【Algorithms】归并排序(merge sort)

几个比较常见的排序算法里头,这个我是比较生疏的一个,有一天突然被问了一个问题是,归并排序最大的特点是什么,我才想起这个算法来。下午又看不进书啦,就实现一下,记下来。

归并排序采取的是分治策略,就是先将数据不断地进行二分,然后分别排序子序列之后再不断地合并在一起。

归并排序与快排一样,时间复杂度是O(nlogn),是一个比较高效率的排序算法。

vector<int> mergeSort(vector<int>& nums, int m, int n) {
    if (m == n) return{ nums[n] };
    int mid = m + (n - m) / 2;
    vector<int> left = mergeSort(nums, m, mid);
    vector<int> right = mergeSort(nums, mid + 1, n);

    int i = 0;
    int j = 0;
    vector<int> merge;
    while (i < left.size() || j < right.size()) {
        if (j >= right.size() || i < left.size() && left[i] < right[j]) {
            merge.push_back(left[i]);
            i++;
        }
        else if (j < right.size()) {
            merge.push_back(right[j]);
            j++;
        }
    }
    return merge;
}
时间: 2024-10-18 07:37:36

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归并排序(Merge sort)用到了分治思想,即分-治-合三步,算法平均时间复杂度是o(nlgn). (一)算法实现 1 private void merge_sort(int[] array, int first, int last) { 2 if (first + 1 < last) { 3 int mid = (first + last) / 2; 4 merge_sort(array, first, mid); 5 merge_sort(array, mid, last); 6 7 /

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

排序 起泡排序(bubble sort),归并排序(merge sort)

1,起泡排序(bubble sort),大致有三种算法 基本版,全扫描. 提前终止版,如果发现前区里没有发生交换,就说明前区已经有序了,直接终止了.但是有个效率低下的地方,就是右边界hi是每次循环向前移动一个单元 跳跃版,在提前终止版的基础上,解决右边界hi移动效率低下的问题.解决思路:每次循环后,记录下最后一次的交换位置A,然后让hi=交换位置A,所以hi就可以跳跃移动多个单元了. 基本版代码实现 //冒泡排序(基本版 效率低下) template<typename T> void Vect

【 python 学习笔记 -- 数据结构与算法 】归并排序 Merge Sort

[归并排序]这里我们利用递归算法不断地将列表一分为二,base case就是列表中没有元素或者只剩一个元素,因为此时这个子列表必然是正序的:然后再逐步把两个排序完成的子列表合并成一个新的正序列表,直到所有元素排序完毕. [示意图]这是一个从下至上的过程(Bottom-Up) 将列表不断从中间分成两个子列表,直到到达最底部,子列表中只有一个元素 然后,从下至上不断合并两个子列表,将两个子列表的所有元素排序形成一个新的列表. [ implementation of merge sort ] 可以利用

归并排序(Merge Sort)

更详细的请看这篇博文:http://www.cnblogs.com/jingmoxukong/p/4308823.html 我只做个人学习和补充 基于分治法的排序,比较简单.个人感觉其核心是数组左右拆分之后类似队列的比较.类似两两合并之类的算法都可以参考 分为3个步骤,拆开为树结构遍历->向上合并 特别做了一张gif来更好的理解归并排序 左边集合比较通过就左边索引前进,右边集合比较通过则右边索引前进 比较结果放入结果数组中 最后如果多出一个就把这一个直接加入结果数组 为了易于学习,代码直接使用了

python代码 归并排序 merge sort

1: def mergesort(seq): 2: if len(seq)<=1: 3: return seq 4: mid=len(seq)/2 5: left=mergesort(seq[:mid]) 6: right=mergesort(seq[mid:]) 7: return merge(left,right) 8:   9: def merge(left,right): 10: result=[] 11: i,j=0,0 12: while i<len(left) and j<

归并排序Merge sort

原理,把原始数组分成若干子数组,对每一个子数组进行排序, 继续把子数组与子数组合并,合并后仍然有序,直到全部合并完,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]合并完毕,排序完毕 输出结果[1 2 4 5 6 9] 合并细节 详细介绍

数据结构 - 归并排序(merging sort)

归并排序(merging sort): 包含2-路归并排序, 把数组拆分成两段, 使用递归, 将两个有序表合成一个新的有序表. 归并排序(merge sort)的时间复杂度是O(nlogn), 实际效果不如快速排序(quick sort)和堆排序(heap sort), 但是归并排序是稳定排序, 而快速排序和堆排序则不是. 代码: /* * main.cpp * *  Created on: 2014.6.12 *      Author: Spike */ /*eclipse cdt, gcc

数据结构 - 归并排序(merging sort) 详解 及 代码

归并排序(merging sort) 详解 及 代码 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 归并排序(merging sort): 包含2-路归并排序, 把数组拆分成两段, 使用递归, 将两个有序表合成一个新的有序表. 归并排序(merge sort)的时间复杂度是O(nlogn), 实际效果不如快速排序(quick sort)和堆排序(heap sort), 但是归并排序是稳定排序, 而快速排序和堆排序则不是. 代码: /* * main.cpp

[算法]——归并排序(Merge Sort)

归并排序(Merge Sort)与快速排序思想类似:将待排序数据分成两部分,继续将两个子部分进行递归的归并排序:然后将已经有序的两个子部分进行合并,最终完成排序.其时间复杂度与快速排序均为O(nlogn),但是归并排序除了递归调用间接使用了辅助空间栈,还需要额外的O(n)空间进行临时存储.从此角度归并排序略逊于快速排序,但是归并排序是一种稳定的排序算法,快速排序则不然. 所谓稳定排序,表示对于具有相同值的多个元素,其间的先后顺序保持不变.对于基本数据类型而言,一个排序算法是否稳定,影响很小,但是