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今天我们不刷力扣了,我们来复习(手撕)一下数据结构中的八大排序算法之一,---排序
基本概念:
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。
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。
分治法:
基本思想:
将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且原问题相同。递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解。
精髓:
分——将问题分解为规模更小的子问题。
治——将这些规模更小的子问题逐个击破。
合——将已解决的子问题合并,最终得到原问题的解。
动图演示:
代码实现:
- import java.util.Arrays;
-
- //归并排序:先分再合
- public class MergeSort {
- public static void main(String[] args) {
- int[] arr = {3,1,4,6,22,0,33,2,745,5,56,8};
- int[] temp = new int[arr.length];
- System.out.println("未排序数组:"+ Arrays.toString(arr));
- mergeSort(arr,0,arr.length-1,temp);
- System.out.println("已排序数组:"+ Arrays.toString(arr));
- }
-
- //mergeSort()方法:将数组分组出来
- public static void mergeSort(int[] arr,int left,
- int right,int[] temp){
- //将数组进行分组
- if (left < right){
- int l = left;
- int r = right;
- int middle = (l+r)/2;
-
- //将分组进行排序整合
- merge(arr,left,middle,right,temp);//将左边的部分继续分
- mergeSort(arr,0,middle,temp);//将右边的部分继续分
- mergeSort(arr,middle+1,r,temp);
- }
- }
-
- public static void merge(int[] arr,int left,int middle,int right,int[] temp){
- int l = left;
- int r = middle+1;
- int t = 0;
-
- //用于临时数组下标索引
- while(l <= middle && r <= right){
- //先将两个部分整合
- temp[t++] = arr[l] <= arr[r]?arr[l++] : arr[r++];
- }
- //如果左边的部分还有元素没有被合并,则接着l继续合并
- while(l <= middle){
- temp[t++] = arr[l++];
- }
- //如果右边的部分还有元素没有被合并,则接着r继续合并
- while (r <= right){
- temp[t++] = arr[r++];
- }
- //将temp临时数组中的元素顺序传到arr数组中
- t = 0;
- int tempLeft = left;
- while(tempLeft <= right){
- arr[tempLeft] = temp[t];
- tempLeft++;
- t++;
- }
- }
- }
代码分析:
基本思路:
步骤:1.将序列中待排序数字分为若干组,每个数字分为一组
2.将若干个组两两合并,保证合并后的组是有序的
3.重复第二步操作直到只剩下一组,排序完成
基本思路:
归并排序,先将数组进行拆分,每次拆成两份,然后继续拆分直到一组有两个元素为止,然后再进行两两整合排序,重复两两整合排序直至数组元素排序完成。
平均时间复杂度:O(nlogn)
注意:
- temp[t++] = arr[l] <= arr[r]?arr[l++] : arr[r++];
- 即
- if (arr[l] <= arr[r]){
- temp[t] = arr[l];
- t++;l++;
- }else{
- temp[t] = arr[r];
- t++;r++;
- }
-
-
- temp[t++] = arr[l++];
- 即
- temp[t] = arr[l];
- t++;l++;
-
-
-
- temp[t++] = arr[r++];
- 即
-
- temp[t] = arr[r];
- t++;r++;
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