归并排序

来源:互联网 发布:java获取文件路径 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 13:13

数据结构与算法——排序算法——归并排序
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算法的基本思想:
归并(Merge)排序法是将两个(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子序列,每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。

    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。    如:设有数列{6,202,100,301,38,8,1}    初始状态: [6] [202] [100] [301] [38] [8] [1] 比较次数          i=1 [6 202 ] [ 100 301] [ 8 38] [ 1 ] 3      i=2 [ 6 100 202 301 ] [ 1 8 38 ] 4      i=3 [ 1 6 8 38 100 202 301 ] 4

具体代码实现:

////  merge.cpp//  merge////  Created by scandy_yuan on 13-1-4.//  Copyright (c) 2013年 Sam. All rights reserved.//#include <iostream>using namespace std;//将2个有序数组a[first...mid]和a[mid+1...last]数组和合并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;    //通过循环将2个数组比较后有序的放入到临时数组temp中    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++];        }    //将排好序的临时数组重新放置到原数组a中    for (i=0;i<k;i++) {        a[first+i] = temp[i];    }}//使用递归将数组a变成若干有序的小的数组void mergesort(int a[],int first,int last,int temp[]){    if(first < last)    {        int mid = (first+last)/2;        mergesort(a, first, mid, temp); //左边有序        mergesort(a, mid+1, last, temp);//右边有序        mergearray(a, first, mid, last, temp);    }}//使用归并排序bool MergSort(int a[],int n){    int *p = new int[n];    if(p==NULL) return false;    mergesort(a, 0, n-1, p);    delete [] p;    return true;}int main(int argc, const char * argv[]){    // insert code here...    int a[10] = {2,1,3,7,6,8,9,5,4,0};    MergSort(a, 10);    for(int i=0;i<10;i++){        cout << a[i] << endl;    }    return 0;}

时间复杂度分析如下:

简单的分析下元素长度为n的归并排序所消耗的时间 T[n]:    1. 调用mergeSort()函数划分两部分,那每一小部分排序好所花时间则为 T[n/2],    2. 最后把两部分有序的数组合并成一个有序的数组mergeSort()函数所花的时间为O(n);    3. T[n]  =  2T[n/2] + O(n);

具体推导过程如下:
这里写图片描述
归并排序的时间复杂度为:O(nlogn)

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