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数据结构和算法学习--归并排序
Leefs
2020-02-03 PM
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# 数据结构和算法学习--归并排序 ### 一、归并排序介绍 归并排序(MERGE-SORT)是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治(divide-and-conquer)**策略**(分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案“修补”在一起,即分而治之) ### 二、归并排序思想示意图1-基本思想 ![19.归并排序算法01.png][1] ### 三、归并排序思想示意图2-合并相邻有序子序列 再来看看治阶段,我们需要将两个已经有序的子序列合并成一个有序序列,比如上图中的最后一次合并,要将[4,5,7,8]和[1,2,3,6]两个已经有序的子序列,合并为最终序列[1,2,3,4,5,6,7,8],来看下实现步骤 ![20.归并排序算法02.png][2] ![20.归并排序算法03.png][3] #### 四、归并排序的应用 给你一个数组,val arr=Array(8,4,5,7,1,3,6,2),请使用归并排序完成排序。 ```java public class MergetSort { public static void main(String[] args) { int arr[]={8,4,5,7,1,3,6,2}; int temp[] =new int[arr.length];//归并排序需要一个额外空间 mergeSort(arr,0,arr.length-1,temp); System.out.println(Arrays.toString(arr)); } //分+合方法 public static void mergeSort(int[] arr,int left,int right,int[] temp){ if(left < right){ int mid = (left+right)/2;//中间索引 //向左递归进行分解 mergeSort(arr,left,mid,temp); //向右递归进行分解 mergeSort(arr,mid+1,right,temp); //合并 merge(arr,left,mid,right,temp); } } //合并的方法 /** * @param arr:排序的原始数组 * @param left:左边有序序列的初始索引 * @param mid:中间索引 * @param right:右边索引 * @param temp:中间数组 * */ public static void merge(int[] arr,int left,int mid,int right,int[] temp){ int i=left;//初始化i,左边有序序列的初始索引 int j=mid+1;//初始化j,邮编有序序列的初始索引 int t=0;//指向temp数组的当前索引 //(一) //先把左右两边(有序)的数据按照规则填充到temp数组 //直到左右两边的有序序列,有一边处理完毕为止 while(i<=mid&&j<=right){//继续 //如果左边的有序序列的当前元素,小于等于右边有序序列的当前元素 //即将左边的当前元素,填充到temp数组 //然后 t++,i++ if(arr[i]<=arr[j]){ temp[t]=arr[i]; t+=1; i+=1; }else{//反之,将右边有序序列的当前元素,填充到temp数组 temp[t]=arr[j]; t+=1; j+=1; } } //(二) //把有剩余数据的一边的数据依次全部填充到temp while(i<=mid){//左边的有序序列还有剩余的元素,就全部填充到temp temp[t]=arr[i]; t+=1; i+=1; } while(j<=right){//右边的有序序列还有剩余的元素,就全部填充到temp temp[t]=arr[j]; t+=1; j+=1; } //(三) //将temp数组的元素拷贝到arr //注意,并不是每次都拷贝所有 t=0; int tempLeft=left; //第一次合并 tempLeft=0,right=1 // tempLeft=2 right=3 // tL=0 ri=3 //最后一次tempLeft=0 right=7 while(tempLeft<=right){ arr[tempLeft]=temp[t]; t+=1; tempLeft+=1; } } } ``` > 运行结果 ``` [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] ``` > 完整代码 ```java public class MergetSort { public static void main(String[] args) { //int arr[] = { 8, 4, 5, 7, 1, 3, 6, 2 }; // //测试快排的执行速度 // 创建要给80000个的随机的数组 int[] arr = new int[8000000]; for (int i = 0; i < 8000000; i++) { arr[i] = (int) (Math.random() * 8000000); // 生成一个[0, 8000000) 数 } System.out.println("排序前"); Date data1 = new Date(); SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); String date1Str = simpleDateFormat.format(data1); System.out.println("排序前的时间是=" + date1Str); int temp[] = new int[arr.length]; //归并排序需要一个额外空间 mergeSort(arr, 0, arr.length - 1, temp); Date data2 = new Date(); String date2Str = simpleDateFormat.format(data2); System.out.println("排序前的时间是=" + date2Str); //System.out.println("归并排序后=" + Arrays.toString(arr)); } //分+合方法 public static void mergeSort(int[] arr, int left, int right, int[] temp) { if(left < right) { int mid = (left + right) / 2; //中间索引 //向左递归进行分解 mergeSort(arr, left, mid, temp); //向右递归进行分解 mergeSort(arr, mid + 1, right, temp); //合并 merge(arr, left, mid, right, temp); } } //合并的方法 /** * * @param arr 排序的原始数组 * @param left 左边有序序列的初始索引 * @param mid 中间索引 * @param right 右边索引 * @param temp 做中转的数组 */ public static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right, int[] temp) { int i = left; // 初始化i, 左边有序序列的初始索引 int j = mid + 1; //初始化j, 右边有序序列的初始索引 int t = 0; // 指向temp数组的当前索引 //(一) //先把左右两边(有序)的数据按照规则填充到temp数组 //直到左右两边的有序序列,有一边处理完毕为止 while (i <= mid && j <= right) {//继续 //如果左边的有序序列的当前元素,小于等于右边有序序列的当前元素 //即将左边的当前元素,填充到 temp数组 //然后 t++, i++ if(arr[i] <= arr[j]) { temp[t] = arr[i]; t += 1; i += 1; } else { //反之,将右边有序序列的当前元素,填充到temp数组 temp[t] = arr[j]; t += 1; j += 1; } } //(二) //把有剩余数据的一边的数据依次全部填充到temp while( i <= mid) { //左边的有序序列还有剩余的元素,就全部填充到temp temp[t] = arr[i]; t += 1; i += 1; } while( j <= right) { //右边的有序序列还有剩余的元素,就全部填充到temp temp[t] = arr[j]; t += 1; j += 1; } //(三) //将temp数组的元素拷贝到arr //注意,并不是每次都拷贝所有 t = 0; int tempLeft = left; // //第一次合并 tempLeft = 0 , right = 1 // tempLeft = 2 right = 3 // tL=0 ri=3 //最后一次 tempLeft = 0 right = 7 while(tempLeft <= right) { arr[tempLeft] = temp[t]; t += 1; tempLeft += 1; } } } ``` [1]: https://lilinchao.com/usr/uploads/2020/02/3281955173.png [2]: https://lilinchao.com/usr/uploads/2020/02/3840468971.png [3]: https://lilinchao.com/usr/uploads/2020/02/830188257.png
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