如何高效实现归并排序(MergeSort)算法?

2026-04-29 11:592阅读0评论SEO资源
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本文共计1065个文字,预计阅读时间需要5分钟。

如何高效实现归并排序(MergeSort)算法?

本文分享C++实现归并排序的整体代码,供大家参考。

一、思路稳定排序(1)划分:将数组分为两个子数组,递归划分直到子数组只有一个元素或为空(2)合并:将两个有序的子数组合并为一个有序的数组

二、具体内容

1.思路:稳定排序

(1)划分:使用二分法划分数组,递归划分直到子数组只有一个元素或为空(2)合并:将两个有序的子数组合并为一个有序的数组,保证稳定性

2. 代码实现:

cpp#include #include

using namespace std;

// 合并两个有序数组void merge(vector& arr, int left, int mid, int right) { int n1=mid - left + 1; int n2=right - mid; vector L(n1), R(n2);

// 复制数据到临时数组 for (int i=0; i

// 合并临时数组到原数组 int i=0, j=0, k=left; while (i

// 复制剩余元素 while (i

// 归并排序void mergeSort(vector& arr, int left, int right) { if (left

// 递归排序左右子数组 mergeSort(arr, left, mid); mergeSort(arr, mid + 1, right);

// 合并左右子数组 merge(arr, left, mid, right); }}

int main() { vector arr={5, 2, 8, 4, 1, 9, 6, 3, 7}; int n=arr.size();

mergeSort(arr, 0, n - 1);

// 输出排序后的数组 for (int i=0; i

return 0;}

3. 复杂度分析- 时间复杂度:O(nlogn),划分操作需要O(logn)次,每次合并需要O(n)时间- 空间复杂度:O(n),临时数组占用空间

三、总结本文介绍了C++实现归并排序的整体代码,并分析了其思路和复杂度。希望对大家有所帮助。

本文实例为大家分享了C++实现归并排序的具体代码,供大家参考,具体内容如下

一、思路:稳定排序

如何高效实现归并排序(MergeSort)算法?

(1)划分:一直调用划分过程,直到子序列为空或只有一个元素为止,共需log2(n);

(2)归并:将两个子序列从小到大合并为一个序列

二、实现程序:

// 归并排序:(二路归并) // (1)递归分解数组; // (2)合并有序的序列 #include <iostream> using namespace std; // 合并两个有序的序列 template <typename T> void Merge(T arr[], int start, int mid, int end) { int i, j, k, n1, n2; k=0; n1 = mid - start + 1; n2 = end - mid; T *L = new T[n1], *R = new T[n2]; for(i = 0; i < n1; i++) // 将arr的左部分赋给L L[i] = arr[start+i]; for(j = 0; j < n2; j++) // 将arr的右部分赋给R R[j] = arr[mid+j+1]; i = 0; j = 0; k= start; while(i < n1 && j < n2) { // 合并 if(L[i] <= R[j]) { arr[k] = L[i]; i++; } else { arr[k] = R[j]; j++; } k++; } while(i < n1) { // 左部分没处理完 arr[k] = L[i]; k++; i++; } while(j < n2) { // 右部分没处理完 arr[k] = R[j]; k++; j++; } delete []L; delete []R; } // 归并排序 template <typename T> void MergeSort(T arr[], int start, int end) { int mid; if(start >= end) return; mid = (start + end) / 2; MergeSort(arr, start, mid); MergeSort(arr, mid+1, end); Merge(arr, start, mid, end); } // 输出数组 template <typename T> void Print(T arr[], int n) { int i; for(i = 0; i < n; i++) cout << arr[i] << " "; cout << endl; } int main(int argc, const char * argv[]) { int n, i, arr[50]; cout << "请输入要排序的数的个数:"; cin >> n; srand((int)time(NULL)); // 设置时间为随机点 for(i = 0; i < n; i++) // 产生n个随机数 arr[i] = rand() % 100; cout << "排序前:"; Print(arr, n); MergeSort(arr, 0, n-1); // 调用归并排序 cout << "排序后:"; Print(arr, n); return 0; }

测试结果:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持自由互联。

本文共计1065个文字,预计阅读时间需要5分钟。

如何高效实现归并排序(MergeSort)算法?

本文分享C++实现归并排序的整体代码,供大家参考。

一、思路稳定排序(1)划分:将数组分为两个子数组,递归划分直到子数组只有一个元素或为空(2)合并:将两个有序的子数组合并为一个有序的数组

二、具体内容

1.思路:稳定排序

(1)划分:使用二分法划分数组,递归划分直到子数组只有一个元素或为空(2)合并:将两个有序的子数组合并为一个有序的数组,保证稳定性

2. 代码实现:

cpp#include #include

using namespace std;

// 合并两个有序数组void merge(vector& arr, int left, int mid, int right) { int n1=mid - left + 1; int n2=right - mid; vector L(n1), R(n2);

// 复制数据到临时数组 for (int i=0; i

// 合并临时数组到原数组 int i=0, j=0, k=left; while (i

// 复制剩余元素 while (i

// 归并排序void mergeSort(vector& arr, int left, int right) { if (left

// 递归排序左右子数组 mergeSort(arr, left, mid); mergeSort(arr, mid + 1, right);

// 合并左右子数组 merge(arr, left, mid, right); }}

int main() { vector arr={5, 2, 8, 4, 1, 9, 6, 3, 7}; int n=arr.size();

mergeSort(arr, 0, n - 1);

// 输出排序后的数组 for (int i=0; i

return 0;}

3. 复杂度分析- 时间复杂度:O(nlogn),划分操作需要O(logn)次,每次合并需要O(n)时间- 空间复杂度:O(n),临时数组占用空间

三、总结本文介绍了C++实现归并排序的整体代码,并分析了其思路和复杂度。希望对大家有所帮助。

本文实例为大家分享了C++实现归并排序的具体代码,供大家参考,具体内容如下

一、思路:稳定排序

如何高效实现归并排序(MergeSort)算法?

(1)划分:一直调用划分过程,直到子序列为空或只有一个元素为止,共需log2(n);

(2)归并:将两个子序列从小到大合并为一个序列

二、实现程序:

// 归并排序:(二路归并) // (1)递归分解数组; // (2)合并有序的序列 #include <iostream> using namespace std; // 合并两个有序的序列 template <typename T> void Merge(T arr[], int start, int mid, int end) { int i, j, k, n1, n2; k=0; n1 = mid - start + 1; n2 = end - mid; T *L = new T[n1], *R = new T[n2]; for(i = 0; i < n1; i++) // 将arr的左部分赋给L L[i] = arr[start+i]; for(j = 0; j < n2; j++) // 将arr的右部分赋给R R[j] = arr[mid+j+1]; i = 0; j = 0; k= start; while(i < n1 && j < n2) { // 合并 if(L[i] <= R[j]) { arr[k] = L[i]; i++; } else { arr[k] = R[j]; j++; } k++; } while(i < n1) { // 左部分没处理完 arr[k] = L[i]; k++; i++; } while(j < n2) { // 右部分没处理完 arr[k] = R[j]; k++; j++; } delete []L; delete []R; } // 归并排序 template <typename T> void MergeSort(T arr[], int start, int end) { int mid; if(start >= end) return; mid = (start + end) / 2; MergeSort(arr, start, mid); MergeSort(arr, mid+1, end); Merge(arr, start, mid, end); } // 输出数组 template <typename T> void Print(T arr[], int n) { int i; for(i = 0; i < n; i++) cout << arr[i] << " "; cout << endl; } int main(int argc, const char * argv[]) { int n, i, arr[50]; cout << "请输入要排序的数的个数:"; cin >> n; srand((int)time(NULL)); // 设置时间为随机点 for(i = 0; i < n; i++) // 产生n个随机数 arr[i] = rand() % 100; cout << "排序前:"; Print(arr, n); MergeSort(arr, 0, n-1); // 调用归并排序 cout << "排序后:"; Print(arr, n); return 0; }

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