大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。
Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺
十大经典排序算法
- 十大经典排序算法-冒泡排序算法详解
- 十大经典排序算法-选择排序算法详解
- 十大经典排序算法-插入排序算法详解
- 十大经典排序算法-希尔排序算法详解
- 十大经典排序算法-快速排序算法详解
- 十大经典排序算法-归并排序算法详解
- 十大经典排序算法-堆排序算法详解
- 十大经典排序算法-计数排序算法详解
- 十大经典排序算法-桶排序算法详解
- 十大经典排序算法-基数排序算法详解
一、什么是归并排序
1.概念
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,归并排序对序列的元素进行逐层折半分组,然后从最小分组开始比较排序,合并成一个大的分组,逐层进行,最终所有的元素都是有序的
2.算法原理
这是一个无序数列:4、5、8、1、7、2、6、3,我们要将它按从小到大排序。按照归并排序的思想,我们要把序列逐层进行拆分
序列逐层拆分如下
然后从下往上逐层合并,首先对第一层序列1(只包含元素4)和序列2(只包含元素5)进行合并
创建一个大序列,序列长度为两个小序列长度之和,p1、p2指针分别指向两个小序列的第一个元素,p指向大序列的第一个元素
比较p1、p2指向的元素,4小于5,将4填入p指向的元素,p、p1往右移一位
此时,序列1已经没有元素,将序列2的元素依次填入大序列中
序列8和1,序列7和2,序列6和3,用同样的方式填入新的序列
接着,以4、5为序列1,1、8为序列2,继续进行合并
创建一个序列长度为4的大序列,p1指向序列1的第一个元素4,p2指向序列2的第一个元素1,p指向大序列的第一个元素
4和1比较,4大于1,1填入p指向的元素,p、p2往右移一位
4和8比较,4小于8,4填入p指向的元素,p、p1往右移一位
5和8比较,5小于8,5填入p指向的元素,p、p1往右移一位
自此,序列1已经没有元素,将序列2的元素依次填入大序列中
序列2、7和序列3、6以同样的方式合并成新的序列
最后,将序列1、4、5、8和序列2、3、6、7以同样的方式继续合并成新的序列
至此所有的元素都是有序的
3.算法实现
function sort(arr, startIndex = 0, endIndex = arr.length - 1) {
// 递归结束条件:startIndex大于等于endIndex的时候
if (startIndex >= endIndex) {
return;
}
// 折半递归
let midIndex = parseInt((startIndex + endIndex) / 2);
sort(arr, startIndex, midIndex);
sort(arr, midIndex + 1, endIndex);
// 将两个有序的小数组,合并成一个大数组
merge(arr, startIndex, midIndex, endIndex);
}
function merge(arr, startIndex, midIndex, endIndex) {
// 新建一个大数组
let tempArr = [];
let p1 = startIndex;
let p2 = midIndex + 1;
let p = 0;
// 比较两个有序小数组的元素,依次放入大数组中
while (p1 <= midIndex && p2 <= endIndex) {
if (arr[p1] <= arr[p2]) {
tempArr[p++] = arr[p1++];
} else {
tempArr[p++] = arr[p2++];
}
}
// 右侧小数组已排序完毕,左侧小数组还有剩余,将左侧小数组元素依次放入大数组尾部
while (p1 <= midIndex) {
tempArr[p++] = arr[p1++];
}
// 左侧小数组已排序完毕,右侧小数组还有剩余,将右侧小数组元素依次放入大数组尾部
while (p2 <= endIndex) {
tempArr[p++] = arr[p2++];
}
for (let i = 0; i < tempArr.length; i++) {
arr[i + startIndex] = tempArr[i];
}
}
let arr = [4, 5, 8, 1, 7, 2, 6, 3];
sort(arr);
console.log(arr);
二、归并排序算法特点
1.时间复杂度
归并排序算法每次将序列折半分组,共需要logn轮,因此归并排序算法的时间复杂度是O(nlogn)
2.空间复杂度
归并排序算法排序过程中需要额外的一个序列去存储排序后的结果,所占空间是n,因此空间复杂度为O(n)
3.稳定性
归并排序算法在排序过程中,相同元素的前后顺序并没有改变,所以归并排序是一种稳定排序算法
另外推荐一个开发者小工具网站,个人觉得里面的Json格式化功能很强大,报错很详细
还可以输入表达式进行内容选取,对于复杂json非常多层级的内容展现非常用用处
发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/169874.html原文链接:https://javaforall.cn
【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛
【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...