归并排序(MERGE-SORT)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,即分为两步:分与治。
我们来具体看看例子,假设我们现在给定一个数组:[6,3,2,7,1,3,5,4],我们需要使用归并算法对其排序,其大致过程如下图所示:
分阶段可以理解为就是递归拆分子序列的过程,递归的深度为log2n。而治的阶段则是将两个子序列进行排序的过程,我们通过图解看看治阶段最后一步中是如何将[2,3,6,7]和[1,3,4,5]这两个数组合并的。
图中左边是复制的临时数组,而右边是原数组,我们将左右指针对应的值进行大小比较,将较小的那个数放入原数组中,然后将相应的指针右移。比如第一步中,我们比较左边指针L指向的4和右指针R指向的1,R指向的1小,则把1放入原数组中的第一个位置中,然后R指针向右移动。后面再继续,直到左边临时数组的元素都按序覆盖了右边的原数组。最后我们通过上图再结合源码来看看吧:
class Solution {
public int[] sortArray(int[] nums) {
sort(0, nums.length - 1, nums);
return nums;
}
// 分:递归二分
private void sort(int l, int r, int[] nums) {
if (l >= r) return;
int mid = (l + r) / 2;
sort(l, mid, nums);
sort(mid + 1, r, nums);
merge(l, mid, r, nums);
}
// 治:将nums[l...mid]和nums[mid+1...r]两部分进行归并
private void merge(int l, int mid, int r, int[] nums) {
int[] aux = Arrays.copyOfRange(nums, l, r + 1);
int lp =l, rp = mid + 1;
for (int i = lp; i <= r; i ++) {
if (lp > mid) { // 如果左半部分元素已经全部处理完毕
nums[i] = aux[rp - l];
rp ++;
} else if (rp > r) { // 如果右半部分元素已经全部处理完毕
nums[i] = aux[lp - l];
lp ++;
} else if (aux[lp-l] > aux[rp - l]) { // 左半部分所指元素 > 右半部分所指元素
nums[i] = aux[rp - l];
rp ++;
} else { // 左半部分所指元素 <= 右半部分所指元素
nums[i] = aux[lp - l];
lp ++;
}
}
}
}
我们可以看到,分阶段的时间复杂度是logN,而合并阶段的时间复杂度是N,所以归并算法的时间复杂度是O(N*logN),因为每次合并都需要对应范围内的数组,所以其空间复杂度是O(N);
上面的归并排序是通过递归二分的方法进行数组切分的,其实我们也可以通过迭代的方法来完成这步,看下图:
其因为数组,所以我们直接通过迭代从1开始合并,其中sz就是合并的长度,这种方法也可以称为自底向上的归并,其具体的代码如下
class Solution {
public int[] sortArray(int[] nums) {
int n = nums.length;
// sz= 1,2,4,8 ... 排序
for (int sz = 1; sz < n; sz *= 2) {
// 对 arr[i...i+sz-1] 和 arr[i+sz...i+2*sz-1] 进行归并
for (int i = 0; i < n - sz; i += 2*sz ) {
merge(i, i + sz - 1, Math.min(i+sz+sz-1, n-1), nums);
}
}
return nums;
}
// 和递归版一样
private void merge(int l, int mid, int r, int[] nums) {
int[] aux = Arrays.copyOfRange(nums, l, r + 1);
int lp =l, rp = mid + 1;
for (int i = lp; i <= r; i ++) {
if (lp > mid) {
nums[i] = aux[rp - l];
rp ++;
} else if (rp > r) {
nums[i] = aux[lp - l];
lp ++;
} else if (aux[lp-l] > aux[rp - l]) {
nums[i] = aux[rp - l];
rp ++;
} else {
nums[i] = aux[lp - l];
lp ++;
}
}
}
}
好了,归并算法就介绍完了,再来总结一下:
归并排序是一种十分高效的排序算法,其时间复杂度为O(N*logN)。归并排序的最好,最坏的平均时间复杂度均为O(nlogn),排序后相等的元素的顺序不会改变,所以也是一种稳定的排序算法。归并排序被应用在许多地方,其java中Arrays.sort()采用了一种名为TimSort的排序算法,其就是归并排序的优化版本。
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