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归并排序介绍

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共计 2935 个字符,预计需要花费 8 分钟才能阅读完成。

导读 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:

  1. 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);
  2. 自下而上的迭代;

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。

说实话,我不太理解这句话。意思是 JavaScript 编译器内存太小,递归太深容易造成内存溢出吗?还望有大神能够指教。

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。
动图演示

归并排序介绍

代码实现
JavaScript

实例

function mergeSort(arr) {  // 采用自上而下的递归方法
    var len = arr.length;
    if(len 
Python

实例

def mergeSort(arr):
    import math
    if(len(arr)<2):
        return arr
    middle = math.floor(len(arr)/2)
    left, right = arr[0:middle], arr[middle:]
    return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))

def merge(left,right):
    result = []
    while left and right:
        if left[0] 
Go

实例

func mergeSort(arr []int) []int {length := len(arr)
        if length 
Java

实例

public class MergeSort implements IArraySort {

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        // 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        if (arr.length  0 && right.length > 0) {if (left[0]  0) {result[i++] = left[0];
            left = Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length);
        }

        while (right.length > 0) {result[i++] = right[0];
            right = Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length);
        }

        return result;
    }

}
PHP

实例

function mergeSort($arr)
{$len = count($arr);
    if ($len  0 && count($right) > 0) {if ($left[0] 
C

实例

int min(int x, int y) {
    return x 

递归版:

实例

void merge_sort_recursive(int arr[], int reg[], int start, int end) {if (start >= end)
        return;
    int len = end - start, mid = (len >> 1) + start;
    int start1 = start, end1 = mid;
    int start2 = mid + 1, end2 = end;
    merge_sort_recursive(arr, reg, start1, end1);
    merge_sort_recursive(arr, reg, start2, end2);
    int k = start;
    while (start1 
C++

迭代版:

实例

template // 整數或浮點數皆可使用, 若要使用物件 (class) 時必須設定 "小於"(

递归版:

实例

void Merge(vector &Array, int front, int mid, int end) {
    // preconditions:
    // Array[front...mid] is sorted
    // Array[mid+1 ... end] is sorted
    // Copy Array[front ... mid] to LeftSubArray
    // Copy Array[mid+1 ... end] to RightSubArray
    vector LeftSubArray(Array.begin() + front, Array.begin() + mid + 1);
    vector RightSubArray(Array.begin() + mid + 1, Array.begin() + end + 1);
    int idxLeft = 0, idxRight = 0;
    LeftSubArray.insert(LeftSubArray.end(), numeric_limits::max());
    RightSubArray.insert(RightSubArray.end(), numeric_limits::max());
    // Pick min of LeftSubArray[idxLeft] and RightSubArray[idxRight], and put into Array[i]
    for (int i = front; i  &Array, int front, int end) {if (front >= end)
        return;
    int mid = (front + end) / 2;
    MergeSort(Array, front, mid);
    MergeSort(Array, mid + 1, end);
    Merge(Array, front, mid, end);
}
C#

实例

public static List sort(List lst) {if (lst.Count  left = new List();  // 定义左侧 List
    List right = new List(); // 定义右侧 List
    // 以下兩個循環把 lst 分為左右兩個 List
    for (int i = 0; i 
/// 合併兩個已經排好序的 List
/// 
/// 左側 List
/// 右側 List
/// 
static List merge(List left, List right) {List temp = new List();
    while (left.Count > 0 && right.Count > 0) {if (left[0]  0) {for (int i = 0; i  0) {for (int i = 0; i 
Ruby

实例

def merge list
  return list if list.size 

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星锅
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