数据结构--排序(上)--归并排序

归并排序

  核心:两个有序子列的归并

和两个多项式相加类似

所谓指针,他的本职就是存位置。

这里的指针可以是整数,存的是下标

L最后都不知道在哪了。聪明一点嘛,不要从左往右倒,从右往左倒嘛

归并算法有两种不一样的策略。分而治之,递归的去考虑问题,

分而治之+归并算法。

递归算法

没有平均时间复杂度,没有最坏时间复杂度,是一个稳定的算法,

我们排序算法的时候,我们这个不符合同意的函数接口。我们定义一个函数接口来调用这个函数

那为什么我们要在最外层还声明TmpA呢,我们要看这是怎么用的。

我们用上面的算法在最外层定义Tmp, malloc 和free只执行一次。然而下面的malloc 和free执行了多次。

非递归算法

  归并排序非递归的算法

实际上我们不需要每次都开一次临时数组,我们可以在A和tmp来回导。

  

做两步Merge_Pass(),我们确保了最后导出的是是A而不是Tmp

归并排序

优点:平均时间复杂度 Nlogn 最坏时间复杂度 也是NlogN,

缺点:要额外申请一块同大小的数组内存空间,内排序(就是我们所有的操作都可以在内存里面完成)基本不用,在外排序非常有用。

时间: 2024-10-18 11:49:35

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C# 数据结构--排序[上]

概述 看了几天的排序内容,现在和大家分享一些常见的排序方法. 啥是排序? 个人理解的排序:通过对数组中的值进行对比,交换位置最终得到一个有序的数组.排序分为内存排序和外部排序.本次分享排序方法都为内存排序. 啥是排序的稳定性? 假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次序保持不变,即在原序列中,ri=rj,且ri在rj之前,而在排序后的序列中,ri仍在rj之前,则称这种排序算法是稳定的:否则称为不稳定的.  常见排序: 冒泡排序,选择排序,直接插入排序

在路上---学习篇(一)Python 数据结构和算法 (4) --希尔排序、归并排序

独白: 希尔排序是经过优化的插入排序算法,之前所学的排序在空间上都是使用列表本身.而归并排序是利用增加新的空间,来换取时间复杂度的减少.这俩者理念完全不一样,注定造成的所消耗的时间不同以及空间上的不同. 归并排序涉及到递归的使用,需要理解其中精髓才能更好了解归并排序,以及其他应用到递归的算法.理解其本质才能更好的应用. 希尔排序 希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种.也称缩小增量排序,是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本.希尔排序是非稳定排序算法.该方法因DL.Shell于195

“《算法》第4版第2章‘排序’”:归并排序

归并排序(Merge Sort,台湾译作:合并排序)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.归并排序算法依赖归并操作.归并排序有多路归并排序.两路归并排序 , 可用于内排序,也可以用于外排序.这里仅对内排序的两路归并方法进行讨论. 归并排序的步骤如下: 1)Divide: 将待排序序列(原问题)分成两个规模大致相等的子序列(子问题

排序算法——归并排序

归并排序是分治法的典型举例. 分治法的思想是,将原有问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题,递归的求解这些子问题,然后再合并这些子问题的解来建立原问题的解. 分治模式在每层递归时都有三个步骤: 分解原问题为若干子问题,这些子问题是原问题的规模较小的实例. 解决这些子问题,递归地求解各子问题.然而,若子问题的规模足够小,则直接求解. 合并这些子问题的解成原问题的解. 归并排序算法完全遵循分治模式.直观上其操作如下: 分解:分解待排序的n个元素的序列成各具n/2个元素的两个子序列. 解决:使用

数据结构--排序

插入排序(上)     基本思想:每次将一个待排序的的元素,按其关键字大小插入到已经排好序的子表的适当位置,直到全部元素插完为止.直接插入排序    简写排序思路:     假设待排序的元素存放在R[0.....n-1]中,在排序过程中,将R划分为两个区间,分别为R[0.....i-1]和R[i....n-1](刚开始时i=1,有序区只有R[0]一个元素),    其中,前一个子区间即是一个已经排好序的子区间,即有序区,后一个子区间则是一个待排序的无序区.   直接插入排序的操作即是:将当前无序

黑马程序员——数据结构排序算法总结

-----------android培训.java培训.java学习型技术博客.期待与您交流!------------ 下面是几个网上常见的总结图: 有些不同之处:集中在希尔排序的时间复杂度.快速归并的空间复杂度上 个人总结口诀: 选择N方-->选择排序的最好最坏平均都N方 插入冒泡最好N-->插入冒泡的最好是N,其他是N方 归并堆n乘logN-->归并希尔堆的最好最坏平均都是n乘logN 快速最坏N方-->快速排序的最坏是N方,其他是n乘logN 快速选择希尔堆不稳定-->

C# 插入排序 冒泡排序 选择排序 高速排序 堆排序 归并排序 基数排序 希尔排序

以下列出了数据结构与算法的八种基本排序:插入排序 冒泡排序 选择排序 高速排序 堆排序 归并排序 基数排序 希尔排序,然后是測试的样例.代码位置:http://download.csdn.net/detail/luozuolincool/8040027 排序类: public class Sortings { //插入排序 public void insertSort(int[] array) { int temp = 0; int index = 0; for (int i = 0; i <

排序(6)---------归并排序(C语言实现)

归并排序: 归并操作,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.归并排序算法依赖归并操作. 归并操作的过程如下: (1) 申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列 (2) 设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置 (3) 比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置 (4) 重复步骤3直到某一指针到达序列尾 (5) 将另一序列剩下的所有元素直接复制(抄)到合并序列尾 简单的说,就是将一个序列不断的进行

经典排序算法 - 归并排序Merge sort

经典排序算法 - 归并排序Merge sort 原理,把原始数组分成若干子数组,对每个子数组进行排序, 继续把子数组与子数组合并,合并后仍然有序,直到所有合并完,形成有序的数组 举例 无序数组[6 2 4 1 5 9] 先看一下每一个步骤下的状态,完了再看合并细节 第一步 [6 2 4 1 5 9]原始状态 第二步 [2 6] [1 4] [5 9]两两合并排序,排序细节后边介绍 第三步 [1 2 4 6] [5 9]继续两组两组合并 第四步 [1 2 4 5 6 9]合并完成,排序完成 输出结

处理海量数据的三大排序之——归并排序(C++)

代码实现                                                                                                                                                                                   #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <cti