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死磕归并排序算法

死磕归并排序算法

作者: Herman7z | 来源:发表于2021-03-04 11:19 被阅读0次

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    完全开源的淘客项目:https://github.com/silently9527/mall-coupons-server

    前言

    在上一篇《常见的初级排序算法,这次全搞懂》,主要谈了常用的初级算法,这些算法的时间复杂度都是O(n²),这些算法无法处理大量数据;本篇我们谈一种基于归并操作完成排序的算法。

    归并排序算法思路

    要将一个数组排序,可以先将数组分为两个数组分别排序,然后再将结果归并在一起,重复递归这个过程,直到数组整体有序,这就是归并排序的算法思路。

    归并排序的优点是它能够保证任意长度为N的数组排序所需的时间与 NlogN 成正比,这个优点是初级排序无法达到的。

    缺点是因为归并操作需要引入额外的数组,额外的空间与N成正比

    原地归并实现

    在实现归并排序之前,我们需要先完成两个有序数组的归并操作,即将两个有序的数组合并成一个有序的数组;

    • 在此过程中我们需要引入一个辅助数组;
    • 定义的方法签名为merge(a, lo, mid, hi),这个方法将数组a[lo..mid]与a[mid..hi]归并成一个有序的数组,结果存放到a[lo..mid]中;
    • 该方法中需要使用的上一篇中的公共函数 less ,参考上一篇文章《常见的初级排序算法,这次全搞懂》
    public class MergeSort implements SortTemplate {
        private Comparable[] aux;
    
        @Override
        public void sort(Comparable[] array) {
            //待实现
        }
    
        private void merge(Comparable[] a, int lo, int mid, int hi) {
            for (int i = lo; i <= hi; i++) {
                aux[i] = a[i];
            }
            int i = lo, j = mid + 1;
            for (int k = lo; k <= hi; k++) {
                if (i > mid) {
                    a[k] = aux[j++];
                } else if (j > hi) {
                    a[k] = aux[i++];
                } else if (less(aux[i], aux[j])) {
                    a[k] = aux[i++];
                } else {
                    a[k] = aux[j++];
                }
            }
        }
    
    }
    

    自顶向下的归并排序

    基于分而治之的思想,大的数组排序,先递归拆分成小的数组,保证小的数组有序再归并,直到整个数组有序,这个操作就是自顶向下的归并排序

    public class MergeSort implements SortTemplate {
        private Comparable[] aux;
    
        @Override
        public void sort(Comparable[] array) {
            aux = new Comparable[array.length];
            doSort(array, 0, array.length - 1);
        }
    
        private void doSort(Comparable[] array, int lo, int hi) {
            if (lo >= hi) {
                return;
            }
            int mid = (hi - lo) / 2 + lo;
            doSort(array, lo, mid);
            doSort(array, mid + 1, hi);
            merge(array, lo, mid, hi);
        }
    
        private void merge(Comparable[] a, int lo, int mid, int hi) {
            //省略
        }
    
    }
    
    

    以上代码是标准的递归归并排序操作,但是经过仔细思考之后,该算法还有可以优化的地方

    1. 测试数组是否已经有序;如果a[mid]<=a[mid+1],那么我们就可以跳过merge方法,减少merge操作;修复之后的doSort方法
    private void doSort(Comparable[] array, int lo, int hi) {
        if (lo >= hi) {
            return;
        }
        int mid = (hi - lo) / 2 + lo;
        doSort(array, lo, mid);
        doSort(array, mid + 1, hi);
        if (array[mid].compareTo(array[mid + 1]) >= 0) {
            merge(array, lo, mid, hi);
        }
    }
    
    1. 对于小规模的数组可以是用插入排序;对于小规模的数组使用归并排序会增加递归调用栈,所以我们可以考虑使用插入排序来处理子数组的排序
    private void doSort(Comparable[] array, int lo, int hi) {
        if (lo >= hi) {
            return;
        }
    
        if (hi - lo < 5) { //测试,小于5就使用插入排序
            insertionSort(array, lo, hi);
            return;
        }
    
        int mid = (hi - lo) / 2 + lo;
        doSort(array, lo, mid);
        doSort(array, mid + 1, hi);
        if (less(array[mid + 1], array[mid])) {
            merge(array, lo, mid, hi);
        }
    }
    
    //插入排序
    private void insertionSort(Comparable[] array, int lo, int hi) {
        for (int i = lo; i <= hi; i++) {
            for (int j = i; j > lo && less(array[j], array[j - 1]); j--) {
                exch(array, j, j - 1);
            }
        }
    }
    
    1. 节省复制元素到辅助数组的时间;要实现该操作较麻烦,需要在每一层递归的时候交换输入数据和输出数组的角色;修改之后的完整代码如下:
    public class MergeSort implements SortTemplate {
        private Comparable[] aux;
    
        @Override
        public void sort(Comparable[] array) {
            aux = array.clone();
            doSort(aux, array, 0, array.length - 1);
        }
    
        private void doSort(Comparable[] src, Comparable[] dest, int lo, int hi) {
            if (lo >= hi) {
                return;
            }
    
            if (hi - lo < 5) { //测试,小于5就使用插入排序
                insertionSort(dest, lo, hi);
                return;
            }
    
            int mid = (hi - lo) / 2 + lo;
            doSort(dest, src, lo, mid);
            doSort(dest, src, mid + 1, hi);
            if (less(src[mid + 1], src[mid])) {
                merge(src, dest, lo, mid, hi);
            }
        }
    
        //插入排序
        private void insertionSort(Comparable[] array, int lo, int hi) {
            for (int i = lo; i <= hi; i++) {
                for (int j = i; j > lo && less(array[j], array[j - 1]); j--) {
                    exch(array, j, j - 1);
                }
            }
        }
    
        private void merge(Comparable[] src, Comparable[] dest, int lo, int mid, int hi) {
            int i = lo, j = mid + 1;
            for (int k = lo; k <= hi; k++) {
                if (i > mid) {
                    dest[k] = src[j++];
                } else if (j > hi) {
                    dest[k] = src[i++];
                } else if (less(src[i], src[j])) {
                    dest[k] = src[i++];
                } else {
                    dest[k] = src[j++];
                }
            }
        }
    
    }
    
    

    每一层递归操作都会让子数组有序,但是子数组可能是aux[lo..hi]也有可能是a[lo..hi];由于第一次调用doSort传入的是src=aux,dest=array,所以递归最后的结果一定是输入到了array中,保证了array整体排序完成

    自底向上的归并排序

    实现归并算法还有另一种思路,就是先归并哪些小的数组,然后再成对归并得到子数组,直到整个数组有序

    public class MergeSort implements SortTemplate {
        private Comparable[] aux;
    
        @Override
        public void sort(Comparable[] array) {
            int length = array.length;
            aux = new Comparable[length];
            for (int sz = 1; sz < length; sz += sz) {
                for (int i = 0; i < length - sz; i += 2 * sz) {
                    merge(array, i, i + sz - 1, Math.min(i + 2 * sz - 1, length - 1));
                }
            }
        }
    
        private void merge(Comparable[] a, int lo, int mid, int hi) {
            for (int i = lo; i <= hi; i++) {
                aux[i] = a[i];
            }
            int i = lo, j = mid + 1;
            for (int k = lo; k <= hi; k++) {
                if (i > mid) {
                    a[k] = aux[j++];
                } else if (j > hi) {
                    a[k] = aux[i++];
                } else if (less(aux[i], aux[j])) {
                    a[k] = aux[i++];
                } else {
                    a[k] = aux[j++];
                }
            }
        }
    
    }
    
    

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