数据结构与算法分析笔记与总结(java实现)--排序4:归并排序练习题

时间:2022-01-16 09:52:41

题目:对于一个int数组,请编写一个归并排序算法,对数组元素排序。给定一个int数组A及数组的大小n,请返回排序后的数组。

测试样例:[1,2,3,5,2,3],6[1,2,2,3,3,5]

示例参考Array11:数组中的逆序对。归并排序使用了“分治”的思想,采用递归来实现。首先写一个divide(array,left,right)方法用来分割数组,

this.divide(array,tempArray,start,middle);

this.divide(array,tempArray,middle+1,end);

this.merge(array,tempArray,start,end);

这是一个递归的方法,递归的边界条件是当分割后的两侧数组只有一个元素时停止分割,在divide()里面在求出middle并且递归调用divlde(array,start,middle)和divide(array,middle+1,end)的下面是合并方法merge(array,start,end,tempArray)方法,merge不是一个递归的方法,只是用来将array数组中从start到end之间的部分数组进行排序,已知此时start~middle和middle+1~end都是已经排好序的,因此在对这两个子数组进行合并时使用2个指针从start和middle+1开始遍历数组,选择较大值放入到临时数组中即可,对两个子数组遍历合并完成后,将临时数组tempArray中从start到end部分的值覆盖到array数组中,之后tempArray就可以覆盖写入,因此整个程序的空间复杂度是O(n)而不用是O(n^2).

 for(inti=start;i<=end;i++){

   array[i]=tempArray[i];

 }

即归并排序时需要单独实现两个方法divide(),merge(),然后在主函数中只需要调用divide即可。

this.divide(array,tempArray,0,array.length-1);

归并排序时间复杂度O(nlogn),空间复杂度O(n)

import java.util.*;

//归并排序:先分割再合并,分割方法里面有合并方法

public class MergeSort {

    public int[]mergeSort(int[] A, int n) {

        //特殊输入

       if(A==null||A.length<=0) return A;

        //调用divide()对整个数组(0length-1)进行分割合并

       this.divide(A,0,A.length-1);

        return A;

    }

    //写一个divide()递归方法用来对数组进行分割并将分割后的部分排序

    public voiddivide(int[] array,int start,int end){

        //求出待分割数组的中点

        intmiddle=(start+end)/2;

        //递归一定要有终止的边界条件,本题中的边界条件是要分割的数组只有1个元素

        if(start==end)return;

        //继续对左右子数组进行分割,假设执行this.divide()方法后数组就分成了两个部分了

       this.divide(array,start,middle);

       this.divide(array,middle+1,end);

        //此时[start,end]已经被分成了2个子数组且2个子数组都已经排好序了,直接将其合并即可

       this.merge(array,start,end);

    }

    //写一个merge(start,end)方法将里面的两个已经排序的子数组进行排序,合并两个排序的子数组需要使用辅助数组

    public voidmerge(int[] array,int start,int end){

        //创建辅助数组,合并子数组时需要用到这个辅助数组,每次合并之后将结果覆盖到array[start,end]部分,之后辅助数组就可以覆盖重用了

        int[]tempArray=new int[array.length];

        //得到数组的中间点

        int middle=(start+end)/2;

        //已知[start,middle],[middle+1,end]是已经排好序的

        //设置2个指针遍历2个数组,找出最小值,放入到辅助数组中

       int p1=start;

       int p2=middle+1;

       //设置指针p指向辅助数组的当前元素

       int p=start;

       //注意此时是对[start,end]范围内的子数组进行排序合并,因此排序后的元素在辅助数组中的范围也是[start,end]

       while(p1<=middle&&p2<=end){

           if(array[p1]<=array[p2]){

               tempArray[p++]=array[p1++];

            }else{

               tempArray[p++]=array[p2++];

            }

        }

  //如果p1越界表示数组1已经遍历完成,于是只需要将数组2中的剩余元素直接复制到辅助数组中即可

           if(p1>middle){

               while(p2<=end){

                   tempArray[p++]=array[p2++];

                }

            }

  //如果p2越界便是数组2已经遍历完成,于是只需要将数组1中的剩余元素直接复制到辅助数组中即可

           if(p2>end){

               while(p1<=middle){

                   tempArray[p++]=array[p1++];

                }

            }

            //此时合并完后的结果存放在辅助数组tempArray[start,end]中,要将其覆盖到array数组

            for(inti=start;i<=end;i++){

               array[i]=tempArray[i];

            }

    }

}