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二分查找、快速排序、归并排序(分而治之)_什么是归并排序和二分搜寻

什么是归并排序和二分搜寻

顺序查找

  1.   如果线性表为无序表,即表中元素的排列是无序的,则不管线性表采用顺序存储还是链式存储,都必须使用顺序查找。
  2.   如果线性表有序,但采用链式存储结构,则也必须使用顺序查找。

二分查找

       必须遵循两个条件:数组有序、符合左闭右开原则(是一种区间无重复的思想)

      二分查找思想图:

 

  1. /***
  2. * 二分查找
  3. * binary search ,this is must be order array
  4. * @param array 源数组
  5. * @param fromIndex 开始索引
  6. * @param toIndex 结束索引
  7. * @param key 值
  8. * @return
  9. */
  10. public static int binarySearch(int[] array, int fromIndex, int toIndex, int key) {
  11. int low = fromIndex;
  12. /**左开右闭原则,保持连续空间**/
  13. int high = toIndex - 1;
  14. while (low <= high) {
  15. /**查找中间的数**/
  16. int midIndex = (low + high) >> 1;
  17. int midValue = array[midIndex];
  18. /**如果大于中间数,左边查找**/
  19. if (key > midValue) {
  20. low = midIndex + 1;
  21. /**如果小于中间数,右边查找**/
  22. } else if (key < midValue) {
  23. high = midIndex - 1;
  24. } else {
  25. return midIndex;
  26. }
  27. }
  28. /**low+1表示找不到时停在了第low+1个元素的位置**/
  29. return -(low + 1);
  30. }

快速排序  

       快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。 [1] 

        快速排序由C. A. R. Hoare在1960年提出。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列

     应用场景

          数据量大并且是线性结构。

     缺点

  1.  有大量重复数据的时候,性能不好
  2.  单向链式结构处理性能不好(链式不建议不使用)

思想图:

    

 

  1. /**
  2. * 二叉树快速排序
  3. * quick sort ,this is out of order
  4. * 其实就是中序的排法
  5. *
  6. * @param array
  7. * @param begin 开始
  8. * @param end 结束
  9. */
  10. public static void quickSortArray(int[] array, int begin, int end) {
  11. if (end - begin <= 0) return;
  12. int x = array[begin];
  13. int low = begin;
  14. int high = end;
  15. /**由于会从两头取数据,设置一个方向的标识位**/
  16. boolean direction = true;
  17. L:/**标签,跳出这个循环的位**/
  18. while (low < high) {
  19. /**从左往右找**/
  20. if (direction) {
  21. for (int i = high; i > low; i--) {
  22. if (array[i] <= x) {
  23. array[low++] = array[i];
  24. high = i;
  25. direction = !direction;
  26. continue L;
  27. }
  28. }
  29. /**上面条件不成立,说明指针重合了**/
  30. high = low;
  31. } else {
  32. for (int i = low; i < high; i++) {
  33. if (array[i] >= x) {
  34. array[high--] = array[i];
  35. low = i;
  36. direction = !direction;
  37. continue L;
  38. }
  39. }
  40. /**上面条件不成立,说明指针重合了**/
  41. low = high;
  42. }
  43. }
  44. /**把最后找到的值 放入中间位置
  45. 开始完成左右两边的操作**/
  46. array[low] = x;
  47. quickSortArray(array, begin, low - 1);
  48. quickSortArray(array, low + 1, end);
  49. }

归并排序

        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。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。归并排序是一种稳定的排序方法。
  应用场景
      数据量大并且有很多重复数据,链式结构
  缺点
      需要空间足够大

思想图:

  

  1. /**
  2. * 归并排序
  3. * 后序
  4. * @param array
  5. * @param left
  6. * @param right
  7. */
  8. public static void mergeSort(int array[], int left, int right) {
  9. if (left == right) {
  10. return;
  11. } else {
  12. int mid = (left + right) / 2;
  13. /**相当于后序排序 LRD
  14. * 最底层拆分对比
  15. * 左边到中间->中间到右边->归并
  16. * **/
  17. mergeSort(array, left, mid);
  18. mergeSort(array, mid + 1, right);
  19. merge(array, left, mid + 1, right);
  20. }
  21. }
  22. /***
  23. * array 归并
  24. * @param array
  25. * @param left
  26. * @param mid
  27. * @param right
  28. */
  29. public static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {
  30. int leftSize = mid - left;
  31. int rightSize = right - mid + 1;
  32. /**拆分两个数组,填充数据,下标以index开始**/
  33. int[] leftArray = new int[leftSize];
  34. int[] rightArray = new int[rightSize];
  35. for (int i = left; i < mid; i++) {
  36. leftArray[i - left] = array[i];
  37. }
  38. for (int i = mid; i <= right; i++) {
  39. rightArray[i - mid] = array[i];
  40. }
  41. /**合并的操作**/
  42. int i = 0;
  43. int j = 0;
  44. int k = left;
  45. while (i < leftSize && j < rightSize) {
  46. if (leftArray[i] < rightArray[j]) {
  47. array[k] = leftArray[i];
  48. k++;
  49. i++;
  50. } else {
  51. array[k] = rightArray[j];
  52. k++;
  53. j++;
  54. }
  55. }
  56. /**如果左边还有剩下的,直接cpoy**/
  57. while (i < leftSize) {
  58. array[k] = leftArray[i];
  59. k++;
  60. i++;
  61. }
  62. /**如果右边还有剩下的,直接cpoy**/
  63. while (j < rightSize) {
  64. array[k] = rightArray[j];
  65. k++;
  66. j++;
  67. }
  68. }

 

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