归并排序

概述
- 以归并操作为基础的排序算法，底层算法设计为分治法。
- 所谓分治法，就是讲问题分解为多个子问题递归求解，再将子问题答案合并。
算法实现
- 将待排序序列分解为两个，四个，，，n个子部分。
- 两两合并，并内部排序。

算法分析

这个算法描述比较简单，然而实现起来略有难度，递归迭代法均可解。

复杂度

排序名称	最好情况	最坏情况	平均情况
归并排序	O(nlog2n)	O(nlog2n)	O(nlog2n)

稳定性
- 算法稳定。
优先选择
- 从空间复杂度来考虑：首选堆排序，其次是快速排序，最后是归并排序。
- 从稳定性来考虑，应选取归并排序，因为堆排序和快速排序都是不稳定的。
- 从平均情况下的排序速度考虑，应该选择快速排序。

# -*- coding:UTF-8 -*-
def MergeSort(data=[1, 2, 3, 4, 5]):def merge(data, left, middle, right, temp):'''合并函数:param data: 待合并列表:param left:左指针:param middle::param right:右指针:param temp::return:None'''i = leftj = middle + 1k = 0while i <= middle and j <= right:if data[i] <= data[j]:temp[k] = data[i]i += 1else:temp[k] = data[j]j += 1k += 1while i <= middle:temp[k] = data[i]i += 1k += 1while j <= right:temp[k] = data[j]j += 1k += 1k = 0while left <= right:data[left] = temp[k]left += 1k += 1def mergeSort(data, left, right, temp):print(data)if left < right:middle = (left + right) // 2mergeSort(data, left, middle, temp)mergeSort(data, middle+1, right, temp)merge(data, left, middle, right, temp)temp = [0]*len(data)mergeSort(data, 0, len(data)-1, temp)print(data)return dataif __name__ == '__main__':testData = [6, 5, 4, 3, 2, 7, 1]MergeSort(testData)

具体可以查看我的github。

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