Broadview 2020-07-19
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(只有一个元素的数组)。
然后将这些排序过的数组两两合并起来,组成一个更大一点的数组。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:29,10,14,37,20,25,44,15,怎么对它进行归并排序呢?
先看一个动画:
我们来详细分析一下上面例子的运行过程:
首先将数组分为两部分,[29,10,14,37]和[20,25,44,15]。
[29,10,14,37]又分成两部分[29,10]和[14,37]。
[29,10]又被分成两部分[29]和[10],然后对[29]和[10]进行归并排序生成[10,29]。
同样的对[14,37]进行归并排序得到[14,37]。
将[10,29]和[14,37]再次进行归并排序得到[10,14,29,37],以此类推,得到最后的结果。
归并排序主要使用了分而治之的思想。将一个大的数组分成很多很多个已经排序好的小数组,然后再对小数组进行合并。
这个Divide的过程可以使用递归算法,因为不管是大数组还是小数组他们的divide逻辑是一样的。
而我们真正做排序的逻辑部分是在合并这一块。
先看一下最核心的merge部分:
/** *合并两部分已排序好的数组 * @param array 待合并的数组 * @param low 数组第一部分的起点 * @param mid 数组第一部分的终点,也是第二部分的起点-1 * @param high 数组第二部分的终点 */ private void merge(int[] array, int low, int mid, int high) { // 要排序的数组长度 int length = high-low+1; // 我们需要一个额外的数组存储排序过后的结果 int[] temp= new int[length]; //分成左右两个数组 int left = low, right = mid+1, tempIdx = 0; //合并数组 while (left <= mid && right <= high) { temp[tempIdx++] = (array[left] <= array[right]) ? array[left++] : array[right++]; } //一个数组合并完了,剩下的一个继续合并 while (left <= mid) temp[tempIdx++] = array[left++]; while (right <= high) temp[tempIdx++] = array[right++]; //将排序过后的数组拷贝回原数组 for (int k = 0; k < length; k++) array[low+k] = temp[k]; }
大家需要注意的是,我们的元素是存在原始数组里面的,方法的第一个参数就是原始数组。
后面的三个参数是数组中需要归并排序的index。三个index将数组划分成了两部分:array[low to mid], array[mid+1 to high]。
merge的逻辑就是对这两个数组进行合并。
因为我们的数组本身是存放有原始的,所以要想进行归并排序,我们需要借助一个额外的数组空间int[] temp。
通过比较array[low to mid], array[mid+1 to high]中的元素大小,一个个将元素插入到int[] temp中,最后将排序过后的数组拷贝回原数组,merge完成。
然后我们再看一下divide的部分,divide部分实际上就是递归调用,在递归的最后,我们需要调用merge方法即可:
public void doMergeSort(int[] array, int low, int high){ // 要排序的数组 array[low..high] //使用二分法进行递归,当low的值大于或者等于high的值的时候,就停止递归 if (low < high) { //获取中间值的index int mid = (low+high) / 2; //递归前面一半 doMergeSort(array, low , mid ); //递归后面一半 doMergeSort(array, mid+1, high); //递归完毕,将排序过后的数组的两部分合并 merge(array, low, mid, high); log.info("merge之后的数组:{}",array); } }
array是原数组,low和high标记出了要递归排序的数组起始位置。
运行下上面的结果:
可以看到输出结果和我们动画展示的结果是一致的。
我们看下归并排序的时间复杂度是怎么样的。
首先看merge方法,merge方法实际是遍历了两个数组,所以merge方法的时间复杂度是O(N)。
再看一下divide方法:
divide方法将排序分成了logN层,每层都可以看做是对N个元素的合并排序,因此每层的时间复杂度是O(N)。
加起来,总的时间复杂度就是O(N logN)。
本文的代码地址:
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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