常用算法值归并排序

1、算法思想
  1. 将数据集合两分拆开
  2. 循环拆分至每组只剩一个为止
  3. 将拆分的数组进行排序组合
  4. 两两合并,直至合并成一个数组即排序完成
  • 算法思想参考下图

2、代码示例
package com.tianxiapai.admin.interfaces.commons;

public class Demo {
    public static int[] array = {23, 11, 7, 29, 33, 59, 8, 20, 9, 3, 2, 6, 10, 44, 83, 28, 5, 1, 0, 36};

    /**
     * 归并排序:将数据集合两分拆开,直至最小之后两两排序合并
     */
    private static void mergeSort() {
        int[] temp = new int[array.length];
        mergeSort(temp, 0, array.length - 1);
    }


    /**
     * 查分数组,如果数组不能拆分了,则直接返回,拆分之后合并
     */
    private static void mergeSort(int[] temp, int start, int end) {

        if (start >= end) {
            return;
        }

        int mid = (start + end) / 2;
        mergeSort(temp, start, mid);
        mergeSort(temp, mid + 1, end);
        mergeArray(temp, start, mid + 1, end);
    }


    /**
     * 将数组array,以mid为中心,前后两个数组进行合并
     */
    private static void mergeArray(int[] temp, int start, int mid, int end) {

        // 定义指针下标,记录前后段是够可以继续移动
        int minA = start, minB = mid;
        for (int i = start; i <= end; i++) {
            if (minA >= mid || minB > end) {
                // 如果a或者b用完了,则直接用对方的
                if (minA >= mid) {
                    temp[i] = array[minB];
                    minB++;
                } else {
                    temp[i] = array[minA];
                    minA++;
                }
            } else {
                // 都没用完则比较大小
                if (array[minA] < array[minB]) {
                    temp[i] = array[minA];
                    minA++;
                } else {
                    temp[i] = array[minB];
                    minB++;
                }
            }
        }

        System.arraycopy(temp, start, array, start, end - start + 1);
        for (int i=0;i<array.length;i++) {
            System.out.print(array[i]+"   ");
        }
        System.out.println("");
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        for (int i=0;i<array.length;i++) {
            System.out.print(array[i]+"   ");
        }
        System.out.println("");
        mergeSort();
        System.out.println("");
        for (int i=0;i<array.length;i++) {
            System.out.print(array[i]+"   ");
        }
    }
    
}

 

运行结果:

 

 

 3.时间复杂度

  • 时间复杂度O(nlogn)

 

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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