归并排序的实现
2023-12-13 06:22:51
一.思想
归并排序是一种基于分治思想的经典排序算法。其主要思想可以总结为以下几个步骤:
-
分解(Divide): 将原始序列划分为若干子序列,直到每个子序列包含一个或零个元素,即认为这些子序列是有序的。
-
解决(Conquer): 对每个子序列进行递归排序。如果子序列的长度为1或零,那么它被认为是有序的。否则,对子序列递归应用归并排序。
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合并(Merge): 将已排序的子序列合并为一个新的有序序列。这是通过比较每个子序列的头部元素,选择最小的元素放入新序列,然后将相应子序列的指针向后移动一步,直到所有的子序列都被合并为一个新序列。
一个简单的归并
二.实现
1.递归实现
void _Merge(int* a, int* temp, int left, int right)//归并递归
{
if (left >= right)
return;
int mid = (right + left) / 2;
_Merge(a, temp, left, mid);
_Merge(a, temp, mid+1, right);
int begin1 = left, end1 = mid;
int begin2 = mid + 1, end2 = right;
int cout = left;
while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
{
if (a[begin1] <= a[begin2])
{
temp[cout++] = a[begin1];
begin1++;
}
else
{
temp[cout++] = a[begin2];
begin2++;
}
}
while (begin1 <= end1)
{
temp[cout++] = a[begin1];
begin1++;
}
while (begin2 <= end2)
{
temp[cout++] = a[begin2];
begin2++;
}
memcpy(a+left, temp+left, (right - left + 1) * sizeof(int));
}
void MergeSort(int* a, int n)//归并
{
int* temp = (int*)malloc(n * sizeof(int));
assert(temp);
_Merge(a, temp, 0, n-1);
free(temp);
}
将每一段分到有序.再合并两个有序序列,从最小系列向上合并
注意temp数组拷贝回去的位置,
2.非递归
void MergeNonRSort(int* a, int n)//归并排序非递归
{
int* temp = (int*)malloc(n * sizeof(int));
assert(temp);
int gap = 1;
while(gap<n)
{
for (int i = 0; i < n; i += 2 * gap)
{
int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;
int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;
int cout = i;
if (begin2 >= n)
break;
if (end2 >= n)
{
end2 = n - 1;
}
while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
{
if (a[begin1] <= a[begin2])
{
temp[cout++] = a[begin1];
begin1++;
}
else
{
temp[cout++] = a[begin2];
begin2++;
}
}
while (begin1 <= end1)
{
temp[cout++] = a[begin1];
begin1++;
}
while (begin2 <= end2)
{
temp[cout++] = a[begin2];
begin2++;
}
memcpy(a + i, temp + i, (end2-i+1) * sizeof(int));
}
gap *= 2;
}
free(temp);
}
gap表示每一有序序列的元素个数,从最小的1个元素开始合并,两两合并
注意边界的取值,当第二个序列全越界,便需要再合并,只越界end就修正边界值
三.特点
1.优势:
-
稳定性: 归并排序是一种稳定的排序算法,即对于具有相等键值的元素,其相对顺序在排序后保持不变。
-
用于文件:?归并排序在对硬盘内的数据进行排序更方便,和其他排序结合可很好的对文件排序
2,缺点:
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额外空间需求: 归并排序需要额外的内存空间来存储中间结果,这使得它在处理大规模数据时的空间复杂度较高。对于内存受限的环境,这可能是一个显著的缺点。
-
不适合小规模数据: 对于小规模的数据集,归并排序的性能可能不如一些简单的排序算法,
文章来源:https://blog.csdn.net/2301_77838258/article/details/134959082
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