Java数据结构第二十一期:解构排序算法的艺术与科学(三)



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一、常见排序算法的实现
1.1. 归并排序
二、排序算法复杂度及稳定性分析
一、常见排序算法的实现
1.1. 归并排序
归并排序是建⽴在归并操作上的⼀种有效的排序算法,该算法是采⽤分治法的一个⾮常典型的应⽤。将已有序的⼦序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。如下图所示。

类似于快速排序,利用数组下标的中间值mid进行分解,当left=right时,说明左树已经分解完毕,然后再去分解右树,然后再进行排序与合并。

public void MergeSort(int[] array) {MergeSortChild(array, 0, array.length - 1);}private void MergeSortChild(int[] array, int left, int right) {if(left >= right){return;}int mid =(left+right)/2;MergeSortChild(array,left,mid);//递归左树MergeSortChild(array,mid+1,right);//递归右树//开始合并Merge(array,left,mid,right);}
我们接下来说一下合并有序数组的思路。首先,我们需要额外定义一个临时数组用来储存合并后的数据。我们先定义三个指针,先让三个指针同时指向三个数组的第一个下标,比较nums[s1]与nums[s2]的值。如果nums[s1]>nums[s2],将nums[s1]放入nums里面,同时s1、s向右移动;如果nums[s1]<nums[s2],将nums[s2]放入nums里面,同时s2、s向右移动。在移动期间,要保证指针不会越界。

private void Merge(int[] array, int left, int mid, int right) {int[] tmpArr = new int[right + left + 1];int k = 0;int s1 = left, e1 = mid, s2 = mid + 1, e2 = right;while (s1 <= e1 && s2 <= e2) {if (array[s1] <= array[s2]) {tmpArr[k++] = array[s1++];} else {tmpArr[k++] = array[s2++];}}while (s1 <= e1) {tmpArr[k++] = array[s1++];}while (s2 <= e2) {tmpArr[k++] = array[s2++];}}
这样临时数组中储存的就是有序数据,但原数组还不是有序的,我们将临时数组拷贝到原始数组中。
for (int i = 0; i < k; i++) {array[i + left] = tmpArr[i];}
完整代码:
import java.util.Random;public class Sort {public void MergeSort(int[] array) {MergeSortChild(array, 0, array.length - 1);}private void MergeSortChild(int[] array, int left, int right) {if(left >= right) {return;}int mid = (left + right) / 2;MergeSortChild(array,left,mid);MergeSortChild(array,mid+1,right);//开始合并Merge(array,left,mid,right);}private void Merge(int[] array, int left, int mid, int right) {int[] tmpArr = new int[right - left + 1];int k = 0;int s1 = left, e1 = mid, s2 = mid + 1, e2 = right;while (s1 <= e1 && s2 <= e2) {if (array[s1] <= array[s2]) {tmpArr[k++] = array[s1++];} else {tmpArr[k++] = array[s2++];}}while (s1 <= e1) {tmpArr[k++] = array[s1++];}while (s2 <= e2) {tmpArr[k++] = array[s2++];}//临时数组当中存储的是有序的数据 -> 拷贝数据到原始数组当中for (int i = 0; i < k; i++) {array[i+left] = tmpArr[i];}}public void DsiOrder(int[] array) {Random ran = new Random();for (int i = 0; i < array.length; i++) {array[i] = ran.nextInt(1, 100);}}
}
import java.util.Arrays;public class Test {public static void main(String[] args) {Sort sort = new Sort();int[] array = new int[7];sort.DsiOrder(array);System.out.println("排序前:"+ Arrays.toString(array));sort.MergeSort(array);System.out.println("排序后:"+ Arrays.toString(array));}
}
归并排序还可以进行非递归实现。要想进行非递归的实现,就要模拟出递归的过程。上面采用了分解与合并的过程,非递归的方式我们就可以省去分解的过程。我们对数组里的元素进行分组,每一个单独的元素都是有序的;然后缩小分组,对两个元素进行排序,变成每两个元素有序……直到数组里的每个元素都有序,也就是gap大于数组长度时。由于合并需要3个参数,根据上一种做法的分析,left=i,mid=left+gap-1,right=mid+gap。

public void MergeSort(int[] array){int gap=1;while(gap < array.length){for (int i = 0; i < array.length; i=i+2*gap) {int left = i;int mid = left+gap-1;int right = mid+gap;Merge(array,left,mid,right);}gap = 2*gap;}}
代码写到这里,我们需要考虑mid和right是否会越界的问题。

完整代码实现:
import java.util.Random;public class Sort {public void DisOrder(int[] array) {Random in = new Random();for (int i = 0; i < array.length; i++) {array[i] = in.nextInt(1, 100);}}public void MergeSort(int[] array) {int gap = 1;while (gap < array.length) {for (int i = 0; i < array.length; i = i + 2 * gap) {int left = i;int mid = left + gap - 1;if (mid >= array.length) {mid = array.length - 1;}int right = mid + gap;if (right >= array.length) {right = array.length - 1;}Merge(array, left, mid, right);}gap = 2 * gap;}}private void Merge(int[] array, int left, int mid, int right) {int[] tmpArr = new int[right - left + 1];int k = 0;int s1 = left, e1 = mid, s2 = mid + 1, e2 = right;while (s1 <= e1 && s2 <= e2) {if (array[s1] <= array[s2]) {tmpArr[k++] = array[s1++];} else {tmpArr[k++] = array[s2++];}}while (s1 <= e1) {tmpArr[k++] = array[s1++];}while (s2 <= e2) {tmpArr[k++] = array[s2++];}//临时数组当中存储的是有序的数据 -> 拷贝数据到原始数组当中for (int i = 0; i < k; i++) {array[i + left] = tmpArr[i];}}
}
import java.util.Arrays;public class Test {public static void main(String[] args) {Sort sort = new Sort();int[] array = new int[6];sort.DisOrder(array);System.out.println("排序前:"+ Arrays.toString(array));sort.MergeSort(array);System.out.println("排序后:"+ Arrays.toString(array));}
}
归并排序是稳定的。时间复杂度,每次递归都需要合并,;空间复杂度上,申请的临时数组与原数组长度一样,
。
归并排序而已用于海量数据的排序问题。比如在磁盘等外部存储进行的排序,内存只有1G,需要排序的数据有100G。我们把100G内存分成200份,每一份512M。每一个文件都经过内存的排序后,每个文件都单独有序了。进行2路归并,同时对 200 份有序⽂件做归并过程,最终结果就有序了。

二、排序算法复杂度及稳定性分析
| 排序方式 | 最好情况 | 最坏情况 | 空间复杂度 | 稳定性 |
| 冒泡排序 | 1 | 稳定 | ||
| 插入排序 | 1 | 稳定 | ||
| 选择排序 | 1 | 不稳定 | ||
| 希尔排序 | 1 | 不稳定 | ||
| 堆排序 | 1 | 不稳定 | ||
| 快速排序 | 不稳定 | |||
| 归并排序 | n | 稳定 |
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