归并排序之从微观看递归
前言
这次,并不是具体讨论归并排序算法,而是利用归并排序算法,探讨一下递归。归并排序的特点在于连续使用了两次递归调用,这次我们将从微观上观察递归全过程,从本质上理解递归,如果能看完,你一定能变得更强!
代码
先直接上代码吧!
using System.CodeDom.Compiler;int _1 = 0;
int _2 = 0;void __merge(int[] arr, int left, int mid, int right, string flag)
{ Console.WriteLine($"__merge_{flag}: left={left+1}, mid={mid + 1}, right={right + 1}");int[] copy = new int[right - left + 1];//copy arr[left,right] to copy[]for (int ii = left; ii <= right; ii++){copy[ii - left] = arr[ii];}int i = left;int j = mid + 1;for (int k = left; k <= right; k++){if (i > mid){arr[k] = copy[j-left];j++;}else if (j > right){arr[k] = copy[i - left];i++;}else if (copy[i - left] < copy[j - left]){arr[k] = copy[i - left];i++;}else{arr[k] = copy[j - left];j++;}}
}void __merge_sort(int[] arr, int left, int right, string flag)
{if (left >= right)return;if (flag.Contains("1")){_1 += 1;}if (flag.Contains("2")){_2 += 1;}int mid = (left + right) / 2;Console.WriteLine($"{flag}, left={left+1}, mid={mid+1}, right={right + 1}");__merge_sort(arr, left, mid, "第1个merge_sort");__merge_sort(arr, mid + 1, right, "第2个merge_sort");__merge(arr, left, mid, right, flag);
}void merge_sort(int[] arr)
{__merge_sort(arr, 0, arr.Length - 1, "第0个merge_sort");
}int[] arr = { 1, 3, 5, 7, 8, 2, 4, 6};
merge_sort(arr);Console.WriteLine($"_1:{_1}||_2:{_2}");
foreach (var item in arr)
{Console.Write(item + " ");
}Console.ReadLine();
递归分析
这段代码,特殊的地方在于,它使用了两次递归:
_1 和 _2 记录了 第一个和第二个递归的调用次数(和算法逻辑无关),这里增加的flag参数也主要是为了分析递归的过程。
第一个 __merge_sort 递归 的作用主要是将左边的一个数组不断的进行二分。
第二个 __merge_sort 递归 的作用主要是将右边的一个数组不断的进行二分。
merge将二分的数组按照大小顺序合二为一!
这个算法实现的难度,在于递归的构造和数组边界的把握。
宏观上看
void __merge_sort(int[] arr, int left, int right)
{int mid = (left + right) / 2;__merge_sort(arr, left, mid);__merge_sort(arr, mid + 1, right);__merge(arr, left, mid, right, flag);
}
过程就是,通过__merge_sort的递归,将数组二分,然后再将二分的数组归并。
__merge进行归并的前提是,两个即将归并的数组为已经排好序的数组!
但是,如果我们二分的到单个数字的时候,一个数字就是一个数组,这个数字也可以看成是
有序的数组。

所以,当二分到”极致的“时候,就满足了__merge的前提。
二分完成之后,以下就Merge的工作:

看到这张图,其实很容易联想到递归算法,但是如何构造递归函数呢?有点像:
要把大象装冰箱总共分几步?这是宏观上的看到的:
1 第一步分左边: __merge_sort(arr, left, mid);
2 第二步分右边: __merge_sort(arr, mid + 1, right);
3 第三步整合到一起: __merge(arr, left, mid, right, flag);
微观上看
我们先从微观上从本质上,看看整个递归过程是这么执行的(请结合下面两张图观看):


这个是程序的执行结果,第0个 表示最外层的__merge_sort被调用。
此时最左边的是1,中间为4,最右是8.
然后__merge_sort一个递归调用触发,第一个__merge_sort负责左边。
所以是:最左边的是1,中间为2,最右是4. 此时并没有满足递归退出的条件,
所以继续调用第一个__merge_sort。此时继续负责左边(注意是1 2 3 4 的左边)。
所以就有了1 1 2 ,那么很明显下次递归的时候,左边会等于右边(left >= right),所以下次就会满足递归退出的条件。
下面一段是重点:
所以下一次,开始了第二个递归的调用!他负责右边的二分。这里可能会有人觉得奇怪,不是负责右边的调用吗?怎么打印的是3 3 4 ?这是左边啊!
那我是这么理解的,递归是有层级划分的,每递归一层就像下了一层楼梯 , 每次递归返回,就是上了一层台阶 刚刚我们退出时候,其实是处于二分 1 2 3 4 这层阶梯的,所以此时,在整个层级,需要二分的是 1 2 3 4 的右边!所以二分的是3 3 4。
此时,该层的__merge_sort也要返回到上一层了。
此时打印的是 5 6 8,直接分的就是 右边的 5 6 7 8,这是因为上一层的左边的 1 2 3 4 已经在上一次的递归中已经被分过了!(递归每一层都有自己的记忆,其实就是每一层的参数都压到栈里进行的保存)此时已经到了递归的最上层了,而且第一层的左右两边都分完了。
接下来开始,是继续往下一层递归,左边的1 2 3 4 已经二分完毕,所以是右边的 5 6 7 8,
而 5 6 7 8 也已经被 分成了 56 | 78。 所以,又是 第一个 __merge_sort 开始二分左边的 56了。
所以此时打印的是 5 5 6,最后是 第二个将右边的分为 7 7 8. 整个二分的过程就结束了。
要注意的是,两个__merge_sort始终是处于用一个层级的,当第一个__merge_sort下个几个楼梯后,其实第二个也会下同样多个阶梯。(接下来还会进一步的再次说明这一点)
合并的部分
接下来,我们来单独看看,二分之后 __merge这个函数的调用过程:


这个完全是符合预期的:
显示左边的,先合并12,再合并14,接着合并1234
然后是右边的,先合并56,再嗯好吧78,结果合并5678
最后是 148,也就是 12345678整个的合并!
现在,我们结合递归和合并一起看,是怎么样的一个顺序:


代码回顾
int mid = (left + right) / 2;Console.WriteLine($"{flag}, left={left+1}, mid={mid+1}, right={right + 1}");__merge_sort(arr, left, mid);__merge_sort(arr, mid + 1, right);__merge(arr, left, mid, right, flag); } ```
首先是,第一次__merge_sort 三次连续的递归之后,直接就开始了第一次的合并!
这里,可能有人会问:按照函数的调用顺序,此时不应该执行,第二个__merge_sort吗?这么直接调到了
__merge函数了?第二个__merge_sort不会执行吗?
这里,我再次强调层级的问题,现在已经递归到最后一个层级了,此时left mid right
对应的是 1 1 2,其实就是对 12 进行二分,此时 对应在这个层级的第二个__merge_sort来说:
__merge_sort(arr, mid + 1, right);
left = mid+1 所以此时,满足了递归的退出条件 left >= right,(其实就是只剩下2了不用你右边在分了!)
所以此时不是第二个__merge_sort没有调用,而是直接退出了。(递归的退出条件也是递归的最重要的核心之一)
所以就执行的__merge,完成12合并(合并的过程其实就排序,可以参考最上面的__merge代码)。
此时,递归已经触底的,开始返回到上一次,上一层的左边已经递归完成(12已经二分,也满足递归退出条件)所以上一层阶梯,就开始右边的递归,将34 二分(注意:这里124左右的划分全部结束啦),二分完成后就返回了,
于是就会执行__merge,完成 34的合并。在这次,__merge结束后,紧接着又是一个
__merge,完成 1 2 4 的合并,也就是说,前面两个__merge_sort都被跳过了!
这是为啥?
这是因为__merge执行完后,此时递归又会上一个层级,在这个层级,其实就是1 2 4的二分,
而 1 2 4 左和右的划分在之前的递归过程中已经结束了,所以直接开始合并了。
此时,还剩下的部分是:


合并完成之后,这一次递归也返回了,就到了最上面一层递归了,不过左边的部分已经执行过了,所以是,右边的 5 6 8 的 划分,划分玩之后,从第二个__merge_sort,再次进入递归(下一层楼梯)此时遇到了下一层的第一个__merge_sort。于是就有了 5 5 6,已经触底了所以返回遇到了这一层的第二个__merge_sort就有了 778。到此两个递归都已经触底且都已完成,接下来就都是merge合并了!
这里说一些感想,读到这里你应该体会到了调用两个递归的特点,一开始遇到第一个递归,就会一直递归到最下面一层,然后一层层返回,如下:
在返回的过程中会调用 倒数第二层的第二个__merge_sort, 所以第一个__merge_sort,在递归下楼梯的时候调用,而第二个递归是在上楼梯的时候调用,而当上到最上层的时,刚刚调用完了第二个__merge_sort,又会进入递归的下一层,并碰再次遇到第一个__merge_sort,并再次进入第一层递归!再次触底!
次数问题
接下来再看另外一个问题(和递归无关)如果把数组扩大到10:


这次,负责左边的递归运行了5次,而负责右边的只运行了3次。这次左右不平衡了?
会觉得奇怪吗?
这是因为奇偶数的问题,当 数组为8的时候, 8 二分 后是 4+ 4,最后变成 2+2+2+2。
在变成单个之前都是偶数。如果是10,二分就会变成5。5这个数字就会导致二分时,左边的二分次数会更多。
所以只有当个数为 2的N次方的时候,比如 8 16,这样的数组长度时,两次递归的调用次数才会相同!
递归小结
看到,最后你还能回忆起,__merge_sort是如何实现二分的吗?
想不起来,没关系,因为这个过程很隐秘,不过也是递归的设计的关键所在。
void __merge_sort(int[] arr, int left, int right)
{int mid = (left + right) / 2;__merge_sort(arr, left, mid);__merge_sort(arr, mid + 1, right);__merge(arr, left, mid, right, flag);
}
首先,我们要自己设计递归函数,比如传入一个数组,我们的目的是改变该数组内部的元素的顺序,但是,每次考虑的是其中的一个部分。所以我需要一个边界,left和right。
对于整个数组来说,left是0,right是长度-1;
二分之后,每次二分之后,left和right都会发生变化。
每次递归调用都会下一层阶梯,进入下一层,从而导致left和right的再次改变。
能理解 ”进入下一层“ 是理解递归的关键,在一次次递归中,就完成了二分的过程!
我们,可先从宏观上设计思路,再从微观上确保思路的正确。
这篇文章,写了很久,自我感觉良好,不知道各位觉得如何,欢迎评论区反馈~~~
附加,在提供一下完整的python代码吧
之前本来是用python测试,不过还是觉得vs调试C#方便啊:
def __merge(arr, left, mid, right):arr_copy = arr[left:right + 1][:]i = leftj = mid+1for k in range(left, right+1):if i > mid:arr[k] = arr_copy[j-left]j = j + 1elif j > right:arr[k] = arr_copy[i-left]i = i + 1elif arr_copy[i-left] < arr_copy[j-left]:arr[k] = arr_copy[i-left]i = i + 1else:arr[k] = arr_copy[j-left]j = j + 1def __merge_sort(arr, left, right):if left >= right:returnmid = (left + right) // 2print(left, mid, right)__merge_sort(arr, left, mid)__merge_sort(arr, mid + 1, right)__merge(arr, left, mid, right)def merge_sort(arr):__merge_sort(arr, 0, len(arr) - 1)if __name__ == '__main__':arr0 = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 10]merge_sort(arr0)print(arr0)相关文章:
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