JS实现归并排序
递归的内存堆栈分析
一直对递归理解不深，原因是递归的过程很抽象，分析不清内存堆栈的返回过程。偶然google到一篇博文递归(不得不说，技术问题还是要多google)，对递归过程的内存堆栈分析豁然开朗，下面先列出分析过程：
// A C++ program to demonstrate working of recursion
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
void printFun(int test)
{
if (test < 1)
return;
else
{
cout << test << " ";
printFun(test-1); // statement 2
cout << test << " ";
return;
}
}
int main()
{
int test = 3;
printFun(test);
}
下面这个图准确的列出了整个递归的过程，以后遇到单次递归问题，完全可以用此方法分析（对于多次递归情况，尝试画了一下归并排序里的两次递归，实在没有办法整洁的排版，作罢。。）
言归正传，下面分析归并排序。
归并排序
归并排序采用的是分治的思想，首先是“分”，将一个数组反复二分为两个小数组，直到每个数组只有一个元素；其次是“治”，从最小数组开始，两两按大小顺序合并，直到并为原始数组大小，下面是图解：
观察下“治”的过程，可以看出，“治”实际上是将已经有序的数组合并为更大的有序数组。那么怎样将已经有序的数组合并为更大的有序数组？很简单，创建一个临时数组C，比较A[0]，B[0]，将较小值放到C[0]，再比较A[1]与B[0]（或者A[0]，B[1]），将较小值放到C[1]，直到对A，B都遍历一遍。可以看出数组A，B都只需遍历一遍，所以对两个有序数组的排序的时间复杂度为O(n)。
而“分”就是将原始数组逐次二分，直到每个数组只剩一个元素，一个元素的数组自然是有序的，所以就可以开始“治”的过程了。
时间复杂度分析：分的过程需要三步：log8 = 3，而每一步都需要遍历一次8个元素，所以8个元素共需要运行 8log8)次指令，那么对于 n 个元素，时间复杂度为 O(nlogn)。
代码中运用了两次递归，十分抽象难懂，画了一整页堆栈调用图，才弄明白（太凌乱就不贴了），大家可以试试。
// 融合两个有序数组，这里实际上是将数组 arr 分为两个数组
function mergeArray(arr, first, mid, last, temp) {
let i = first;
let m = mid;
let j = mid+1;
let n = last;
let k = 0;
while(i<=m && j<=n) {
if(arr[i] < arr[j]) {
temp[k++] = arr[i++];
} else {
temp[k++] = arr[j++];
}
}
while(i<=m) {
temp[k++] = arr[i++];
}
while(j<=n) {
temp[k++] = arr[j++];
}
for(let l=0; l<k; l++) {
arr[first+l] = temp[l];
}
return arr;
}
// 递归实现归并排序
function mergeSort(arr, first, last, temp) {
if(first<last) {
let mid = Math.floor((first+last)/2);
mergeSort(arr, first, mid, temp); // 左子数组有序
mergeSort(arr, mid+1, last, temp); // 右子数组有序
arr = mergeArray(arr, first, mid, last, temp);
}
return arr;
}
// example
let arr = [10, 3, 1, 5, 11, 2, 0, 6, 3];
let temp = new Array();
let SortedArr = mergeSort(arr, 0 ,arr.length-1, temp);
alert(SortedArr);
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