归并排序思想

本文详细解释了归并排序算法的基本原理、思想和排序过程,通过实例展示了如何将未排序序列分割成有序子序列,再通过归并操作合并成最终的有序序列。归并排序采用分治策略,通过递归地分割和合并实现高效的排序。

 归并排序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,归并排序将两个已排序的表合并成一个表。
   

归并排序基本原理

通过对若干个有序结点序列的归并来实现排序。

所谓归并是指将若干个已排好序的部分合并成一个有序的部分。

 

归并排序基本思想

设两个有序的子序列(相当于输入序列)放在同一序列中相邻的位置上:array[low..m],array[m + 1..high],先将它们合并到一个局部的暂存序列 temp (相当于输出序列)中,待合并完成后将 temp 复制回 array[low..high]中,从而完成排序。


在具体的合并过程中,设置 i,j 和 p 三个指针,其初值分别指向这三个记录区的起始位置。合并时依次比较 array[i] 和 array[j] 的关键字,取关键字较小(或较大)的记录复制到 temp[p] 中,然后将被复制记录的指针 i 或 j 加 1,以及指向复制位置的指针 p加 1。重复这一过程直至两个输入的子序列有一个已全部复制完毕(不妨称其为空),此时将另一非空的子序列中剩余记录依次复制到 array 中即可。


若将两个有序表合并成一个有序表,称为2-路归并。

 

举例说明"归并排序的排序过程"

看下面归并排序的两种排序过程


 1.待排序列(14,12,15,13,11,16)

假设我们有一个没有排好序的序列,那么首先我们使用分割的办法将这个序列分割成一个个已经排好序的子序列。然后再利用归并的方法将一个个的子序列合并成排序好的序列。分割和归并的过程可以看下面的图例。

 

 

                   

                  先"分割"再"合并"

 


从上图可以看出,我们首先把一个未排序的序列从中间分割成2部分,再把2部分分成4部分,依次分割下去,直到分割成一个一个的数据,再把这些数据两两归并到一起,使之有序,不停的归并,最后成为一个排好序的序列。

 


2.待排序列(25,57,48,37,12,92,86)

 

 

 


归并排序(Merge Sort)是一种基于分治策略的高效排序算法,其核心思想是将一个待排序的数组递归地划分为若干个子数组,直到每个子数组仅包含一个元素(视为有序),然后逐步将这些有序的子数组合并,最终形成一个整体有序的数组。归并排序在处理大规模数据时表现优异,其时间复杂度为 $ O(n \log n) $,在最坏情况下也能保持这一性能,这使其在稳定性上优于快速排序[^1]。 ### 分治策略的实现原理 归并排序的实现过程可以分为三个主要步骤: 1. **分解(Divide)**:将原数组递归地分为两个子数组,直到子数组的长度为1(视为有序)。 2. **解决(Conquer)**:递归地对每个子数组进行归并排序。 3. **合并(Combine)**:将两个有序的子数组合并为一个有序的数组。 合并阶段是归并排序的核心操作。在合并过程中,使用两个指针分别指向两个有序子数组的起始位置,比较两个子数组当前元素的大小,将较小的元素放入临时数组中,并移动相应指针。重复这一过程,直到所有元素都被合并到最终的有序数组中[^2]。 ### Java 实现示例 以下是一个完整的 Java 实现示例: ```java public class MergeSort { public static void mergeSort(int[] array) { if (array == null || array.length <= 1) { return; } mergeSort(array, 0, array.length - 1); } private static void mergeSort(int[] array, int left, int right) { if (left >= right) { return; } int mid = left + (right - left) / 2; mergeSort(array, left, mid); mergeSort(array, mid + 1, right); merge(array, left, mid, right); } private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) { int[] temp = new int[right - left + 1]; int i = left, j = mid + 1, k = 0; while (i <= mid && j <= right) { if (array[i] <= array[j]) { temp[k++] = array[i++]; } else { temp[k++] = array[j++]; } } while (i <= mid) { temp[k++] = array[i++]; } while (j <= right) { temp[k++] = array[j++]; } System.arraycopy(temp, 0, array, left, temp.length); } public static void main(String[] args) { int[] data = {38, 27, 43, 3, 9, 82, 10}; mergeSort(data); for (int num : data) { System.out.print(num + " "); } } } ``` 该实现中,`mergeSort` 方法负责递归划分数组,而 `merge` 方法负责将两个有序子数组合并为一个有序数组。临时数组 `temp` 用于存储合并后的结果,最后再将结果复制回原数组中[^4]。 ### 时间与空间复杂度分析 归并排序的时间复杂度为 $ O(n \log n) $,其中 $ n $ 是数组的长度。这是因为在递归过程中,数组被划分为 $ \log n $ 层,每一层的合并操作需要线性时间 $ O(n) $ 完成。空间复杂度为 $ O(n) $,因为合并过程中需要额外的存储空间来存放临时数组[^3]。 ### 稳定性与适用场景 归并排序是一种稳定的排序算法,即相等元素的相对顺序在排序后不会改变。这使得它适用于需要保持元素稳定顺序的场景,例如对多关键字数据进行排序。此外,归并排序适用于链表结构的排序,因为它不需要随机访问元素,仅需顺序访问即可[^5]。 ---
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