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普林斯顿算法中级笔记5(归并排序)

普林斯顿算法中级笔记5(归并排序)

作者: 小白家的小小白 | 来源:发表于2018-08-06 16:31 被阅读0次

    归并排序


    算法原理

    归并排序是一种经典的排序算法(分分合合)

    • 分: 递归的将元素数组进行拆分,1分2,2分4...
    • 合: 当子数组拆分为只有一个元素时,递归的合并子数组并排序


      屏幕快照 2018-08-06 下午1.49.28.png

    算法实现

    public class Merge {
             //i,j分别指向待合并的两个子数组的尾部,两者指向的元素相比较,小的那个被copy进输出数组中,并且指针向前移动一个
        private static void merge(Comparable[] a, Comparable[] aux, int lo, int mid, int hi) {
            for (int k = lo; k <= hi; k++)
                aux[k] = a[k];
            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[j], aux[i])) a[k] = aux[j++]; //指针前移
                else a[k] = aux[i++]; //指针前移
            }
        }
            //递归拆分 而后合并
        private static void sort(Comparable[] a, Comparable[] aux, int lo, int hi) {
            if (hi <= lo) return;
            int mid = lo + (hi - lo) / 2;
            sort(a, aux, lo, mid);
            sort(a, aux, mid + 1, hi);
            merge(a, aux, lo, mid, hi);
        }
        public static void sort(Comparable[] a) {
            aux = new Comparable[a.length];
            sort(a, aux, 0, a.length - 1);
        }
    }
    
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    算法复杂度分析

    根据上面的图示可以看出分合都产生了二叉树型的结构,我们由此可知它在比较上的时间花费大约lgN,在数组访问上的时间花费大约6lgN。
    空间复杂度:在merge的时候对被merge数组进行了全量的copy

    算法优化

    1. 当子数组长度较小时,改用插入排序(我不晓得这样做好在哪里)
    2. 当子数组已经有序时,不进行merge:
    private static void sort(Comparable[] a, Comparable[] aux, int lo, int hi)
    {
     if (hi <= lo) return;
     int mid = lo + (hi - lo) / 2;
     sort (a, aux, lo, mid);
     sort (a, aux, mid+1, hi);
    //由于被merge的两个子数组都已经时有序的,所以可以这样进行比较
     if (!less(a[mid+1], a[mid])) return;
     merge(a, aux, lo, mid, hi);
    }
    

    3.通过变换a与aux的位置来,省去每次merge时对aux的copy

    private static void merge(Comparable[] a, Comparable[] aux, int lo, int mid, int hi)
    {
     int i = lo, j = mid+1;
     for (int k = lo; k <= hi; k++)
     {
     if (i > mid) aux[k] = a[j++];
     else if (j > hi) aux[k] = a[i++];
     else if (less(a[j], a[i])) aux[k] = a[j++];
     else aux[k] = a[i++];
     }
    }
    private static void sort(Comparable[] a, Comparable[] aux, int lo, int hi)
    {
     if (hi <= lo) return;
     int mid = lo + (hi - lo) / 2;
     sort (aux, a, lo, mid);
     sort (aux, a, mid+1, hi);
     merge(a, aux, lo, mid, hi);
    }
    

    变种:不需要递归的归并排序

    public class MergeBU
    {
     public static void sort(Comparable[] a)
     {
     int N = a.length;
     Comparable[] aux = new Comparable[N];
    //第一个循环控制间隔
     for (int sz = 1; sz < N; sz = sz+sz)
    //第二个循环进行merge
     for (int lo = 0; lo < N-sz; lo += sz+sz)
     merge(a, aux, lo, lo+sz-1, Math.min(lo+sz+sz-1, N-1));
     }
    }
    
    屏幕快照 2018-08-06 下午4.05.01.png

    关于排序算法复杂度的探讨

    排序算法的过程可以使用决策树来表示:

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    而N个元素的排序结果最多又N!种,即N!个叶子节点,所以层高为lgN!,即约等于NlgN。所以任何排序算法,在最糟糕的情况下, 需要的算法复杂度至少为NlgN。

    稳定性

    对于相同的元素,在排序后仍旧保持排序前的相对顺序,我们称这种算法是稳定的。

    • 具有稳定性的算法有:插入排序,归并排序
    • 不稳定的算法:选择排序,希尔排序

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