分治法与归并排序的实战代码

最新推荐文章于 2025-12-31 21:25:26 发布
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#算法 #数据结构

分治法是一种高效的算法设计思想，它将问题分解为若干子问题来解决。归并排序是一种经典的分治算法，它通过将数组分成两半，分别对这两部分进行排序，然后将结果合并成一个有序数组。这种方法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是数组的长度。为了优化时间复杂度，我们可以使用尾递归和剪枝技术来减少不必要的计算。

分治法与归并排序的实战代码 - 集智数据集

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【Java算法】分治--归并排序
2302_79806056的博客
11-06 942
这段 Java 代码实现了使用归并排序算法对给定整数数组进行排序的功能。归并排序是一种分治算法，其主要思想是将数组不断地分割成较小的子数组，直到每个子数组只有一个元素，然后再将这些子数组合并成有序的数组。确定中间数：后序遍历，给左右两个数组排序：合并两个有序数组：还原：代码 算法原理 这段 Java 代码实现了计算给定数组中 “交易逆序对的总数” 的功能，使用了归并排序的思想。
【分治法】归并排序
怪&的个人博客
10-05 281
思想 分治法，分两段（已排好序的），然后依次将两段相对较小的值放入辅助数组 递归 穷尽两段后，将辅助数组覆盖至此区间对应的原数组 #include using namespace std; const int N =1e5+10; int a[N]; int b[N];//辅助数组 int n; void merge_sort(int q[],int l,int r) {//递归思想 if(l>=r) return ;//区间最多一个值，跳出 int mid=l
链表排序算法实战：归并排序与快速排序详解
weixin_35649491的博客
05-16 989
在计算机科学中，链表是一种基础而重要的数据结构，它是众多复杂数据结构和算法的基础。链表由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的引用。链表的特性使其在插入和删除操作上具有优势，因为它不需要像数组那样进行数据迁移。快速排序的实现与数据结构无关，可以应用于数组，链表，或者其他数据结构。考虑到快速排序的经典场景是数组，以下给出快速排序对数组的实现。首先需要定义数组节点的数据结构，这里使用Python语言来描述：# 数组排序，所以直接用列表来代替链表。
分治法求解数组最值实战指南
weixin_33239721的博客
07-20 918
分治法（Divide and Conquer）是一种递归方法，它将原问题分解为若干规模较小但类似于原问题的子问题，递归解决这些子问题，然后再将子问题的解合并以产生原问题的解。这种算法设计策略的优势在于它能够有效地简化问题的结构，从而使得复杂问题的求解过程变得更为直观和易于管理。分治法特别适用于那些能够被有效分解，并且子问题解的合并过程不会变得过于复杂的场景。数组最值问题是算法设计中常见的一类问题，其核心在于寻找一组数据中的最大值或最小值。在计算机科学中，这可以是一维数组，也可以是多维数据结构。
归并排序：分治法的完美实践（手撕代码必备技能）
xiaoningaijishu的博客
05-12 835
各位老铁们（敲黑板），今天咱们要聊的这个归并排序（Merge Sort）可是算法界的活化石啊！因为它完美诠释了"分而治之"的编程哲学，更重要的是——它的时间复杂度稳定在O(n log n)！像Hadoop的MapReduce、数据库的排序操作，底层都是归并排序的变种。（终极提醒）虽然现在各种语言都有现成的sort()方法，但理解归并排序的底层原理，仍然是成为高级开发者的必经之路！这个版本的空间复杂度仍然是O(n)，但避免了递归调用的开销，实测性能提升约15%-20%（数据来自LeetCode实测）！
C++ 分治 归并排序解决问题 力扣 493. 反转对 题解 每日一题
Q741_147的博客
11-03 1077
本文聚焦力扣 493 题 “反转对”，核心讲解如何用归并排序优化解法，将暴力 O (n²) 复杂度降至 O (nlogn)。问题本质是寻找满足 i<j 且 nums [i]>2nums [j] 的数对，采用分治思想将反转对拆分为左子数组内部、右子数组内部及跨数组三类。关键创新在于拆分 “计数” 与 “排序” 阶段，利用子数组有序性，通过单向移动指针高效统计跨数组反转对，同时注意用 long long 避免 2nums [j] 的整数溢出问题。文章还对比了降序和升序两种排序计数思路，帮助读者深化对归并排序分治
彻底掌握归并排序：分治思想与外部排序实战指南
gitblog_00503的博客
09-25 1018
你是否在处理十万级以上数据排序时遇到过内存溢出？是否好奇数据库如何高效排序超过磁盘容量的文件？归并排序（Merge Sort）凭借分治思想和稳定特性，成为解决这些问题的经典方案。本文将从算法原理到工程实践，带你系统掌握归并排序的实现逻辑与外部排序应用，读完即可上手优化你的数据处理流程。 ## 分治思想：从"拆分-合并"到线性时间排序 归并排序的核心在于分治策略（Divide and Conqu...
归并排序实战
实践求真知
03-12 1346
一 归并排序 归并排序（MERGE-SORT） 是利用归并的思想实现的排序方法， 该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解， 而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起， 即分而治之)。 二 归并排序思想图解——分治 三 归并排序思想图解——治 再来看看治阶段， 我们需要将两个已经有序的子序列合并成一个有序序列， 比如上图中的最后一次合并， 要将[4,5,7,8]和[1,2,3,6]两个已经
归并排序：分治法的完美演绎（程序员必看实战指南）
alphacoder123的博客
04-26 355
归并排序就像算法世界里的太极——以柔克刚，把大问题拆解成小问题逐个击破。虽然在实际应用中可能不如快速排序快，但它的稳定性、可预测性和扩展性让它在大数据时代依然占据重要地位。下次当你面对复杂问题时，不妨想想归并排序的智慧：拆解问题、分而治之、有序合并。这或许就是算法学习带给我们最宝贵的思维方式！
易语言归并排序算法源码-易语言
06-13
学习和理解易语言的归并排序源码，不仅可以提升对易语言的理解，还能加深对分治法和归并排序算法的认识。这对于想要提高编程能力，尤其是对算法有深入研究的开发者来说，是一个非常有价值的实践项目。在实际应用中，...
分治算法深度揭秘：归并排序到快速排序的实战性能对比（附代码优化技巧）
[分治算法深度揭秘：归并排序到快速排序的实战性能对比（附代码优化技巧）](https://yu-shin.github.io/posts/10244486/%E6%8E%92%E5%BA%8F.jpg) # 摘要 本文系统探讨了分治算法的核心思想、理论基础及其在排序...
算法学习笔记：20.分治法——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
CSBIGDOG的博客
07-14 1053
摘要：分治法（Divide and Conquer）是算法设计的核心思想，通过分解、解决、合并三个步骤处理复杂问题。适用于可分解、子问题独立且可合并的问题，典型应用包括归并排序（时间复杂度O(nlogn)）、快速选择和最大子数组求和。分治法与动态规划的区别在于子问题独立性，考研408重点考察算法设计、复杂度分析（如递归方程求解）和应用场景判断。掌握分治法需理解其流程，并能根据问题特性设计分解与合并策略，是计算机科学和算法考试的重要内容。
分治算法实战：从归并排序到最接近点对问题
"分治法是一种重要的算法设计策略，它将大问题分解为相互独立、规模较小的子问题，逐个解决子问题后合并得到原问题的解。这种方法常与递归技术结合，适用于具有最优子结构的问题。" 在分治法的应用中，有几个经典的...
01_树的 dfs 序
最新发布
2403_88695928的博客
12-31 772
本文介绍了算法竞赛中树的DFS序（dfn序）这一重要概念。文章首先讲解了基于先序遍历的dfn序定义及其代码实现，通过深度优先遍历为树节点编号。随后阐述了dfn序的三个关键性质：子树dfn序的连续性、祖先节点编号小于子孙节点、子树编号区间计算公式。文章重点展示了dfn序的两个应用：高效判断节点是否在子树中（时间复杂度从O(nq)优化到O(n+q)），以及将树上问题转化为序列问题以便使用线段树等数据结构处理。最后提供了两道模板题（DFS序1和DFS序2）的完整代码实现，演示了如何利用树状数组和线段树来维护dfn
PageRank 算法：互联网的“人气投票”
core815的专栏
12-26 993
PageRank 算法：互联网的“人气投票”
【AI称重算法落地指南】实施步骤、多算法方案与避坑手册
昔时扬尘处
12-27 86
AI称重算法的落地核心是“硬件精准采样+数据高质量标注+轻量化模型适配”，结合STM32G4的算力优势与NanoEdge AI Studio的低代码开发能力，可快速实现100克级精度的称重方案。在算法选型上，静态场景优先DNN（资源占用低、精度高），动态/噪声场景优先CNN（抗干扰强），时序依赖场景优先RNN（快速响应）。实际应用中需重点解决数据分布、噪声干扰、硬件适配三大核心问题，通过样本扩充、软硬件协同优化、现场自学习等手段，确保方案的可靠性与量产适配性。
TDCA 算法在 SSVEP-BCI 中的时间戳技术要求与工程实现
m0_63827302的博客
12-26 639
在基于稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP）的脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）系统中，任务驱动成分分析（Task-Driven Component Analysis, TDCA）作为核心的有监督时空特征学习算法，其性能高度依赖于脑电信号（Electroencephalogram, EEG）与视觉刺激事件的时序一致性 —— 而时间戳正是保障这一一致性的关键技术支撑。
基于扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP的方案
aini_lovee的博客
12-30 286
基于 扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP 的方案，结合 动态邻域更新 和 切空间扩展 策略，解决传统ISOMAP在增量数据和多流形场景下的局限性
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