排序算法之归并排序

最新推荐文章于 2025-09-12 17:31:31 发布

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#数据结构与算法 #java

本文详细介绍了归并排序的原理及实现方法，包括一次归并、自顶向下的递归实现和自底向上的循环实现，并分析了其时间复杂度、空间复杂度及稳定性。

归并算法的基础是，将两个有序的数组归并成一个更大的有序数组。

自然而然想到的就是，创建一个新的数组，将两个不同的有序数组归并到第三个数组中，然后结果返回一个数组。

Java的确可以以数组作为返回值，但是每次归并都创建一个新数组，会带来新的时间和空间上的花销。

比如每次归并都初始化一个新的数组，这是一个时间的花销。至于空间的花销，每次归并创建的数组长度加起来，肯定会比N大。

所以可以直接在排序的开始阶段，直接创建一个长度为N的数组，将排序的部分元素放到该辅助数组中，然后将排序结果放回原数组。

一：一次归并

就是比较两个数组当前元素的大小，小的进入数组。

如果一个数组已经全部进入，那么另一个数组可以直接全部依次进入，因为是有序的。

public static void merge(int []a,int lo,int mid,int hi){
		
		int i = lo;
		int j = mid+1;
		
		//将lo----mid和mid+1----hi进行归并
		
		//复制数组到aux里面，方便原地归并
		for(int k=lo;k<=hi;k++)
			aux[k]=a[k];
		
		//k是元素的总数，k个元素要归并好的
		for(int k=lo;k<=hi;k++){
			
			//左端数组已经比较完了，全部归并了，但是总元素还没归并完，右端数组还剩，将右端数组直接全部放进
			if(i>mid)
				a[k]=aux[j++];
			//右端比较完了
			else if(j>hi)
				a[k]=aux[i++];
			//左端的元素比右端的小
			else if(aux[i]<aux[j])
				a[k]=aux[i++];
			//右端的元素比作端的小
			else
				a[k]=aux[j++];
			
			
		}
		
		
		
		
		
	}//end merge

二：自顶向下的归并排序（递归实现）

自顶向下，意味着从整个大数组开始，不断对半分，将左半部分和又半部分的数组归并。

不过当前的两个数组都是无序的，怎么办的？要进行递归，一直递归到单个元素的时候，该数组可以看成有序的，即可返回了。

然后将11归并变成一个2元素有序的数组，然后22归并变成4元素有序的数组................直到n/2的两个数组归并，排序完成。

public static int aux[];
	
	
	
	public static void sort(int a[]){
		
		
		aux = new int[a.length];
		sort(a,0,a.length-1);
		
		
		
	}
	
	public static void sort(int a[],int lo,int hi){
		
		
		if(lo>=hi)
			return;
		
		int mid = (lo+hi)/2;
		sort(a,lo,mid);
		sort(a,mid+1,hi);
		merge(a,lo,mid,hi);
		
		
		
		
		
	}

三：自底向上的归并排序（循环实现）

整个递归的归并排序思路是，先递归，一直到元素为1的时候返回，进行归并，再返回。

那么换种方法，我们能不能直接从元素为1的数组入手，一步一步向上归并呢？

答案是肯定的，我们用循环就能实现。

public static void sort2(int a[]){
		
		int N = a.length;
		
		aux = new int [N];
		
		for(int sz = 1;sz<N;sz=sz+sz)//每次的数组长度：1、2、4、8.....
			for(int lo=0;lo<N-sz;lo+=sz+sz)//每次归并的起点，要跨两个sz
				merge(a,lo,lo+sz-1,Math.min(lo+sz+sz-1,N-1));//一次归并
		
		
		
	}

时间复杂度：

可以看出，归并的次数等于将数组对半分的次数。能分一次，就归并一次。所以次数为logN，底数为2。

一次归并的时间，如果包括了复制辅助数组的话，算一个N。后面的每次遍历都会比较，是同时进行的，也是N。总的算2N。

整个的时间复杂度是NlgN级别的。

空间复杂度：

用了一个辅助数组，所以是N。

网上也有常数空间复杂度的归并，但是那种方法，导致时间复杂度退化为了平方级，具体就补不贴代码了。

稳定性：

稳定

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