0004算法笔记——【分治法】合并排序

时间:2022-11-21 11:04:43

       合并排序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。合并排序法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。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,合并排序也叫归并排序。

      1、递归实现的合并排序  

//2d7-1 递归实现二路归并排序
#include "stdafx.h"
#include <iostream>     
using namespace std; 

int a[] = {10,5,9,4,3,7,8};
int b[7];

template <class Type>
void Merge(Type c[],Type d[],int l,int m,int r);

template <class Type>
void MergeSort(Type a[],int left,int right);

int main()
{
	for(int i=0; i<7; i++)
	{
		cout<<a[i]<<" ";
	}
	cout<<endl;
	MergeSort(a,0,6);
	for(int i=0; i<7; i++)
	{
		cout<<a[i]<<" ";
	}
	cout<<endl;
}

template <class Type>
void Merge(Type c[],Type d[],int l,int m,int r)
{
	int i = l,j = m + 1,k = l;
	while((i<=m)&&(j<=r))
	{
		if(c[i]<=c[j])
		{
			d[k++] = c[i++];
		}
		else
		{
			d[k++] = c[j++];
		}
	}

	if(i>m)
	{
		for(int q=j; q<=r; q++)
		{
			d[k++] = c[q];
		}	
	}
	else
	{
		for(int q=i; q<=m; q++)
		{
			d[k++] = c[q];
		}
	}
}

template <class Type>
void MergeSort(Type a[],int left,int right)
{
	if(left<right)
	{
		int i = (left + right)/2;
		MergeSort(a,left,i);
		MergeSort(a,i+1,right);
		Merge(a,b,left,i,right);//合并到数组b

		//复制回数组a
		for(int g=left; g<=right; g++)
		{
			a[g] = b[g];
		}
	}
}

       2、合并排序非递归实现

      从分支策略机制入手,可消除程序中的递归。非递归实现的大致思路是先将数组a中元素两两配对,用合并算法它们排序,构成n/2组长度为2的排好的子数组段,然后再将它们排成长度为4的排好序的子数组段,如此继续下去,直到整个数组排好序。

      程序代码如下:

//2d7-1 自然二路归并排序
#include "stdafx.h"
#include <iostream>     
using namespace std; 

int a[] = {10,5,9,4,3,7,8};
int b[7];

template <class Type>
void Merge(Type c[],Type d[],int l,int m,int r);

template <class Type>
void MergePass(Type x[],Type y[],int s,int n);

template <class Type>
void MergeSort(Type a[],int n);

int main()
{
	for(int i=0; i<7; i++)
	{
		cout<<a[i]<<" ";
	}
	cout<<endl;
	MergeSort(a,7);
	for(int i=0; i<7; i++)
	{
		cout<<a[i]<<" ";
	}
	cout<<endl;
}

template <class Type>
void Merge(Type c[],Type d[],int l,int m,int r)
{
	int i = l,j = m + 1,k = l;
	while((i<=m)&&(j<=r))
	{
		if(c[i]<=c[j])
		{
			d[k++] = c[i++];
		}
		else
		{
			d[k++] = c[j++];
		}
	}

	if(i>m)
	{
		for(int q=j; q<=r; q++)
		{
			d[k++] = c[q];
		}	
	}
	else
	{
		for(int q=i; q<=m; q++)
		{
			d[k++] = c[q];
		}
	}
}

template <class Type>
//合并大小为s的相邻子数组
void MergePass(Type x[],Type y[],int s,int n)
{
	int i = 0;
	while(i<=n-2*s)
	{
		//合并大小为s的相邻两段子数组
		Merge(x,y,i,i+s-1,i+2*s-1);
		i = i + 2*s;
	}
	//剩下的元素个数少于2s
	if(i+s<n)
	{
		Merge(x,y,i,i+s-1,n-1);
	}
	else
	{
		for(int j=i; j<=n-1; j++)
		{
			y[j]=x[j];
		}
	}
}

template <class Type>
void MergeSort(Type a[],int n)
{
	Type *b = new Type[n];
	int s = 1;
	while(s<n)
	{
		MergePass(a,b,s,n);//合并到数组b
		s += s;
		MergePass(b,a,s,n);//合并到数组a
		s += s;
	}
}


      程序清单中77至86行解释如下:当剩余元素少于2s时,分两种情况。

1、当i+s<n时,需要继续merge操作。例如:设s=4,n=13,i=8有如下图:

0004算法笔记——【分治法】合并排序

2、当i+s>=n时,剩余元素已排好序,直接复制。例如:设s=4,n=11,i=8有如下图:

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