生成网站 目录,实验一html静态网站开发,深圳网站开发服务,2016优秀网站设计#x1f4d9;作者简介#xff1a; 清水加冰#xff0c;目前大二在读#xff0c;正在学习C/C、Python、操作系统、数据库等。 #x1f4d8;相关专栏#xff1a;C语言初阶、C语言进阶、C语言刷题训练营、数据结构刷题训练营、有感兴趣的可以看一看。 欢迎点赞 #x1f44d… 作者简介 清水加冰目前大二在读正在学习C/C、Python、操作系统、数据库等。 相关专栏C语言初阶、C语言进阶、C语言刷题训练营、数据结构刷题训练营、有感兴趣的可以看一看。 欢迎点赞 收藏 ⭐留言 如有错误还望各路大佬指正 ✨每一次努力都是一种收获每一次坚持都是一种成长✨ 目录 前言
1. 归并排序 1.1 原理
2. 排序实现 2.1 递归
2.2 非递归
3. 复杂度 空间复杂度
时间复杂度
总结 前言 归并排序也是常用排序算法中较为重要的对于新手来说较为复杂的排序算法也是一个十分高效的排序算法。本篇文章我将带领大家深入理解归并排序。 1. 归并排序 归并排序是一种分治算法它将一个大问题分解成多个小问题然后将这些小问题的解合并起来得到最终的解。 1.1 原理 将待排序的数组分成多个子数组分别对这些子数组进行归并排序。对有序的两个子数组进行合并合并后的数组是有序的。 归并排序核心步骤如下 2. 排序实现 两两合并的前提是两个数组都必须有序在归并排序中也存在使用递归和非递归的方法实现。 2.1 递归 我们先使用递归来实现归并归并的过程中我们并不是在原数组中进行排序我们需要额外创建一个等大的数组将分解后排序过的数组放到新数组中然后将新数组中排好的数据拷贝到原数组中。每合并一次就拷贝一次 首先我们肯定需要先开辟一个新的数组然后是对数组进行分讲合并。
void MergrSort(int* a, int n)
{int* tmp (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (tmp NULL){perror(malloc fail);return;}//调整排序接口free(tmp);
} 调整排序接口的实现归并排序是对数组进行二等分当分解到只有一个数据时开始合并。所以这里使用递归是非常合适的先分解当分解到最小然后开始逐层返回合并向下递归的过程为分解递归返回的过程为合并。
void _MergrSort(int* a, int* tmp, int begin, int end)
{if (end begin)return;int mid (begin end) / 2;_MergrSort(a, tmp, begin, mid);_MergrSort(a, tmp, mid 1, end);//归并// ……} 接下来就是合并过程的实现。我们已知数组大小对数组进行不断二分每次归并时都是两两归并这里我们需要记录一些两个数组的起始下标。然后遍历两数组谁小就把数据尾插到新数组。 注意一个数组遍历结束另一个数组没有结束的情况。
代码如下
void _MergrSort(int* a, int* tmp, int begin, int end)
{if (end begin)return;int mid (begin end) / 2;_MergrSort(a, tmp, begin, mid);_MergrSort(a, tmp, mid 1, end);//合并int begin1 begin, end1 mid;//记录两数组的起始下标int begin2 mid 1, end2 end;int index begin; //记录新数组数据的下标while (begin1 end1 begin2 end2)//遍历数组当一个数组遍历结束就结束{if (a[begin1] a[begin2]){tmp[index] a[begin1];}else{tmp[index] a[begin2];}}//一共数组结束另一个数组没结束的情况while (begin1 end1){tmp[index] a[begin1];}while (begin2 end2){tmp[index] a[begin2];}//归并一次把数据拷贝回原数组一次memcpy(a begin, tmp begin, (end - begin 1) * sizeof(int));} 注意记录新数组的下标index不要初始等于0因为它将合并的数据放到到新数组时开始的位置不一定是0index是在函数内创建的变量出函数作用域无法保存但是它开始的位置恰好就是当前合并范围中数组1的起始位置下标begin1所以indexbegin
2.2 非递归 使用递归需要消耗计算机的栈区而栈区在计算机内存中空间很小在多次调用函数的过程速度也没有同等条件下循环快随着计算机的不断完善和优化它们之间差距其实也没那么大考虑到空间和速度问题我们很有必要学习一下非递归的实现方法。 非递归相对于递归来说有很多的坑也更复杂一点。那我们实现非递归要怎么去设计归并不和快排一样它使用栈并不能模拟出归并的过程。 为什么
例如上述的数组我们在分的时候可以分为以下区间 用栈来模拟实现逻辑如下 在0~1和2~3区间数据各自归并后拷贝回原数组下一步就需要将0~1和2~3这两个区间数据归并成一个数组归并区间是0~3但此时就再从栈里取取出的是4~7这个区间。所以使用栈来模拟归并行不通。 那我们要怎么设计我们来看一下它的归并划分 那它的区间变化规律就可以这样写
int begin1 i, end1 i gap - 1;
int begin2 i gap, end2 i 2 * gap - 1; 这里我们可以使用循环来跳区间i的初始值为011归跳到下一个归并区间开始位置需要跳2步22归跳到下一个归并区间开始位置需要跳4步由此我们找到i的变化规律i每次增加2倍gap。
void MergrSortNoneR(int* a, int n)
{int* tmp (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (tmp NULL){perror(malloc fail);return;}int gap 1;for (int i 0; i n; i gap * 2){int begin1 i, end1 i gap - 1;int begin2 i gap, end2 i 2 * gap - 1;int index i;while (begin1 end1 begin2 end2){if (a[begin1] a[begin2]){tmp[index] a[begin1];}else{tmp[index] a[begin2];}}while (begin1 end1){tmp[index] a[begin1];}while (begin2 end2){tmp[index] a[begin2];}memcpy(a i, tmp i, (end2 - i 1) * sizeof(int));}free(tmp);
} 这里的gap默认的是1前边要求的gap是变化的11归每次跳到下一个区间开始gap122归每次跳到下一个区间开始gap244归每次跳到下一个区间开始gap4。gap每次扩大两倍。所以我们还需要再套一个循环
void MergrSortNoneR(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 gap * 2){int begin1 i, end1 i gap - 1;int begin2 i gap, end2 i 2 * gap - 1;int index i;//归并//……}gap * 2;}free(tmp);
} 到这里还并没有结束这个代码还有一个大坑我们使用的示例是8个数据那如果是9个数据要怎么办到第9个数据归并时发现没有和它相对于的归并区间i如果在一次跳2倍gap就越界了。
注意 我们在使用递归实现时使用的是除来二分区间除到最后最小也是0但使用i跳区间就不一样它是乘那就一定存在跳越界的情况。 所以在进行合并之前我们需要判断一下是否越界如果越界要及时修正。
for (int i 0; i n; i gap * 2)
{int begin1 i, end1 i gap - 1;int begin2 i gap, end2 i 2 * gap - 1;int index i;if (begin2 n)//只有一个完整数组{break;}if (end2 n)//有一个完整的区间第二个归并区间超了就修正{end2 n - 1;//n-1是数组最后元素下标}//归并//……} 非递归完整代码如下
void MergrSortNoneR(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 gap * 2){int begin1 i, end1 i gap - 1;int begin2 i gap, end2 i 2 * gap - 1;int index i;if (begin2 n){break;}if (end2 n){end2 n - 1;}while (begin1 end1 begin2 end2){if (a[begin1] a[begin2]){tmp[index] a[begin1];}else{tmp[index] a[begin2];}}while (begin1 end1){tmp[index] a[begin1];}while (begin2 end2){tmp[index] a[begin2];}memcpy(a i, tmp i, (end2 - i 1) * sizeof(int));}gap * 2;}free(tmp);
}
3. 复杂度
说到排序那就一定要聊一聊它的复杂度。 空间复杂度
在进行排序时我们额外开辟了一个新的等大数组由此看来它的空间复杂度是O(N)。
时间复杂度 在归并的过程中需要遍历每个子数组然后重新排序遍历子数组的时间复杂度是O(N)原数组二分成子数组一共可以分logN个数组所以它的时间复杂度就是O(N*logN)。 总结 以上便是本期全部内容归并排序是一种高效的排序算法在实际应用中也有很大的价值是一种值得掌握的算法希望本文对你有所帮助。最后感谢阅读
