归并排序的分析与Java实现
归并操作(merge),也叫归并算法,指的是将两个已经排序的序列合并成一个序列的操作。
归并排序算法依赖归并操作。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。
归并排序在众多排序算法中既是稳定排序,效率也比较高,同时,归并排序不仅可以用于内排序,还可以用于外排序。
1.两个有序数列的合并
设两个有序数列放在同一向量中相邻的位置上:R[low..m],R[m+1..high],先将它们合并到一个局部的暂存向量 R1中,待合并完成后将 R1 复制回 R[low..high]中。
(1)合并过程
合并过程中,设置 i,j 和 p 三个指针,其初值分别指向这三个记录区的起始位置。
合并时依次比较 R[i]和 R[j]的关键字,取关键字较小的记录复制到 R1[p]中,然后将被复制记录的指针 i 或 j 加 1,以及指向复制位置的指针 p 加 1。
重复这一过程直至两个输入的子文件有一个已全部复制完毕,此时将另一非空的子文件中剩余记录依次复制到 R1 中即可。
(2)动态申请 R1
实现时,R1 是动态申请的,因为申请的空间可能很大,所以在工程上应用时,可能需要加入申请空间是否成功的处理。
2.归并排序的实现
(1)二路归并的思路
将数组划均分为两个子数组;
对两个字数组进行排序;
将排序好的两个字数组归并。
所谓 N路归并 是指将数组均分为N个子数组,将字数组排序后再归并。二路归并是归并排序的最一般的情况。
(2)归并排序实现的一般化过程
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
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
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
重复步骤3直到某一指针到达序列尾
将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾
(3)实现过程
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public class MergeSort {
public static void main(String[] args){
int [] arr= new int []{ 8 , 7 , 6 , 5 , 4 , 3 , 2 , 1 };
for ( int i= 0 ;i<arr.length;i++){
System.out.print(arr[i]+ "," );
}
//想起引用传递和值传递的问题,数组是引用传递,不需要什么返回值
sort(arr,arr.length);
System.out.println( "排序后" );
for ( int i= 0 ;i<arr.length;i++){
System.out.print(arr[i]+ "," );
}
}
public static void sort( int [] arr, int n){
if (arr== null || n< 2 ){
return ; //边界情况
}
divide(arr, 0 ,n- 1 );
}
/**
*
* @param arr 待排序数组
* @param left 待排序区间左侧下标
* @param right 待排序区间右侧下标
*/
public static void divide( int [] arr, int left, int right){
if (left>=right){
return ;
}
int m=(left+right)/ 2 ; //从中间开始分成两个区间进行归并
divide(arr,left,m); //一直递归划分直到区间长度为1
divide(arr,m+ 1 ,right);
//开始逐级往上进行归并操作
binaryMerge(arr,left,m,right); //第一次进行merge操作的递归栈最深层此时是merge(arr,0,0,1)
}
/**
* 对数组arr[left...right]位置进行递归的归并排序
* @param arr
* @param left
* @param rigtht
* @param temp
*/
public static void binaryMerge( int [] arr, int left, int m, int right){
/**
* 归并排序的时间复杂度为O(n),指的就是最大长度为n的临时数组
*/
int [] temp= new int [right-left+ 1 ];
int l=left; //
int r=m+ 1 ; //
int index= 0 ; //
while (l<=m && r<=right){
if (arr[l]<arr[r]){
temp[index]=arr[l];
index++;
l++;
} else {
temp[index]=arr[r];
index++;
r++;
}
}
/**
* 交换完了如果哪一侧数组还有剩余,则全部赋值
* 实际的一次归并下面的两个while循环只会执行一个
* warn!不要漏了等于的情况!否则会每两个元素丢失一个元素
*/
while (l<=m){
temp[index]=arr[l];
index++;
l++;
}
while (r<=right){
temp[index]=arr[r];
index++;
r++;
}
/**
* 用临时数组的部分排序的序列全部替换待排序数组中对应的部分
* 这里应该用temp.length,不能用arr.length
*/
for ( int i= 0 ;i<temp.length;i++){
//注意是left,此时的l是已经变化了的
arr[left+i]=temp[i];
}
}
}
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(4)时间和空间复杂度
归并排序的最好、最坏和平均时间复杂度都是O(nlogn),而空间复杂度是O(n),
比较次数介于(nlogn)/2和(nlogn)-n+1,赋值操作的次数是(2nlogn)。因此可以看出,归并排序算法比较占用内存,但却是效率高且稳定的排序算法。
3.空间复杂度为O(1)的归并排序
归并排序的空间复杂度为O(N),
通过优化可以把空间复杂度降为O(1),通过手摇算法,
但实际上通过手摇算法后,此时的时间复杂度会上升。
4.多路归并排序
归并排序的思想可以用于外排序。
外排序是相对内排序而言的,在常规的小规模排序过程中,都是直接在内存中对数据进行排序处理的,而对于数据量极大的排序问题,这种方式是不现实的。
这个时候就要通过外排序来进行,先将数据划分成多个规模能在内存中处理的子集,对各个子集排序后存放在临时的磁盘文件上,然后再将这些子集归并到输出文件中。
这个过程要使用到多路归并。
本文转自邴越博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/binyue/p/3421123.html,如需转载请自行联系原作者
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