归并排序算法(非常详细,图文并茂)
归并排序算法是在分治算法基础上设计出来的一种排序算法,它可以对指定序列完成升序(由小到大)或降序(由大到小)排序,对应的时间复杂度为
归并排序算法实现排序的思路是:
举个简单的例子,使用归并排序算法对 {7, 5, 2, 4, 1, 6, 3, 0} 实现升序排序的过程是:
1) 将 {7, 5, 2, 4, 1, 6, 3, 0} 分割成多个子序列,每个子序列中仅包含 1 个元素,分割过程如下所示:
图1:归并排序算法分割序列的过程
整个序列不断地被一分为二,最终被分割成 {7}、{5}、{2}、{4}、{1}、{6}、{3}、{0} 这几个序列。
2) 将 {7}、{5}、{2}、{4}、{1}、{6}、{3}、{0} 以“两两合并”的方式重新整合为一个有序序列,合并的过程如下图所示:
图2:归并排序算法整合所有子序列的过程
对应的伪代码如下:
结合伪代码,如下是用归并排序算法对 {7, 5, 2, 4, 1, 6, 3, 0} 进行升序排序的C语言程序:
如下是用归并排序算法对 {7, 5, 2, 4, 1, 6, 3, 0} 进行升序排序的 Java 程序:
如下是用归并排序算法对 {7, 5, 2, 4, 1, 6, 3, 0} 进行升序排序的 Python 程序:
以上程序的输出结果均为:
O(nlogn)
。归并排序算法实现排序的思路是:
- 将整个待排序序列划分成多个不可再分的子序列,每个子序列中仅有 1 个元素;
- 所有的子序列进行两两合并,合并过程中完成排序操作,最终合并得到的新序列就是有序序列。
举个简单的例子,使用归并排序算法对 {7, 5, 2, 4, 1, 6, 3, 0} 实现升序排序的过程是:
1) 将 {7, 5, 2, 4, 1, 6, 3, 0} 分割成多个子序列,每个子序列中仅包含 1 个元素,分割过程如下所示:
图1:归并排序算法分割序列的过程
整个序列不断地被一分为二,最终被分割成 {7}、{5}、{2}、{4}、{1}、{6}、{3}、{0} 这几个序列。
2) 将 {7}、{5}、{2}、{4}、{1}、{6}、{3}、{0} 以“两两合并”的方式重新整合为一个有序序列,合并的过程如下图所示:
图2:归并排序算法整合所有子序列的过程
归并排序算法的具体实现
对比图 1 和图 2 很容易联想到,归并排序算法可以借助递归的思想实现,对应的伪代码如下:输入 arr[n] // 输入要排序的序列 merge_sort(arr[n] , p , q): // [p , q] 表示对第 p ~ q 区域内的元素进行归并排序 if p < q : // 对 [p , q] 区域不断采用对半分割的方式,最终将整个区域划分为多个仅包含 1 个元素(p==q)的序列 mid = ⌊(p+q)/2⌋ merge_sort(arr , p , mid) merge_sort(arr , mid+1 , q) merge(arr , p , mid , q) // 调用实现归并过程的代码模块merge_sort() 用于将整个序列分割成多个子序列,merge() 用来合并这些子序列,合并的实现方式为:
- 从 [p, mid] 和 [mid+1, q] 两个区域的元素分别拷贝到 leftarr 和 rightarr 区域。
- 从 leftarr 和 rightarr 区域中各个取出第一个元素,比较它们的大小;
- 将较小的元素拷贝到 [p, q] 区域,然后从较小元素所在的区域内取出下一个元素,继续进行比较;
- 重复执行第 3 步,直至 leftarr 和 rightarr 内的元素全部拷贝到 [p, q] 为止。如果 leftarr 或者 rightarr 有一方为空,则直接将另一方的所有元素依次拷贝到 [p, q] 区域。
对应的伪代码如下:
merge(arr[n] , p , mid , q): // 该算法表示将 [p , mid] 和 [mid+1 , q] 做归并操作 leftnum <- mid - p + 1 // 统计 [p , mid] 区域内的元素个数 rightnum <- q - mid // 统计 [mid+1 , q] 区域内的元素个数 leftarr[leftnum] <- arr[p ... mid] // 分别将两个区域内的元素各自拷贝到另外两个数组中 rightarr[rightnum] <- arr[mid+1 ... q] i <- 1 , j <- 1 for k <- p to q : // 从 leftarr 和 rightarr 数组中第 1 个元素开始,比较它们的大小,将较小的元素拷贝到 arr 数组的 [p , q] 区域 if leftarr[i] ≤ rightarr[j] : arr[k] = leftarr[i] i <- i+1 else : arr[k] = right[j] j <- j+1
结合伪代码,如下是用归并排序算法对 {7, 5, 2, 4, 1, 6, 3, 0} 进行升序排序的C语言程序:
#include <stdio.h> //实现分割操作的函数 void merge_sort(int* arr, int p, int q); //实现归并操作的函数 void merge(int* arr, int p, int mid, int q); int main() { int i = 0; int arr[8] = { 7,5,2,4,1,6,3,0 }; //对 arr 数组中第 1 至 8 个元素进行归并排序 merge_sort(arr, 1, 8); while (i < 8) { printf("%d ", arr[i]); i++; } return 0; } //实现分割操作的函数,[p,q] 用于指定归并排序的区域范围, void merge_sort(int* arr, int p, int q) { int mid; if (arr == NULL || p > q || p == q) { return ; } mid = (p + q) / 2; //将 [p,q] 分为[p,mid] 和 [mid+1,q] 区域 merge_sort(arr, p, mid); merge_sort(arr, mid + 1, q); //对分好的 [p,mid] 和 [mid,q] 进行归并操作 merge(arr, p, mid, q); } //实现归并操作的函数,归并的 2 个区域分别为 [p,mid] 和 [mid+1,q] void merge(int* arr, int p, int mid, int q) { int i,j,k; int leftarr[100], rightarr[100]; int numL = mid - p + 1; int numR = q - mid; //将 arr 数组中 [p,mid] 区域内的元素逐一拷贝到 leftarr 数组中 for (i = 0; i < numL; i++) { leftarr[i] = arr[p - 1 + i]; } //将 arr 数组中 [mid+1,q] 区域内的元素逐一拷贝到 rightarr 数组中 leftarr[i] = 2147483647; for (i = 0; i < numR; i++) { rightarr[i] = arr[mid + i]; } rightarr[i] = 2147483647; i = 0; j = 0; //逐一比较 leftarr 和 rightarr 中的元素,每次将较小的元素拷贝到 arr 数组中的 [p,q] 区域内 for (k = p; k <= q; k++) { if (leftarr[i] <= rightarr[j]) { arr[k - 1] = leftarr[i]; i++; } else { arr[k - 1] = rightarr[j]; j++; } } }
如下是用归并排序算法对 {7, 5, 2, 4, 1, 6, 3, 0} 进行升序排序的 Java 程序:
public class Demo { //实现归并排序算法的分割操作 public static void merge_sort(int[] arr, int p, int q) { // 如果数组不存在或者 [p.q] 区域不合理 if (arr == null || p >= q) { return; } //对[p,q]区域进行分割 int mid = (p + q) / 2; merge_sort(arr, p, mid); merge_sort(arr, mid + 1, q); //对分割的 [p,mid] 和 [mid+1,q] 区域进行归并 merge(arr, p, mid, q); } //实现归并排序算法的归并操作 public static void merge(int[] arr, int p, int mid, int q) { int numL = mid - p + 1; int numR = q - mid; //创建 2 个数组,分别存储 [p,mid] 和 [mid+1,q]区域内的元素 int[] leftarr = new int[numL + 1]; int[] rightarr = new int[numR + 1]; int i; for (i = 0; i < numL; i++) { leftarr[i] = arr[p - 1 + i]; } //将 leftarr 数组中最后一个元素设置为足够大的数。 leftarr[i] = 2147483647; for (i = 0; i < numR; i++) { rightarr[i] = arr[mid + i]; } //将 rightarr 数组中最后一个元素设置为足够大的数。 rightarr[i] = 2147483647; int j = 0; i = 0; //对 leftarr 和 rightarr 数组中存储的 2 个区域的元素做归并操作 for (int k = p; k <= q; k++) { if (leftarr[i] <= rightarr[j]) { arr[k - 1] = leftarr[i]; i++; } else { arr[k - 1] = rightarr[j]; j++; } } } public static void main(String[] args) { int[] arr = new int[] { 7, 5, 2, 4, 1, 6, 3, 0 }; //对 arr 数组中第 1 至 8 个元素进行归并排序 merge_sort(arr, 1, 8); for (int i : arr) { System.out.print(i + " "); } } }
如下是用归并排序算法对 {7, 5, 2, 4, 1, 6, 3, 0} 进行升序排序的 Python 程序:
#实现归并排序算法中的分割操作,[p,q]为指定分割区域 def merge_sort(arr,p,q): #列表中没有数据,或者 [p,q]区域不存在 if len(arr) == 1 or p >= q: return #对 [p,q] 区域进行分割 mid = int( (p + q) / 2 ) merge_sort(arr,p,mid) merge_sort(arr,mid+1,q) #归并 [p,mid] 和 [mid+1,q] 区域 merge(arr,p,mid,q) #实现归并排序算法中的归并操作,归并区域为 [p.mid] 和 [mid+1,q] def merge(arr,p,mid,q): numL = mid - p + 1; numR = q - mid; #分别将 [p,mid] 和 [mid+1,q] 区域内的元素拷贝到 leftarr 和 rightarr 列表中 leftarr = arr[p-1:p+numL-1] rightarr = arr[mid:mid+numR] # 2 个列表末尾添加一个足够大的数 leftarr.append(float('inf')) rightarr.append(float('inf')) i=0 j=0 k=p #逐个比较 leftarr 和 rightarr 列表中的元素,每次将较小的元素添加到 arr 列表中的 [p,q] 区域内 while k <= q: if leftarr[i] <= rightarr[j]: arr[k-1] = leftarr[i] i = i + 1 else: arr[k-1] = rightarr[j] j = j + 1 k = k + 1 arr = [7, 5, 2, 4, 1, 6, 3, 0] #对 arr 数组中第 1 至 8 个元素做归并排序操作 merge_sort(arr, 1, 8) print(arr)
以上程序的输出结果均为:
0 1 2 3 4 5 6 7