一、分治算法的原理
分治算法就是将一个规模为N的问题分解成K个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题性质相同,求出子问题的解,就可以得出原问题的解
二、分治算法的伪代码实现
合并算法Merge
MERGE(A, p, q, r)
n1 ← q - p + 1
n2 ← r - q
create arrays L[1 ‥ n1 + 1] and R[1 ‥ n2 + 1]
for i ← 1 to n1
do L[i] ← A[p + i - 1]
for j ← 1 to n2
do R[j] ← A[q + j]
L[n1 + 1] ← ∞
R[n2 + 1] ← ∞
i ← 1
j ← 1
for k ← p to r
do if L[i] ≤ R[j]
then A[k] ← L[i]
i ← i + 1
else A[k] ← R[j]
j ← j + 1
分治算法:包括“分治”和“合并”
MERGE-SORT(A, p, r)
if p < r
then q ← ┕(p + r)/2┙
MERGE-SORT(A, p, q)
MERGE-SORT(A, q + 1, r)
MERGE(A, p, q, r)
三、分治算法的Java代码实现
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator; public class MergeSort { /**
* 定义合并方法merge、mergesort方法
* 用泛型方法实现
*/
public static <T> void merge(T[] t, int p, int q, int r, Comparator<? super T> c)
{
T[] left = Arrays.copyOfRange(t, p, q);
T[] right = Arrays.copyOfRange(t, q, r); int indexleft = 0;
int indexright = 0; for(int i = p; i < r; i++)
{
//注意:这里只看算法了,就完全没管终止条件,要不然indexleft的值不断往上走,肯定会越界的,因为整个程序是从p到r的,而且
//indexleft和indexright还不一定哪个先结束呢,先结束了的话就没法比较了,就需要针对剩下的做个处理了。。。
//表示left到头了
if(indexleft >= left.length)
{
break;
}
//表示right到头了
if(indexright >= right.length)
{
System.arraycopy(left, indexleft, t, i, left.length-indexleft);
break;
}
if (c.compare(left[indexleft], right[indexright]) < 0)
{
t[i] = left[indexleft];
indexleft++;
}
else
{
t[i] = right[indexright];
indexright++;
}
}
} public static <T> void mergeSort(T[] t, int p, int r, Comparator<? super T> c)
{
if(p+1 < r)
{
int q = (p + r)/2;
mergeSort(t, p, q, c);
mergeSort(t, q, r, c);
merge(t, p, q, r, c);
}
} public static <T> void mergeSort(T[] t, Comparator<? super T> c)
{
mergeSort(t, 0, t.length, c);
} /**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
Integer[] ints = new Integer[]{2, 0, 5, 23, 1, 4, 8, 56, 19};
mergeSort(ints, new Comparator<Integer>(){
public int compare(Integer o1, Integer o2){
return o1 - o2;
}
}); for (int i = 0; i < ints.length; i++)
{
System.out.print(ints[i] + " ");
}
System.out.println();
} }
四、复杂度分析
合并部分的时间复杂度为O(N)