排序算法总结(二)归并排序【Merge Sort】

时间:2022-04-20 07:00:34

一.归并排序原理(Wikipedia)

  归并排序本质是分治思想的应用,并且各层分治递归可以同时进行

  1.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

  2.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

  3.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

  4.重复步骤3直到某一指针到达序列尾

  5.将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

二.过程

原始数据

排序算法总结(二)归并排序【Merge Sort】

seg = 1时

排序算法总结(二)归并排序【Merge Sort】

排序算法总结(二)归并排序【Merge Sort】

我的算法参考的是wikipedia上的算法,与VisuAlgo上所示的稍有区别,VisuAlgo上是先2个数字合并,然后合并成4个有序数列,然后在对后面的2个合并,在合并成4个有序数列,把这两组有序数列合并成一个长度为8的有序数列。

排序算法总结(二)归并排序【Merge Sort】

排序算法总结(二)归并排序【Merge Sort】

排序算法总结(二)归并排序【Merge Sort】

排序算法总结(二)归并排序【Merge Sort】

wikipedia上,是先将所有的单个数字合并成有序的长度为2的有序数组,然后在将所长度为2的分别合并成长度为4的有序数组,循环知道合成长度为Len的有序数组。个人认为wikipedia上的方法更加容易表达,因为不用回退可以一次性处理完所有相同长度的数据。

wikipedia上代码的排序过程如图所示:

排序算法总结(二)归并排序【Merge Sort】

3.代码(参考了wikipedia上的代码,只需要第一次分配一次空间)

 #include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std; template <typename T>
void MergeSort( vector<T> & nums ) {
int seg = ;
int len = nums.size();
vector<T> CopyNums(nums);
for(int seg = ; seg < len; seg += seg ){
for(int start = ; start < len; start += seg + seg ){
int low = start;
int mid = min( start + seg, len );//对于最后一次归并
int high = min( start + seg + seg, len );//最后一次归并长度会大于len
int k = low;
int start1 = low;
int end1 = mid;
int start2 = mid;
int end2 = high;
while( start1 < end1 && start2 < end2 ){
CopyNums[k++] = nums[start1]<nums[start2]? nums[start1++]:nums[start2++];
}
while( start1 < end1 ){
CopyNums[k++] = nums[start1++];//如果start1后还有元素没有归并,则将start1后的元素进行归并
}
while( start2 < end2 ){
CopyNums[k++] = nums[start2++];////如果start2后还有元素没有归并,则将start2后的元素进行归并
}
}
nums.swap(CopyNums);//在C++ STL中,耗时是常量,因为实际并没有交换他们的值,而只是交换了指针。
//(i.e., the containers exchange references to their data, without actually performing any element copy or movement) }
} int main(){
vector<int> nums{,,,,,,,,,,,,,,};
cout<<" Before Sort:" ;
for( auto m: nums){
cout << m <<" ";
}
cout<<endl;
MergeSort( nums );
cout<< " After Sort:";
for( auto m: nums){
cout << m <<" ";
}
cout<<endl;
}

4.总结

1.空间复杂度,因为只有开始分配了一次与原始数据相同长度的空间,所以空间复杂度为O(n);

2.时间复杂度,总的比较次数在(nlogn)/2和nlogn-n+1之间;

3.归并排序是稳定的排序算法。