數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之歸并排序的實例詳解
歸并排序
基本思想
歸并排序是建立在二路歸并和分治法的基礎(chǔ)上的一個高效排序算法,將已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每個子序
列有序,再使子序列段間有序。若將兩個有序表合并成一個有序表,稱為二路歸并。
將待排序序列R[0...n-1]看成是n個長度為1的有序序列,將相鄰的有序表成對歸并,得到n/2個長度為2的有序表;將這些有序序列
再次歸并,得到n/4個長度為4的有序序列;如此反復(fù)進(jìn)行下去,最后得到一個長度為n的有序序列。所以呢,我們總結(jié)一下歸并排序
其實就只有兩步:
分解:將有序序列不斷地分裂,直到每個區(qū)間都只有一個數(shù)據(jù)為止.
合并:將兩個區(qū)間合并為一個有序的區(qū)間,一直合并知道只有一個區(qū)間為止.
圖是我偷來的,但是學(xué)習(xí)是認(rèn)真的.
分解的過程我們很容易想明白的,用遞歸就可以.但是我們今天最主要的步驟是合并,你要將兩個區(qū)間合并為一個有序的區(qū)間你會怎么思考呢?
這個非常簡單,只要從比較二個數(shù)列的第一個數(shù),誰小就先取誰,取了后就在對應(yīng)數(shù)列中刪除這個數(shù)。然后再進(jìn)行比較,如果有數(shù)
列為空,那直接將另一個數(shù)列的數(shù)據(jù)依次取出即可。
代碼實現(xiàn):
//將有序數(shù)組a[]和b[]合并到c[]中 void MemeryArray(int a[], int n, int b[], int m, int c[]) { int i, j, k; i = j = k = 0; while (i < n && j < m) { if (a[i] < b[j]) c[k++] = a[i++]; else c[k++] = b[j++]; } while (i < n) c[k++] = a[i++]; while (j < m) c[k++] = b[j++]; }
其實我們發(fā)現(xiàn)這種做法效率其實還是蠻高的,效率達(dá)到了O(N).現(xiàn)在我們解決了合并的問題.
現(xiàn)在總的來看一下歸并排序的做法,通過先遞歸的分解數(shù)列(將數(shù)列分解成只有一個元素的區(qū)間),再合并數(shù)列就完成了歸并排序。
代碼實現(xiàn)
//將有二個有序數(shù)列a[first...mid]和a[mid...last]合并。 void mergearray(int a[], int first, int mid, int last, int temp[]) { int i = first, j = mid + 1; int m = mid, n = last; int k = 0; while (i <= m && j <= n) { if (a[i] <= a[j]) temp[k++] = a[i++]; else temp[k++] = a[j++]; } while (i <= m) temp[k++] = a[i++]; while (j <= n) temp[k++] = a[j++]; for (i = 0; i < k; i++) a[first + i] = temp[i]; } void mergesort(int a[], int first, int last, int temp[]) { if (first < last) { int mid = (first + last) / 2; mergesort(a, first, mid, temp); //左邊有序 mergesort(a, mid + 1, last, temp); //右邊有序 mergearray(a, first, mid, last, temp); //再將二個有序數(shù)列合并 } } bool MergeSort(int a[], int n) { int *p = new int[n]; if (p == NULL) return false; mergesort(a, 0, n - 1, p); delete[] p; return true; }
總結(jié)
歸并排序的效率是比較高的,設(shè)數(shù)列長為N,將數(shù)列分開成小數(shù)列一共要logN步,每步都是一個合并有序數(shù)列的過程,時間復(fù)雜度
可以記為O(N),故一共為O(N*logN)。因為歸并排序每次都是在相鄰的數(shù)據(jù)中進(jìn)行操作,所以歸并排序在O(N*logN)的幾種排序方
法(快速排序,歸并排序,希爾排序,堆排序)也是效率比較高的。
算法名稱 最差時間復(fù)雜度 平均時間復(fù)雜度 最優(yōu)時間復(fù)雜度 空間復(fù)雜度 穩(wěn)定性
歸并排序 O(NlogN) O(NlogN) O(NlogN) O(n) 穩(wěn)定
所有排序當(dāng)中用的最多的就是堆排序,快速排序,歸并排序.
若從空間復(fù)雜度來考慮:首選堆排序,其次是快速排序,最后是歸并排序。
若從穩(wěn)定性來考慮,應(yīng)選取歸并排序,因為堆排序和快速排序都是不穩(wěn)定的。
若從平均情況下的排序速度考慮,應(yīng)該選擇快速排序。
以上就是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中歸并排序的實例詳解,如有疑問請留言或者到本站社區(qū)交流討論,感謝閱讀,希望能幫助到大家,謝謝大家對本站的支持!
欄 目:C語言
下一篇:詳解C++中十六進(jìn)制字符串轉(zhuǎn)數(shù)字(數(shù)值)
本文標(biāo)題:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之歸并排序的實例詳解
本文地址:http://mengdiqiu.com.cn/a1/Cyuyan/1208.html
您可能感興趣的文章
- 01-10數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程設(shè)計- 解析最少換車次數(shù)的問題詳解
- 01-10數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程設(shè)計-用棧實現(xiàn)表達(dá)式求值的方法詳解
- 01-10APUE筆記之:進(jìn)程環(huán)境詳解
- 01-10內(nèi)部排序之堆排序的實現(xiàn)詳解
- 01-10進(jìn)程間通信之深入消息隊列的詳解
- 01-10海量數(shù)據(jù)處理系列之:用C++實現(xiàn)Bitmap算法
- 01-10如何求連續(xù)幾個數(shù)之和的最大值
- 01-10C++算法之海量數(shù)據(jù)處理方法的總結(jié)分析
- 01-10深入理解c++中char*與wchar_t*與string以及wstring之間的相互轉(zhuǎn)換
- 01-10用代碼和UML圖化解設(shè)計模式之橋接模式的深入分析


閱讀排行
本欄相關(guān)
- 04-02c語言函數(shù)調(diào)用后清空內(nèi)存 c語言調(diào)用
- 04-02func函數(shù)+在C語言 func函數(shù)在c語言中
- 04-02c語言的正則匹配函數(shù) c語言正則表達(dá)
- 04-02c語言用函數(shù)寫分段 用c語言表示分段
- 04-02c語言中對數(shù)函數(shù)的表達(dá)式 c語言中對
- 04-02c語言編寫函數(shù)冒泡排序 c語言冒泡排
- 04-02c語言沒有round函數(shù) round c語言
- 04-02c語言分段函數(shù)怎么求 用c語言求分段
- 04-02C語言中怎么打出三角函數(shù) c語言中怎
- 04-02c語言調(diào)用函數(shù)求fibo C語言調(diào)用函數(shù)求
隨機閱讀
- 01-11ajax實現(xiàn)頁面的局部加載
- 01-10SublimeText編譯C開發(fā)環(huán)境設(shè)置
- 01-10C#中split用法實例總結(jié)
- 08-05DEDE織夢data目錄下的sessions文件夾有什
- 04-02jquery與jsp,用jquery
- 01-10使用C語言求解撲克牌的順子及n個骰子
- 08-05dedecms(織夢)副欄目數(shù)量限制代碼修改
- 08-05織夢dedecms什么時候用欄目交叉功能?
- 01-10delphi制作wav文件的方法
- 01-11Mac OSX 打開原生自帶讀寫NTFS功能(圖文