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作者简介:一名乐于分享在学习道路上收获的大二在校生
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系列专栏:零基础学习C语言----- 数据结构的学习之路
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文章简介:
本篇文章对 归并排序 的相关知识详细讲解!
如果您觉得文章不错,期待你的一键三连哦,你的鼓励是我创作动力的源泉,让我们一起加油,一起奔跑,让我们顶峰相见!!!
目录
归并排序
基本思想
图解
代码实现(代码中含分析)
递归实现:
非递归实现:
性能分析
归并思想:
将两个有序数组归并到一起,使其有序;
两个数组中取小尾插到新数组;
归并排序的基本思想:
1.一组数据想要有序,可以先使其左半部分有序,右半部分有序,再利用归并的思想使其整体有序;
2.在将左边的数据变为有序时,又可以分为两部分,先使其左边有序,右边有序,再利用归并想使其整体有序;
3.利用上述思想,将待排数据分为两部分,直到分到每组数据只有一个时,再边排序边返回;
4.这里归并时,需要用到另一个数组,将原数组的数据归并到该数组使其有序,再将数据拷贝回原数组;
void _MergeSort(int* a, int* tmp ,int begin, int end)
{
if (begin >= end)
return;
int mid = (begin + end) / 2;
//[begin,mid][mid+1,end]
_MergeSort(a, tmp, begin, mid);
_MergeSort(a, tmp, mid+1,end);
//递归到tmp数组
//[begin1,end1][begin2,end2]
int begin1 = begin, end1 = mid;
int begin2 = mid+1, end2 = end;
int i = begin;
while (begin1<=end1 && begin2<=end2)
{
//取小的尾插到tmp数组
if (a[begin1] <= a[begin2])
tmp[i++] = a[begin1++];
else
tmp[i++] = a[begin2++];
}
//退出循环,有一个区间的元素还未取完
//因为两区间的数据都在本区间已经有序,所以剩余数据直接插入
while (begin2 <= end2)
{
tmp[i++] = a[begin2++];
}
while (begin1 <= end1)
{
tmp[i++] = a[begin1++];
}
//递归完一次后将tmp中数据拷贝回原数组
//注意拷贝回去时,注意拷贝回原位置
memcpy(a+begin, tmp+begin, sizeof(int)*(end-begin+1));
}
void MergeSort(int* a ,int begin, int end)
{
//开辟一个与待排数组同大小的tmp数组,用于归并
int* tmp = (int* )malloc(sizeof(int) * (end - begin + 1));
if (tmp == NULL)
{
perror("malloc fail");
return;
}
_MergeSort(a,tmp, begin, end);
free(tmp);
}
void MergeSortNonR(int* a, int n)
{
int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
if (tmp == NULL)
{
perror("malloc fail");
return;
}
//gap等于几就是几个和几个进行归并,不一定是均分
int gap = 1;
while (gap < n)
{
//用i控制区间边界,i+=2*gap时,就进行同层的后组归并
for (int i = 0; i n || begin2 >= n)
{
return;
}
//如果只是end2越界了,只需要修改边界
if (end2 > n)
{
end2 = n-1;
}
//tmp数组的下标
//开始归并
int cur = i;
while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
{
if (a[begin1] < a[begin2])
tmp[cur++] = a[begin1++];
else
tmp[cur++] = a[begin2++];
}
while (begin2 <= end2)
{
tmp[cur++] = a[begin2++];
}
while (begin1 <= end1)
{
tmp[cur++] = a[begin1++];
}
//拷贝回原数组
memcpy(a + i, tmp + i, sizeof(int)*(end2-i+1));
}
//一一归完两两归,两两归完四四归……
gap *= 2;
}
free(tmp);
}
时间复杂度:O(N*logN)
空间复杂度:O(N)
稳定性:稳定