算法导论学习笔记-归并排序
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了算法导论学习笔记-归并排序相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
今天学习了算法导论上的归并排序算法,而且完毕了在纸上写出伪代码,曾经就学过归并可是理解的不够透彻。以
前还一直困惑:为什么明明归并排序比快排的时间复杂度更稳定。为什么库函数不用归并而用快排。如今知道原因了,由于归并排序必须开额外的空间。并且空间开销还比較大,以下介绍算法:
首先,归并排序用到了分治的思想。把大数据分成若干个小数据,然后再分别对小数据进行处理,最后把小数据
合并成大数据。
其次。归并排序用到了一个最重要的特点。就是把两组已经排序的数据合并成一组有序数据,而且该过程的时间复
杂度为O(n)。
有序序列,那么。我们就能够在O(n)的时间内排好序,但是。问题是,A[0~n/2]和A[n/2+1,n-1]并非有序序列,于是我们就要将他们都变成有序序列,怎样变呢?我们再分别对A[0~n/2]和A[n/2+1,n-1]进行排序就可以,对于A[0~n/2]来说,我们运用和以上同样的方法,把他分成A[0~n/2/2]和A[n/2+1,n/2],然后假设这两个数组均为有序序列的话,那么就能够把它们合并起来,然后在返回到上一层了。那么怎样才干推断他们为有序呢?当仅仅有一个元素的时候这个元素便是有序的。所以,仅仅须要递归到元素个数为1。然后再返回合并就可以。最后,算法便出来了,对于一个数组A[n]来说,我们要对他进行排序,首先,我们如果A[0~n/2]和A[n/2+1,n-1]为
以下是对以下下代码中的merge()(合并)函数正确性的证明:
1.当第一次循环迭代的时候,i = L, A[L, i-1]为空。是有序的序列(空也算有序序列),而且含有i-L=0个LA[n1],RA[n2]的最小的数,这时c1 = c2 = 0, LA[c1]和RA[c2]均为彼此数组中的最小的元素。
2.如果第i次迭代的时候LA[c1] <= RA[c2], 这时LA[c1]便是还没有被拷贝到A中的最小的元素。此时A中含有i-L个最小的元素。当运行A[i] = LA[c1]时,A中便含有i-L+1个最小的元素,然后添加c1和i进行下一次迭代。如果第一次时LA[c1] > RA[c2]。运行相似的过程。
3.循环结束后,i = r+1, 此时A中含有i-L = r-L+1个最小的元素。恰好是l~r全部的元素,而且已排好序,证毕。
//insertion_sort #include <iostream> using namespace std; const int inf = (1<<28); void print(int* A, int n) { for (int i = 0; i < n; i++) { cout << A[i] << " "; } cout << endl; } void merge(int *A, int l, int m, int r) { int n1 = m-l+1, n2 = r-m; int lA[(const int)(n1+1)], rA[(const int)(n2+1)]; for (int i = 0; i < n1; i++) { lA[i] = A[i+l]; } for (int i = 0; i < n2; i++) { rA[i] = A[m+1+i]; } lA[n1] = rA[n2] = inf; int c1 = 0, c2 = 0; for (int i = l; i <= r; i++) { if (lA[c1] <= rA[c2]) { A[i] = lA[c1++]; } else { A[i] = rA[c2++]; } } } void merge_sort(int *A, int l, int r) { if (l < r) { int m = (l + r) / 2; merge_sort(A, l, m); merge_sort(A, m+1, r); merge(A, l, m, r); } } int main() { int A[10] = {43,2,53,1,8,29,52,4,8,10}; cout << "before sorted: "; print(A, 10); merge_sort(A, 0, 10); cout << "after sorted: "; print(A, 10); return 0; }
以上是关于算法导论学习笔记-归并排序的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章