Java 十大排序算法之归并排序刨析
归并排序原理
1.尽可能的一组数据拆分成两个元素相等的子组,并对每一个子组继续拆分,直到拆分后的每个子组的元素个数是1为止。
⒉将相邻的两个子组进行合并成一个有序的大组。
3.不断的重复步骤2,直到最终只有一个组为止。
归并排序api设计
类名 | merge |
构造方法 | merge():创建merge对象 |
成员方法 |
1.public static void sort(comparable[] a):对数组内的元素进行排序 2.private static void sort(comparable[] a,int lo,int hi):对数组a中从索引lo到索引hi之间的元素进行排序 3.private static void merge(comparable[] a,int lo,int mid,int hi):从索引lo到索引mid为一个子组,从索引mid+1到索引hi为另一个子组,把数组a中的这两个子组的数据合并成一个有序的大组(从索引lo到索引hi) 4.private static boolean less(comparable v,comparable w):判断v是否小于w 5.private static void exchange(comparable[] a,int i,int j):交换a数组中,索引i和索引j处的值 |
成员变量 | private static comparable[] assit:完成归并操作需要的辅助数组 |
归并排序代码实现
public class merge { //辅助数组 private static comparable[] assist; //对数组a中的元素进行排序 public static void sort(comparable[] a){ assist=new comparable[a.length]; int lo=0; int hi=a.length-1; sort(a,lo,hi); } //对数组a中从lo到hi的元素进行排序 private static void sort(comparable[] a,int lo,int hi){ if(hi<=lo){ return; } int mid=lo+(hi-lo)/2; //对lo到mid之间的元素进行排序 sort(a,lo,mid); //对mid+1到hi之间的元素进行排序 sort(a,mid+1,hi); //对lo到mid这组数据和mid到hi这组数据进行归并 merge(a,lo,mid,hi); } //对数组中,从lo到mid为一组,从mid+1到hi为一组,对这两组数据进行归并 public static void merge(comparable[] a,int lo,int mid,int hi){ //lo到mid这组数据和mid+1到hi这组数据归并到辅助数组assist对应的索引处 int i=lo;//定义一个指针,指向assist数组中开始填充数据的索引 int p1=lo;//定义一个指针,指向第一组数据的第一个元素 int p2=mid+1;//定义一个指针,指向第二组数据的第一个元素 //比较左边小组和右边小组中的元素大小,哪个小,就把哪个数据填充到assist数组中 while(p1<=mid&&p2<=hi){ if(less(a[p1],a[p2])){ assist[i++]=a[p1++]; }else{ assist[i++]=a[p2++]; } } //把未填充的数据填到assist中 while(p1<=mid){ assist[i++]=a[p1++]; } while(p2<=hi){ assist[i++]=a[p2++]; } for(int index=lo;index<=hi;index++){ a[index]=assist[index]; } } //比较v元素是否小于w元素 private static boolean less(comparable v,comparable w){ return v.compareto(w)<0; } //数组元素i和j交换位置 private static void exchange(comparable[] a,int i,int j){ comparable t=a[i]; a[i]=a[j]; a[j]=t; } } //测试代码 class test{ public static void main(string[] args) { integer[] a={8,4,6,5,7,1,3,6,2}; merge.sort(a); system.out.println(arrays.tostring(a)); } }
归并排序的时间复杂度分析
归并排序是分治思想的最典型的例子,上面的算法中,对a[lo..hi]进行排序,先将它分为a[lo..mid]和a[mid+1..hi]两部分,分别通过递归调用将他们单独排序,最后将有序的子数组归并为最终的排序结果。该递归的出口在于如果一个数组不能再被分为两个子数组,那么就会执行merge进行归并,在归并的时候判断元素的大小进行排序。
用树状图来描述归并,如果一个数组有8个元素,那么它将每次除以2找最小的子数组,共拆log8次,值为3,所以树共有3层那么自顶向下第k层有2^k个子数组,每个数组的长度为2^(3-k),归并最多需要2^(3-k)次比较。因此每层的比较次数为2^k * 2^(3-k)=2^3,那么3层总共为3*2^3。
假设元素的个数为n,那么使用归并排序拆分的次数为log2(n).所以共log2(n)层,那么使用log2(n)替换上面3*2^3中的3这个层数,最终得出的归并排序的时间复杂度为︰log2(n)*2^(log2(n))=log2(n)*n,根据大o推导法则,忽略底数,最终归并排序的时间复杂度为o(nlogn);
归并排序的缺点∶
需要申请额外的数组空间,导致空间复杂度提升,是典型的以空间换时间的操作。
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