博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
二路归并算法的java实现
阅读量:5331 次
发布时间:2019-06-14

本文共 3375 字,大约阅读时间需要 11 分钟。

“归并”的含义是将两个或者两个以上的有序表组合成一个新的有序表。

假设待排序表含有n个元素,则可以看成是n个有序的子表,每个子表的长度为1,然后两两归并,得到(n/2)或者(n/2+1)个长度为2或1的有序表;再两两归并。。。

如此重复,直到合并成一个长度为n的有序表为止。

这种方法称为二路归并排序算法。

直接上代码:

package com.mergeSort;public class MergeSort {        //归并排序的对外公共接口    public static void mergeSort(int arr[],int n){        subMergeSort(arr,0,n-1);    }    //实现归并排序    private static void subMergeSort(int[] arr, int l, int r) {                //当l=r时即将待排序序列二分到每组只有一个元素时,对于一个元素来说,它自己就是有序的        if(l>=r)            return;        int mid=(l+r)/2;        subMergeSort(arr,l,mid);//归并排序前半段        subMergeSort(arr,mid+1,r);//归并排序后半段        //将两段有序序列归并成一段有序序列        mergeSortCore(arr,l,mid,r);                    }    //将两段有序序列归并成一段有序序列    //对arr[l...mid]和arr[mid+1,r]两部分进行归并    private static void mergeSortCore(int[] arr, int l, int mid, int r) {        //开辟出辅助数组        int[] a=new int[r-l+1];        //将原数组全部元素复制到辅助数组        for(int i=l;i<=r;i++)            a[i-l]=arr[i];   //a数组是从0开始的,因此和arr数组存在l个偏移量        //定义两个指针,分别指向两段有序序列的起始位置        int j=mid+1;        int i=l;        //用k作指针将排序后的数组元素重新放到原数组arr[l...r]中        for(int k=l;k<=r;k++){            //当前半段都放入arr中而后半段还没有遍历完            if(i>mid){                arr[k]=a[j-l];                j++;            }else                //当后半段都放入arr中而前半段还没有遍历完                if(j>r){                    arr[k]=a[i-l];                    i++;                }            else                //若两段都没遍历完,那么就比较一下            if(a[i-l]

注意:

1)归并排序需要一个新建一个辅助数组;

2)本段代码中排序数组的每段都是两头包括的闭区间,例如arr[l...mid]。当然也可以定义成一头开一头闭的区间,例如arr[l...mid+1),只不过相关代码需要做相应的改动。

3)代码中划下划线的部分,即 int mid=(l+r)/2; 在数据量很大的时候(即l和r很大的时候),有可能会造成mid的值的溢出。

4)该排序算法的时间复杂度为O(nlog2n)。

5)是稳定的。

对二路排序算法的优化:


 

1)在上面代码中实现归并排序的subMergeSort方法中有这么一个片段:

subMergeSort(arr,l,mid);//归并排序前半段subMergeSort(arr,mid+1,r);//归并排序后半段//将两段有序序列归并成一段有序序列mergeSortCore(arr,l,mid,r);

这段代码中,我们对每一次单独排序完的两段都进行了一次mergeSortCore()方法的归并操作。

但是因为这两段各自内部都是有序的,那么当arr[mid]<=arr[mid+1]时,我们就没有必要再去操作mergeSortCore()方法,

因此我们可以加个判断语句,来省掉多余的操作。

subMergeSort(arr,l,mid);//归并排序前半段        subMergeSort(arr,mid+1,r);//归并排序后半段                //当arr[mid]<=arr[mid+1]时证明整个arr数组就已经有序了,那么此时根本不需要调用mergeSortCore方法        //只有当arr[mid]>arr[mid+1]时,我们才有必要执行mergeSortCore方法        if(arr[mid]>arr[mid+1])                //将两段有序序列归并成一段有序序列        mergeSortCore(arr,l,mid,r);

2)几乎对于所有的高级排序算法,有一种通用的优化,那就是在递归到底的情况下,可以使用直接插入排序进行优化。

当递归几乎到底时,每一组只有有限数量的元素,而元素越少,那么倾向于有序的几率越大。虽然直接插入排序的时间复杂度是O(n2),但是我们知道在元素趋向于有序时,它甚至可以高效运行使得时间复杂度达到O(n)。

同时,对于时间复杂度前面的系数大小,直接插入排序是比归并排序小的。

因此,当n小到一定程度,直接插入排序会比归并排序要快。

所以对于上面代码中实现归并排序的subMergeSort方法中的一个片段:

if(l>=r)  return;

改为:

if(r-l<=15){ insertionSort(arr,l,r); return;        }

其中,insertionSort()方法是已经定义的实现闭区间直接插入排序的方法。

数字15也可以设置为其他数值。

 从以上代码的执行过程来看,这是一种自上而下的归并排序算法。

对于自下而上的归并排序算法:


 

public static void mergeSortBtoU(int[] arr,int n){                //自下而上的归并排序算法        //第一层循环对参与mergeSortCore的元素个数进行遍历,第一次为1个,第二次为2个,第三次为4个,第四次为8个。。。。        //从每一个单个元素开始作为归并小组进行归并,每一次归并成的结果是归并前原小组规模的二倍(即sz+=sz)        //当归并小组规模达到整个待排序数组大小的时候(即sz<=n),完成归并排序算法        for(int sz=1;sz<=n;sz+=sz)            //i为每一次进行mergeSortCore排序的元素的起始位置(每次进行两组元素的归并排序)            //每一次归并两组,每组的大小为sz,所以每次i的移动幅度为两个sz(即i+=sz+sz)            //用第二部分起始位置(i+sz)小于n,来限制每次归并时第二部分的存在,同时也保证了(i+sz-1)不会出现越界问题            for(int i=0;i+sz

对此,也可进行优化操作。

 另,对于自下而上的归并排序算法,没有使用数组中一个重要的性质:使用索引直接确定元素位置。因此,这种算法可以以时间复杂度为O(nlog2n)的速度对链表进行排序。

转载于:https://www.cnblogs.com/dudududu/p/8522395.html

你可能感兴趣的文章
[DLX精确覆盖+打表] hdu 2518 Dominoes
查看>>
SuperMap iServerJava 6R扩展领域开发及压力测试---判断点在那个面内(1)
查看>>
Week03-面向对象入门
查看>>
一个控制台程序,模拟机器人对话
查看>>
web.xml 中加载顺序
查看>>
pycharm激活地址
查看>>
hdu 1207 四柱汉诺塔
查看>>
Vue 2.x + Webpack 3.x + Nodejs 多页面项目框架(上篇——纯前端多页面)
查看>>
display:none与visible:hidden的区别
查看>>
我的PHP学习之路
查看>>
【题解】luogu p2340 奶牛会展
查看>>
对PostgreSQL的 SPI_prepare 的理解。
查看>>
解决响应式布局下兼容性的问题
查看>>
京东静态网页练习记录
查看>>
使用DBCP连接池对连接进行管理
查看>>
【洛谷】【堆+模拟】P2278 操作系统
查看>>
hdu3307 欧拉函数
查看>>
Spring Bean InitializingBean和DisposableBean实例
查看>>
Solr4.8.0源码分析(5)之查询流程分析总述
查看>>
[Windows Server]安装系统显示“缺少计算机所需的介质驱动程序”解决方案
查看>>