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本帖最后由 小刀葛小伦 于 2019-8-8 11:36 编辑

归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。
首先考虑下如何将将二个有序数列合并。这个非常简单,只要从比较二个数列的第一个数,谁小就先取谁,取了后就在对应数列中删除这个数。然后再进行比较,如果有数列为空,那直接将另一个数列的数据依次取出即可。
//将有序数组a[]和b[]合并到c[]中

void MemeryArray(int a[, int n, int b[, int m, int c[){   
int i, j, k;     
i = j = k = 0;   
while (i < n && j < m)    {        
if (a[i < b[j)           
c[k++ = a[i++;      
else            
c[k++ = b[j++;     
}     
while (i < n)        
c[k++ = a[i++;     
while (j < m)      
c[k++ = b[j++;
}
可以看出合并有序数列的效率是比较高的,可以达到 O(n)。
解决了上面的合并有序数列问题,再来看归并排序,其的基本思路就是将数组分成二组 A,B,如果这二组组内的数据都是有序的,那么就可以很方便的将这二组数据进行排序。如何让这二组组内数据有序了?
可以将 A,B 组各自再分成二组。依次类推,当分出来的小组只有一个数据时,可以认为这个小组组内已经达到了有序,然后再合并相邻的二个小组就可以了。这样通过先递归的分解数列,再合并数列就完成了归并排序。
//将有二个有序数列a[first...mid]和a[mid...last]合并。

void mergearray(int a[, int first, int mid, int last, int temp[){   
int i = first, j = mid + 1;   
int m = mid,   n = last;   
int k = 0;        
while (i <= m && j <= n)    {      
if (a[i <= a[j)           
temp[k++ = a[i++;      
else           
temp[k++ = a[j++;   
}      
while (i <= m)        
temp[k++ = a[i++;      
  while (j <= n)      
  temp[k++ = a[j++;      
  for (i = 0; i < k; i++)        
a[first + i = temp[i;
}
void mergesort(int a[, int first, int last, int temp[){   
if (first < last)    {      
int mid = (first + last) / 2;      
mergesort(a, first, mid, temp);   
//左边有序        
mergesort(a, mid + 1, last, temp);
//右边有序      
mergearray(a, first, mid, last, temp);
//再将二个有序数列合并   
}
}
bool MergeSort(int a[, int n){   
int *p = new int[n;   
if (p == NULL)        
return false;   
mergesort(a, 0, n - 1, p);   
delete[ p;    return true;
}
归并排序的效率是比较高的,设数列长为 N,将数列分开成小数列一共要 logN 步,每步都是一个合并有序数列的过程,时间复杂度可以记为 O(N),故一共为 O(N*logN)。因为归并排序每次都是在相邻的数据中进行操作,所以归并排序在 O(N*logN) 的几种排序方法(快速排序,归并排序,希尔排序,堆排序)也是效率比较高的。
在本人电脑上对冒泡排序,直接插入排序,归并排序及直接使用系统的 qsort() 进行比较(均在 Release 版本下)。
对 20000 个随机数据进行测试:
对 50000 个随机数据进行测试:
再对 200000 个随机数据进行测试:
注:有的书上是在 mergearray() 合并有序数列时分配临时数组,但是过多的new操作会非常费时。因此作了下小小的变化。只在 MergeSort() 中new 一个临时数组。后面的操作都共用这一个临时数组。
作者:MoreWindows




1 个回复

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楼主 这个帖子很棒噢!


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