【算法】排序算法之归并排序

概念

归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现由两种方法：

• 自上而下的递归（所有递归的方法都可以用迭代重写，所以就有了第 2 种方法）；
• 自下而上的迭代；

引用

在《数据结构与算法 JavaScript 描述》中，作者给出了自下而上的迭代方法。但是对于递归法，作者却认为：

However, it is not possible to do so in JavaScript, as the recursion goes too deep for the language to handle.
然而，在 JavaScript 中这种方式不太可行，因为这个算法的递归深度对它来讲太深了。

PS：不太理解

和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响，但表现比选择排序好的多，因为始终都是 O(nlogn) 的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。

算法步骤

1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列；
2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置；
3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置；
4. 重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾；
5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。

图解流程1

图解流程2

Java代码实现

/**
 * @ClassName: Test4
 * @Description: 归并排序
 * @Author: wangjie
 * @Date: 2019/12/30 9:16
 * @Phone: 123
 */
public class Test4 {

    public static void mergeSort(int[] arr) {
        sort(arr, 0, arr.length - 1);
    }

    public static void sort(int[] arr, int L, int R) {
        if(L == R) {
            return;
        }
        int mid = L + ((R - L) >> 1);
        sort(arr, L, mid);
        sort(arr, mid + 1, R);
        merge(arr, L, mid, R);
    }

    public static void merge(int[] arr, int L, int mid, int R) {
        int[] temp = new int[R - L + 1];
        int i = 0;
        int p1 = L;
        int p2 = mid + 1;
        // 比较左右两部分的元素，哪个小，把那个元素填入temp中
        while(p1 <= mid && p2 <= R) {
            temp[i++] = arr[p1] < arr[p2] ? arr[p1++] : arr[p2++];
        }
        // 上面的循环退出后，把剩余的元素依次填入到temp中
        // 以下两个while只有一个会执行
        while(p1 <= mid) {
            temp[i++] = arr[p1++];
        }
        while(p2 <= R) {
            temp[i++] = arr[p2++];
        }
        // 把最终的排序的结果复制给原数组
        for(i = 0; i < temp.length; i++) {
            arr[L + i] = temp[i];
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int arr[] = {7, 6, 13, 79, 51, 1, 58, 42, 37, 22, 31};
        mergeSort(arr);
        for (Integer i : arr) {
            System.out.print(i+",");
        }
    }
}

复杂度

时间复杂度： O(nlogn)
空间复杂度： O(N)，归并排序需要一个与原数组相同长度的数组做辅助来排序
稳定性： 归并排序是稳定的排序算法，temp[i++] = arr[p1] <= arr[p2] ? arr[p1++] : arr[p2++];这行代码可以保证当左右两部分的值相等的时候，先复制左边的值，这样可以保证值相等的时候两个元素的相对位置不变。