销 | **输出结果**:`排序结果: 2 5 6 7 8`
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