(1.3.5)归并排序:二路归并

归并排序(Merge Sort)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有序的子序列,再把有序的子序列合并为整体有序序列。

归并排序的具体做法:

  1. 把原序列不断地递等分,直至每等份只有一个元素,此时每等份都是有序的。
  2. 相邻等份合,不断合并,直至合并完全。

二路归并

归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。归并排序最常用的是二路归并,即把两个小的有序的序列和并成一个大的有序序列:合二为一。

一个二路归并的流程图是这样的:

(1.3.5)归并排序:二路归并_第1张图片

多路归并无非是多个有序的小序列合并成一个大的有序序列,道理和二路归并一样。

先来看下如何把两个有序的序列合并成一个大的有序序列,代码如下:

[cpp]  view plain copy
  1. /* 
  2.  *把有序序列a和b,合并成c  
  3.  *该算法成立前提: a和b已经有序   
  4.  */   
  5. void merge(int a[], int na, int b[], int nb, int c[])  
  6. {  
  7.     if(a && b && c && na >0 && nb >0)  
  8.     {  
  9.         int i,j,k;  
  10.         i = j = k = 0;  
  11.         //不断地比较a和b的头部元素,较小的存入c   
  12.         while(i < na && j < nb)  
  13.         {  
  14.             if(a[i] <= b[j]) // <= 保持算法的稳定性  
  15.                 c[k++] = a[i++];  
  16.             else  
  17.                 c[k++] = b[j++];  
  18.             /*另一种更有效的做法是这样的  
  19.             while(i < na && a[i] <= b[j]) 
  20.                 c[k++] = a[i++]; 
  21.             while(j < nb && b[j] < a[i]) 
  22.                 c[k++] = b[j++]; 
  23.             */  
  24.         }  
  25.         //把a或b中剩余的元素直接存入c   
  26.         /*  也可以这样: 
  27.          *  memcpy(c+k, a+i, (na-i)sizeof(int)); 
  28.          * 下同 
  29.          */  
  30.         while(i < na)  
  31.             c[k++] = a[i++];  
  32.         while(j < nb)  
  33.             c[k++] = b[j++];  
  34.     }  
  35. }  

可以看出,二路归并的时间复杂度是O(n),n是原序列的数据规模。以上代码是归并排序的基础,弄懂了它,就很好写归并排序了,看下归并排序的流程图:

(1.3.5)归并排序:二路归并_第2张图片

可以看出,上半部分不断地递归深入:不断地均分原序列,直到每一部分只含有一个元素。下半部分,开始递归返回,通过反复调用二路归并算法,把相邻的有序子序列合并成一个规模更大的序列。

理解了这些,相信就很容易写出归并排序的代码了:

[cpp]  view plain copy
  1. //把[first, mid]和[mid+1, last]范围内的数据合并    
  2. void mergeArray(int a[], int b[], int first, int mid, int last)  
  3. {  
  4.     int i, j, k;  
  5.     i = first, j = mid + 1, k = 0;  
  6.     while (i <= mid && j <= last)  
  7.     {  
  8.         while(i <= mid && a[i] <= a[j])  
  9.             b[k++] = a[i++];  
  10.         while(j <= last && a[j] < a[i])  
  11.             b[k++] = a[j++];      
  12.     }  
  13.     /*  也可以这样: 
  14.      *  memcpy(b+k, a+i, (mid-i+1)sizeof(int)); 
  15.      * 下同 
  16.      */  
  17.     while (i <= mid)  
  18.         b[k++] = a[i++];  
  19.     while (j <= last)  
  20.         b[k++] = a[j++];  
  21.     //[first,last]范围内的数据已有序,则写回原数组  
  22.     for (i = 0; i < k; i++)  
  23.         a[first + i] = b[i];  
  24. }  
  25. void mergesort(int a[], int b[], int first, int last)  
  26. {  
  27.     if (first < last)  
  28.     {  
  29.         int mid = first + ((last - first) >> 1);  
  30.         mergesort(a, b, first, mid);  
  31.         mergesort(a, b, mid + 1, last);  
  32.         mergeArray(a, b, first, mid, last);  
  33.     }  
  34. }  
  35. void MergeSort(int a[], int n)  
  36. {  
  37.     if (a && n > 1)  
  38.     {  
  39.         int *b = new int[n];  //构建辅助数组  
  40.         mergesort(a, b, 0, n - 1);  
  41.         delete[]b;  
  42.     }  
  43. }  


在排序过程中,我们使用了一个相同大小的临时辅助数组。

算法分析:

1.算法的复杂度

对数组长度为n的序列进行归并排序,则大约要进行logn次归并,每一次合并都是线性时间O(n)。故粗略的计算出归并排序的时间复杂度是O(nlogn)(最好、最差都是这样)。空间复杂度是O(n)。详细的时间复杂度分析是这样的:

对长度为n的序列归并排序,需要递归的对长度为n/2的子序列进行归并排序,最后把两段子序列二路归并。递推关系是这样的:T(n)=2T(n/2)+O(n),显然T(1)=O(1),解得T(n)=o(nlogn)。

2.稳定性

归并排序是稳定的,并且是时间复杂度为o(nlogn)的几种排序(快速排序、堆排序)中唯一稳定的排序算法。

3.存储结构

顺序存储和链式存储都行。

另外,归并排序多用于外排序中。


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