您现在的位置是:首页 >技术交流 >【数据结构】常见排序算法——常见排序介绍、归并排序、各大排序复杂度和稳定性网站首页技术交流
【数据结构】常见排序算法——常见排序介绍、归并排序、各大排序复杂度和稳定性
1.常见排序
2.归并排序
归并排序(MERGE-SORT)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 andConquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。归并排序核心步骤:
2.1归并排序基本思想
归并排序是一种基于分治思想的排序算法。它将待排序的序列分成若干个子序列,每个子序列都是有序的,然后再将这些有序的子序列合并成一个大的有序序列。具体的实现过程通常采用递归的方法。
归并排序的基本思想是先将待排序序列划分成若干个子序列,每个子序列都是有序的,然后再将这些子序列两两合并,直至最终只剩下一个有序的序列,即为排序后的序列。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn),具有稳定性,适用于对链表等非顺序存储的数据结构进行排序。
2.2归并排序的实现
归并排序通常使用递归来实现,实现过程可以分为两个主要步骤:
(1)分割:将待排序的序列递归地分成两个子序列,直到每个子序列中只有一个元素为止。
(2)合并:将已经有序的两个子序列合并成一个有序序列。
实现归并排序:
归并排序需要一个临时的空间来进行分割元素的合并,所有我们创建一个和原数组一样大小的临时空间tmp,为了方便空间的使用,我们建立一个归并排序函数MergeSort的子函数_MergeSort。
函数MergeSort是对_MergeSort的调用,在排序前会先申请一个临时数组tmp,然后将整个数组进行归并排序,最后释放临时数组的内存空间。
函数_MergeSort实现了归并排序的递归过程。参数a是待排序的数组,begin和end表示要排序的子数组的起始下标和结束下标,tmp是用来暂存排序结果的临时数组。函数首先将子数组分成两半,然后递归地对左右子数组进行排序,排序完成后再将两个有序子数组合并成一个有序数组。
这个过程中使用了三个指针:begin1和end1指向左子数组的起始和结束下标,begin2和end2指向右子数组的起始和结束下标,i指向存放排序结果的临时数组中的当前位置。在合并的过程中,依次比较左右子数组中的元素,将较小的元素存入临时数组中,直到任一子数组中的元素全部比较完毕, 然后将另一个子数组中的所有元素直接存入临时数组中,最后将临时数组中的元素复制回原数组的相应位置。
void _MergeSort(int* a, int begin, int end, int* tmp)
{
if (begin >= end)
return;
int mid = (begin + end) / 2;
// [begin, mid] [mid+1,end],子区间递归排序
_MergeSort(a, begin, mid, tmp);
_MergeSort(a, mid+1, end, tmp);
// [begin, mid] [mid+1,end]归并
int begin1 = begin, end1 = mid;
int begin2 = mid+1, end2 = end;
int i = begin;
while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
{
if (a[begin1] < a[begin2])
{
tmp[i++] = a[begin1++];
}
else
{
tmp[i++] = a[begin2++];
}
}
while (begin1 <= end1)
{
tmp[i++] = a[begin1++];
}
while (begin2 <= end2)
{
tmp[i++] = a[begin2++];
}
memcpy(a + begin, tmp + begin, sizeof(int) * (end - begin + 1));
}
void MergeSort(int* a, int n)
{
int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
if (tmp == NULL)
{
perror("malloc fail
");
return;
}
_MergeSort(a, 0, n - 1, tmp);
free(tmp);
}
归并排序的非递归实现:
归并排序通过这样的循环非递归实现,可以避免递归带来的额外计算和栈空间的消耗,使归并排序更为高效。
函数MergeSortNonR需要传入一个待排序的数组a和数组的长度n作为参数。首先申请一个大小为n的临时数组tmp,用于排序过程中存储临时结果。然后,MergeSortNonR使用一个循环,每次将待排序的序列分成大小为2×gap的小数组,并将相邻的两个小数组合并成一个有序数组。
此后,将gap的大小翻倍,继续合并两个有序数组,直到合并后的数组大小为原数组大小为止。在每次合并的过程中,依次比较左右两个小数组中的元素,将较小的元素依次存到临时数组tmp中。
void MergeSortNonR(int* a, int n)
{
int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
if (tmp == NULL)
{
perror("malloc fail
");
return;
}
int gap = 1;
while (gap < n)
{
for (int i = 0; i < n; i += 2 * gap)
{
// [begin1,end1][begin2, end2]
int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;
int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;
int j = i;
while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
{
if (a[begin1] < a[begin2])
{
tmp[j++] = a[begin1++];
}
else
{
tmp[j++] = a[begin2++];
}
}
while (begin1 <= end1)
{
tmp[j++] = a[begin1++];
}
while (begin2 <= end2)
{
tmp[j++] = a[begin2++];
}
// 拷贝
}
gap *= 2;
}
free(tmp);
}
2.3归并排序特性总结
(1)归并的缺点在于需要O(N)的空间复杂度,归并排序的思考更多的是解决在磁盘中的外排序问题。
(2)时间复杂度:O(N*logN)
(3)空间复杂度:O(N)
(4)稳定性:稳定
3.各大排序复杂度和稳定性
排序方法 | 平均情况 | 最好情况 | 最坏情况 | 辅助空间 | 稳定性 |
---|---|---|---|---|---|
冒泡排序 | O(n2) | O(n) | O(n2) | O(1) | 稳定 |
简单选择排序 | O(n2) | O(n2) | O(n2) | O(1) | 不稳定 |
直接插入排序 | O(n2) | O(n) | O(n2) | O(1) | 稳定 |
希尔排序 | O(nlogn)~O(n2) | O(n1.3) | O(n2) | O(1) | 不稳定 |
堆排序 | O(nlogn) | O(nlogn) | O(nlogn) | O(1) | 不稳定 |
归并排序 | O(nlogn) | O(nlogn) | O(nlogn) | O(n) | 稳定 |
快速排序 | O(nlogn) | O(nlogn) | O(n2) | O(logn)~O(n) | 不稳定 |
这些就是数据结构中归并排序简单介绍了?
如有错误❌望指正,最后祝大家学习进步✊天天开心✨?