基于JS实现归并排序算法

归并排序的迭代实现方式;实现一个原地归并排序;归并排序的迭代实现在正式看代码前，希望你心中清楚归并排序的递归实现方式，不熟悉也无妨，看这篇文章 图解「归并排序」算法(修订版) 文章。分的策略和递归的方式有别，依旧符合归并排序的思想;

归并排序介绍:归并排序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策略。

归并排序简称Merge sort是一种递归思想的排序算法。这个算法的思路就是将要排序的数组分成很多小的部分，直到这些小的部分都是已排序的数组为止。接着将这些大一点的合并过的数组再继续合并，直到排序完整个数组为止。假如我们有一个数组：29,10,14,37,

就是递归到最底部，然后对小部分排序，归并为大部分。int k = 0, i = l, j = mid+1;第二个参数是一个指向第 n 个元素的迭代器。如果这个范围内的元素是完全有序的，nth_dement() 的执行会导致第 n 个元素被放置在适当的位置。

要排序一个数组，先把数组从中间分成前后两部分，然后对前后两部分分别排序，再将排好序的两部分合并在一起。归并排序使用的是分治思想。分治，就是分而治之，将一个大问题分解成小的子问题来解决。回忆一下之前学习递归的编程技巧：分析得出递推公式，然后找到终止条件。归并

归并排序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2-路归并。所谓“分”，指的是将一个乱序数列不断

关注「码哥字节」设置星标，接收最新技术干货提升自我。前面我们学习了时间复杂度 O 的经典排序算法：冒泡排序、插入排序、选择排序，今天我们来学习时间复杂度为 O 的归并排序，这种排序思想也更加常用。归并排序和快速排序都用到了 分治思想 。自上而下的递归；自下

关注「码哥字节」设置星标，接收最新技术干货提升自我。前面我们学习了时间复杂度 O 的经典排序算法：冒泡排序、插入排序、选择排序，今天我们来学习时间复杂度为 O 的归并排序，这种排序思想也更加常用。归并排序和快速排序都用到了 分治思想 。自上而下的递归；自下

　　是一种简单的排序算法。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最

One of the main sources of efficiency in quicksort is locality of reference, where the computer hardware is optimized so that ac

归并排序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。先将无序数组分割，经过排序，将两个有序

归并排序算法的核心就是 “归并”，将两个有序的数列合并，形成更大的有序数组。归并排序使用的思想是分治思想，即是分而治之。递归也是将大问题细化为小问题，找出终止条件和递推公式。分治的思想是一种解决问题的处理思想，递归是一种编程技巧，两者不会冲突。而 merg

int deal(vector<int>&nums,vector<int>&tmp,int ll,int rr). return 0;int mid=ll+(rr-ll)/2;int count=deal(nums,

　　在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组，求出这个数组中的逆序对的总数。　　由于题目中已经给出数组长度为： 0 <= 数组长度 <= 50000， 所以如果单纯使用两个for循环（时间复杂

所谓分治，即分而治之。//lo为子数组大小，可能剩下来的边角料必然小于子数组大小。//取最小是为了防止越界，因为数组长度不一定是2的幂。当数组长度为2的幂时，两者本质上相同，仅在访问顺序上相反。自底向上的方式较适合链表，不需要创建新节点。自顶向下用到递归，

归并排序是建立在归并操作的基础上,同样也是利用了分治法来进行解答.首先申请空间, 设定两个指针,位于两个排序好的序列的初始位置, 比较两个序列的值然后放入最终序列, 直到某一个序列为空,将另一个追加在序列后。public int[] merge{ //合

归并排序是一种分治策略的排序算法。它是一种比较特殊的排序算法，通过递归地先使每个子序列有序，再将两个有序的序列进行合并成一个有序的序列。归并排序首先由著名的现代计算机之父John_von_Neumann在1945年发明，被用在了EDVAC，足足用墨水写了

归并排序与基于交换、选择等排序的思想不一样，“归并”的含义是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。故我们将整个算法分为两个部分，一个部分用来进行序列的归并，一个部分用来递归排序。递归排序的算法使用两个边界数来划分递归的区间，每一趟划分都把序列划分为

归并排序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)。简而言之、就是将一个整体得数组，分为两个小段，两

所谓归并排序，指的是如果要排序一个数组，我们先把数组从中间分成前后两部分，然后对前后两部分分别排序，再将排好序的两部分合并在一起，这样整个数组就都有序了。归并排序使用了分治思想，分治，顾名思义，就是分而治之，将一个大问题分解成小的子问题来解决。说到这里，可

归并排序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。时间复杂度为O 这是该算法中最好、最坏

来建立原问题的解。即遵循3个步骤：。然而，若子问题的规模足够小，则直接求解。归并排序完全遵从分治模式。直观上其操作如下：。当待排序的序列长度为1时，递归开始回升，在这种情况下不要做任何工作。int i = low, j = mid + 1, k = low

承接上文基础排序算法—冒泡,插入,选择,相比之下,归并排序和快速排序更为高效,时间复杂度均为O,相比简单排序的O(n^2)好了很多,下面介绍一下这两种算法的思路,实现和主要指标.主要思路来自<数据结构与算法之美>

排序是将一串数据按照其某个或者某些关键字的大小进行递增或递减排列的操作我，通常指的排序是升序，排序方式是原地排序。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

对一个等待排序的数组A，以及排序函数sort，以及合并两个有序数组的函数merge。则 sort = merge，上面这个推导公式看起来是满足递归算法的重复条件。

归并排序分治法的一个典型且基本的应用。它的基本思想是：将对N个对象的问题转换成两次对N/2个对象的问题。归并排序减少了数据的比较次数，转而增加了数据的移动次数，使得排序速度相对较快。该算法的递推公式T = 2T(N/2) + O表明其算法复杂度上限为O。下

归并排序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。归并排序是一种稳定的排序方法。

在排序中，我们可能大部分更熟悉冒泡排序、快排之类。对归并排序可能比较陌生。然而事实上归并排序也是一种稳定的排序，时间复杂度为O.归并排序是基于分治进行归并的，有二路归并和多路归并.我们这里只讲二路归并并且日常用的基本是二路归并。并且归并排序的实现方式有递归

归并排序，是创建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的一个非常典型的应用。# 拷贝数据到临时数组 arrays L[] 和 R[]. j = 0 # 初始化第二个子数组的索引。while i < n1 and j < n

首先明白逆序对的定义，逆序对就是数组中两个元素前大后小，我们就称这两个元素为一组逆序对。那么很明显我们分治的去解决这个问题，就得到解法，这个时候我们想到了归并排序的合并过程，就是利用两个指针，分别对两个区间的元素进行比较，然后把小的元素放进临时数组里，并且

归并排序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。归并排序是一种稳定的排序方法。此时使用

由于再进行合并的两组数列都是有序的，我们用两个指针分别记录每一组数比较到的位置，比较两组数中指针分别所指的位置的数，将较小的数记录下来，指向他的指针指到下一个数。依次进行这种操作直到两组数都合并完。int a = 0,f = 0;char p = getc

int mid = L + R >> 1;int k = 0, i = L, j = mid + 1;

将两个有序表合并成一个有序表的过程称为2-路归并，2-路归并最为简单和常用。下面以2-路归并为例，介绍归并排序算法。　　假设初始序列含有n个记录，则可看成是n个有序的子序列，每个子序列的长度为1，然后两两归并，得到[n/2]个长度为2或1的有序子序列；再两

将两个的有序数列合并成一个有序数列，我们称之为"归并"。归并排序就是利用归并思想对数列进行排序。根据具体的实现，归并排序包括"从上往下"和"从下往上"2种方式。这样就得到了我们想要的排序结果。它基

//将a[low..mid]和a[mid+1..high]两个相邻的有序子序列归并为一个有序子序列a[low..high]. int i = low,j = mid+1,k = 0;void MergePass{ //进行一趟二路归并排序

int i = l, j = mid + 1;

将原问题分解为几个规模较小但类似与原问题的子问题，递归的求解这些子问题，然后再合并这些子问题的解来建立原问题的解。当子问题的规模足够小的时候，则直接求解。归并的步骤包括拆分和合并，其中合并是主要的步骤。拆分到不能拆分时。就是将最小子问题解决，比如先排序4，

#define MAXSIZE 20 //顺序表的最大长度。cout<<"请输入数据个数，不超过"<<MAXSIZE<<"个

Like QuickSort, Merge Sort is a Divide and Conquer algorithm.它被分成两半，调用自己来分两半，最后归并两半。merge()功能用于合并两半。The merge 是关键的处理arr[l...m]和a

while j < len and h < len:. a = [4, 7, 7, 1, 2, 9]

归并排序使用了二分法，归根到底的思想还是分而治之。拿到一个长数组，将其不停的分为左边和右边两份，然后以此递归分下去。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。归并排序是

package com.rao.sort;import java.util.Arrays;/** * @author Srao * @className MergeSort * @date 2019/12/7 10:24 * @package com.ra

归并排序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的一个非常典型的应用。自下而上的迭代；代价是需要额外的内存空间。申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列；比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间

对于编程中琳琅满目的算法，本人向来是不善此道也不精于此的，而说起排序算法，也只是会冒泡排序。还记得当初刚做开发工作面试第一家公司时，面试官便让手写冒泡排序。后来看吴军的一些文章，提到提高效率的关键就是少做事情不做无用功，便对这不起眼的排序算法有了兴趣。刚好

/**算法思想：把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列；对这两个子序列分别采用归并排序；将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。O的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。@param leftArray leftArray @param r

　　　　分，也就是把原数组划分成两个子数组的过程。　　　　治，它将两个有序数组合并成一个更大的有序数组。　　它将数组平均分成两部分：center=/2，当数组分的足够小时，只有一个元素的数组自然而然地就可以视为是有序的，此时就可以进行合并操作了。因此，上面

//外层排序：1<=i<len; i++;//此处判断条件为i<arr.length;不能是i<len;因为前面已经进行过splice操作，此时的len与arr.length并不相等

void Merge_Sort(int *arr, int *temparr,int start,int mid,int end). int left_start = start ;int left_end = mid ;int right_start