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常见的排序算法(四):归并排序

时间:2019-08-17 23:27:16      阅读:139      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

归并排序英语:Merge sort,或mergesort),是创建在归并操作上的一种有效的排序算法效率O(n·log n)。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用,且各层分治递归可以同时进行。

采用分治法:

  • 分割:递归地把当前序列平均分割成两半。
  • 集成:在保持元素顺序的同时将上一步得到的子序列集成到一起(归并)。

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。

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归并排序代码如下:

 1     static void merge_sort_recursive(int[] arr, int[] result, int start, int end) {
 2         if(start>=end)
 3             return;
 4         int len = end - start, mid = (len >> 1) + start; //二进制位运算法`>>`,mid是指
 5         int start1 = start, end1 = mid;
 6         int start2 = mid + 1, end2 = end;
 7 
 8         merge_sort_recursive(arr, result, start1, end1);//先拆左边
 9         merge_sort_recursive(arr, result, start2, end2);//再拆右边
10 
11         int k = start;
12         //拆完后治(排序),比较大小
13         while(start1 <= end1 && start2 <= end2) {
14             result[k++] = arr[start1] < arr[start2] ? arr[start1++]:arr[start2++];
15         }
16         //合并
17         while(start1 <= end1) {
18             result[k++] = arr[start1++];
19         }
20         while (start2 <= end2) {
21             result[k++] = arr[start2++];
22         }
23         for(k = start;k <= end; k++) {
24             arr[k] = result[k];
25         }
26     }
27 
28     public static void merge_sort(int[] arr) {
29         int len = arr.length;
30         int[] result = new int[len];
31         merge_sort_recursive(arr, result, 0, len - 1);
32     }

该算法使用了递归,思想是一直把数组分成两段直至分成只有一个数,然后两段开始比较且开始合并,并复制到另外一个数组中。它的递归操作就像一个二叉树,处理完左边的子节点(?分的段)才开始处理右节点,处理右节点时也是先处理左节点,然后再处理右节点,就是这样一个过程。该算法额外占用了一个相同大小的空数组,因而空间复杂度O(n)。从下面这个递归树可以看出,第一层时间代价为cn,第二层时间代价为cn/2+cn/2=cn.....每一层代价都是cn,总共有logn+1层,所以总的时间代价为cn*(logn+1),时间复杂度O(n·logn)。

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测试代码如下:

1     public static void main(String[] args) {
2         int[] arr = {8, 4, 5, 7, 1, 3, 6, 2};
3 
4         merge_sort(arr);
5 
6         System.out.println(Arrays.toString(arr));
7     }

结果如下:

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JDK1.8中的归并排序

按照其元素的 Comparable 自然排序对指定的对象数组按升序排序。数组中的所有元素都必须实现 Comparable 接口。此外,数组中的所有元素必须是 相互比较(即 e1.compareTo(e2) )。

1     public static void sort(Object[] a) {
2         if (LegacyMergeSort.userRequested)
3             legacyMergeSort(a);
4         else
5             ComparableTimSort.sort(a, 0, a.length, null, 0, 0);
6     }

legacyMergeSort 用户请求传统的归并排序:

1     private static void legacyMergeSort(Object[] a) {
2         Object[] aux = a.clone();
3         mergeSort(aux, a, 0, a.length, 0);
4     }

src是从索引0开始的源数组,dest是具有可能偏移量(可能更大的)目的数组,low是dest开始排序的位置索引,high是排序结束的最终位置索引,off是在src中相应的低、高的偏移量

 1     @SuppressWarnings({"unchecked", "rawtypes"})
 2     private static void mergeSort(Object[] src,
 3                                   Object[] dest,
 4                                   int low,
 5                                   int high,
 6                                   int off) {
 7         int length = high - low;
 8 
 9         // 当小于这个值时使用插入排序由于合并排序
10         if (length < INSERTIONSORT_THRESHOLD) {
11             for (int i=low; i<high; i++)
12                 for (int j=i; j>low &&
13                          ((Comparable) dest[j-1]).compareTo(dest[j])>0; j--)
14                     swap(dest, j, j-1);
15             return;
16         }
17 
18         // 递归地将dest的一半排序到src中
19         int destLow  = low;
20         int destHigh = high;
21         low  += off;
22         high += off;
23         int mid = (low + high) >>> 1;
24         mergeSort(dest, src, low, mid, -off);
25         mergeSort(dest, src, mid, high, -off);
26 
27         // 优化,如果列表已经排序,则从src复制到dest中. 
29         if (((Comparable)src[mid-1]).compareTo(src[mid]) <= 0) {
30             System.arraycopy(src, low, dest, destLow, length);
31             return;
32         }
33 
34         // 将已排序的一半(现在在src中)合并到dest中
35         for(int i = destLow, p = low, q = mid; i < destHigh; i++) {
36             if (q >= high || p < mid && ((Comparable)src[p]).compareTo(src[q])<=0)
37                 dest[i] = src[p++];
38             else
39                 dest[i] = src[q++];
40         }
41     }

...

 

常见的排序算法(四):归并排序

原文:https://www.cnblogs.com/magic-sea/p/11370186.html

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