当前位置: 首页 > news >正文

Java【归并排序】算法, 大白话式图文解析(附代码)

文章目录

  • 前言
  • 一、排序相关概念
    • 1, 什么是排序
    • 2, 什么是排序的稳定性
    • 3, 七大排序分类
  • 二、归并排序
    • 1, 图文解析
    • 2, 代码实现
  • 三、性能分析
  • 四、七大排序算法总体分析

前言

各位读者好, 我是小陈, 这是我的个人主页
小陈还在持续努力学习编程, 努力通过博客输出所学知识
如果本篇对你有帮助, 烦请点赞关注支持一波, 感激不尽
希望我的专栏能够帮助到你:
JavaSE基础: 从数据类型类和对象, 封装继承多态, 接口, 综合小练习图书管理系统
Java数据结构: 顺序表, 链表, 二叉树, , 哈希表等 (正在持续更新)
JavaEE初阶: 多线程, 网络编程, html, css, js, severlet, http协议, linux等(正在持续更新)

本篇继续分享七大排序算法中的 希尔排序 , 其余六个算法也有介绍噢
想看哪个点哪个 : 直接插入排序, 选择排序, 希尔排序, 堆排序, 冒泡排序, 快速排序


提示:是正在努力进步的小菜鸟一只,如有大佬发现文章欠佳之处欢迎评论区指点~ 废话不多说,直接发车~

一、排序相关概念

1, 什么是排序

📌排序:所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增📈或递减📉的排列起来的操作

👉以 int 类型数据从小到大排序为例:
排序前:4,1,3,6,8,7,2,5
排序后:1,2,3,4,5,6,7,8


2, 什么是排序的稳定性

📌稳定性:假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次序保持不变,即在原序列中,r[i]=r[j],且r[i]在r[j]之前,而在排序后的序列中,r[i]仍在r[j]之前,则称这种排序算法是稳定的;否则称为不稳定的。

👉以 int 类型数据从小到大排序为例:
排序前:4,1,3a,6,8,7,2,3b,5(3a 在 3b 之前)
排序后:1,2,3a3b,4,5,6,7,8(3a 还在 3b 之前,稳定
排序后:1,2,3b3a,4,5,6,7,8(3a 不在 3b 之前,不稳定

3, 七大排序分类

以下是常见的 7大排序 算法
在这里插入图片描述


二、归并排序

1, 图文解析

📌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(Divide andConquer)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。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。

📌基本思想:假如一个学校只有两个班,怎么算出全校成绩排名呢,一般是先在各自班里排好序,然后两个班再一起排序,在两个班的成绩表各自有序的情况下,合并起来排序肯定要比整体混乱着排序效率高
假如一个班1000个人,那在班内排名也是相对效率低的,那咋办?可以再把每个班分成若干个小组先排,再合并几个小组整体排序,这不就是递归吗

归并归并,我的理解就是,递归分割原始数组,分割到足够小时,递归结束,然后返回时合并,并且完成排序

过程图解:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
⚠️⚠️需要重点理解的是
❗️❗️在递归进行分割的过程中,没有在物理上真正把数组切开(new了新的数组空间)的,只是函数的参数列表中有数组,left 和 right 下标,只是改变了 left 和 right 的值

❗️❗️但是在归并的过程中,才是真正的把两个数组的数据合起来(new了新的数组空间),然后再遍历挨个拷贝回原始数组中的。


2, 代码实现

体现封装的思想:把分割和合并两个方法独立封装起来,并设置成private

  /*** 归并排序* 时间复杂度:O(N^logN)* 空间复杂度:O(N)* 稳定性:稳定* @param array*/public static void mergeSort(int[] array) {divid(array, 0, array.length - 1);}private static void divid(int[] array, int left, int right) {if (left >= right) {return;}int mid = (left + right) >>> 1;divid(array, left, mid);divid(array, mid + 1, right);merge(array, left, right, mid);}private static void merge(int[] array, int left, int right, int mid) {// 其实就是合并两个数组,并使合并后的数组有序int l1 = left;int l2 = mid + 1;int[] tmp = new int[right - left + 1];int i = 0;while(l1 <= mid && l2 <= right) {// 为什么要加等号,防止死循环if(array[l1] <= array[l2]) {tmp[i++] = array[l1++];}if (array[l2] <= array[l1]) {tmp[i++] = array[l2++];}}// 判断哪个数组还有数据while(l1 <= mid) {tmp[i++] = array[l1++];}while(l2 <= right) {tmp[i++] = array[l2++];}for (int j = 0; j < tmp.length; j++) {array[j + left] = tmp[j];}}

⚠️⚠️
注意最后一个 for 循环,这段代码作用是把合并好的有序子数组挨个拷贝回原始数组,但是 array[ j + left ] = tmp[j] 如何理解❓

因为你左右树都递归进行分割合并啊!如果原本在原始数组右边的子数组排有序之后, 应该从原数组的对应位置依次拷贝子数组

如果没有 j + left 这个操作, 就相当于每次都从原数组的 0 下标开始拷贝子数组


三、性能分析

👉时间复杂度::
和快速排序类似,也是递归次数+每次的 i,j 遍历时间,最好最坏平均情况的时间复杂度都是O(N*log₂N)

👉空间复杂度::
递归的开销是O(log₂N),但是需要总长度为N的额外数组空间的消耗,所有总体空间复杂度是O(N+log₂N)

👉稳定性::
稳定

只要是交换时, 两数据相邻就是稳定的算法,只要是跳跃式的交换就是不稳定, 当然别忘了, 稳定的算法也可以修改代码更改成不稳定的


四、七大排序算法总体分析

建议对七大算法都有认识之后, 再对比分析~~
想看哪个点哪个 : 直接插入排序, 选择排序, 希尔排序, 堆排序, 冒泡排序, 快速排序

没有完美的排序算法,任何一种算法都是有优点和缺陷的,即便是大名鼎鼎的快速排序,也只是整体上效率比较高,性能相对更优越

现在就整体分析一下各种排序的优缺点📊
在这里插入图片描述

早期的排序算法平均时间复杂度都是O(N^2); 因为原理比较简单, 但性能较差, 所以 一般把直接插入排序,选择排序,冒泡排序归为简单排序一类, 另外四种排序都归于 改进排序

📚从平均情况看:
改进过的排序: 希尔排序, 堆排序, 归并排序, 快速排序要胜过简单排序的性能, 而四个改进算法中, 希尔排序的性能最差

📚时间复杂度:
直接插入排序冒泡排序最快

📚从最好情况看从最坏情况看:
堆排序归并排序的性能更胜过快排和其他简单排序

📚综合来看:
堆排序归并排序比较稳定和强大, 情况最坏时好用
直接插入排序冒泡排序, 最好情况时最好用,
快速排序比较极端, 最好最坏情况都有缺陷 但是 快速排序能够称之为快速排序, 是因为它的综合性能最强💪,一般情况下是最快的


📚从稳定性来看:
改进排序中只有归并排序

📚从数据个数上看:
数据量越少, 越适合用简单排序, 因为堆排, 快速排序, 归并排序, 都用到了递归, 对于少量数据排序有点"炮弹打蚊子"

只要是交换时, 两数据相邻就是稳定的算法,只要是跳跃式的交换就是不稳定, 当然别忘了, 稳定的算法也可以修改代码更改成不稳定的


如果本篇对你有帮助,请点赞收藏支持一下,小手一抖就是对作者莫大的鼓励啦😋😋😋~


上山总比下山辛苦
下篇文章见

相关文章:

Java【归并排序】算法, 大白话式图文解析(附代码)

文章目录前言一、排序相关概念1, 什么是排序2, 什么是排序的稳定性3, 七大排序分类二、归并排序1, 图文解析2, 代码实现三、性能分析四、七大排序算法总体分析前言 各位读者好, 我是小陈, 这是我的个人主页 小陈还在持续努力学习编程, 努力通过博客输出所学知识 如果本篇对你有…...

【springboot】数据库访问

1、SQL 1、数据源的自动配置-HikariDataSource 1、导入JDBC场景 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId></dependency>数据库驱动&#xff1f; 为什么导入JD…...

普通和hive兼容模式下sql的差异

–odps sql –– –author:宋文理 –create time:2023-03-08 15:23:52 –– – 差异分为三块 – 1.运算符的差异 – 2.类型转换的差异 – 3.内建函数的差异 – 以下是运算符的差异&#xff1a; – BITAND&#xff08;&&#xff09; – 当输入参数是BIGINT类型的时候&…...

github开源自己代码

接下来&#xff0c;我们需要先下载Git&#xff0c;的网址&#xff1a;https://git-scm.com/downloads&#xff0c;安装时如果没有特殊需求&#xff0c;一直下一步就可以了&#xff0c;安装完成之后&#xff0c;双击打开Git Bash 出现以下界面&#xff1a; 第一步&#xff1a;…...

数据库基础语法

sql&#xff08;Structured Query Language 结构化查询语言&#xff09; SQL语法 use DataTableName; 命令用于选择数据库。set names utf8; 命令用于设置使用的字符集。SELECT * FROM Websites; 读取数据表的信息。上面的表包含五条记录&#xff08;每一条对应一个网站信息&…...

【Java】期末复习知识点总结(4)

适合Java期末的复习~ &#xff08;Java期末复习知识点总结分为4篇&#xff0c;这里是最后一篇啦&#xff09;第一篇~https://blog.csdn.net/qq_53869058/article/details/129417537?spm1001.2014.3001.5501第二篇~https://blog.csdn.net/qq_53869058/article/details/1294751…...

IDEA好用插件:MybatisX快速生成接口实体类mapper.xml映射文件

目录 1、在Idea中找到下载插件&#xff0c;Install&#xff0c;重启Idea 2、一个测试java文件&#xff0c;里面有com包 3、在Idea中添加数据库 --------以Oracle数据库为例 4、快速生成entity-service-mapper方法 5、查看生成的代码 6、自动生成&#xff08;增删查改&#xff0…...

【JavaEE】初识线程

一、简述进程认识线程之前我们应该去学习一下“进程" 的概念&#xff0c;我们可以把一个运行起来的程序称之为进程&#xff0c;进程的调度&#xff0c;进程的管理是由我们的操作系统来管理的&#xff0c;创建一个进程&#xff0c;操作系统会为每一个进程创建一个 PCB&…...

智慧水务监控系统-智慧水务信息化平台建设

平台概述柳林智慧水务监控系统&#xff08;智慧水务信息化平台&#xff09;是以物联感知技术、大数据、智能控制、云计算、人工智能、数字孪生、AI算法、虚拟现实技术为核心&#xff0c;以监测仪表、通讯网络、数据库系统、数据中台、模型软件、前台展示、智慧运维等产品体系为…...

【Linux】进程优先级前后台理解

环境&#xff1a;centos7.6&#xff0c;腾讯云服务器Linux文章都放在了专栏&#xff1a;【Linux】欢迎支持订阅&#x1f339;相关文章推荐&#xff1a;【Linux】冯.诺依曼体系结构与操作系统【Linux】进程理解与学习&#xff08;Ⅰ&#xff09;浅谈Linux下的shell--BASH【Linux…...

时序预测 | MATLAB实现基于EMD-GRU时间序列预测(EMD分解结合GRU门控循环单元)

时序预测 | MATLAB实现基于EMD-GRU时间序列预测(EMD分解结合GRU门控循环单元) 目录 时序预测 | MATLAB实现基于EMD-GRU时间序列预测(EMD分解结合GRU门控循环单元)效果一览基本描述模型描述程序设计参考资料效果一览...

python 模拟鼠标,键盘点击

信息爆炸 消息轰炸模拟鼠标和键盘敲击import time from pynput.keyboard import Controller as key_col from pynput.mouse import Button,Controller def keyboard_input(insertword):keyboardkey_col()keyboard.type(insertword)def mouth():mouseController()mouse.press(…...

【CSS】盒子边框 ③ ( 设置表格细线边框 | 合并相邻边框 border-collapse: collapse; )

文章目录一、设置表格细线边框1、表格示例2、合并相邻边框3、完整代码示例一、设置表格细线边框 1、表格示例 给定一个 HTML 结构中的表格 , 默认样式如下 : <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head> <meta charset"UTF-8" />…...

TensorRT量化工具pytorch_quantization代码解析(一)

量化工具箱pytorch_quantization 通过提供一个方便的 PyTorch 库来补充 TensorRT &#xff0c;该库有助于生成可优化的 QAT 模型。该工具包提供了一个 API 来自动或手动为 QAT 或 PTQ 准备模型。 API 的核心是 TensorQuantizer 模块&#xff0c;它可以量化、伪量化或收集张量的…...

【Kubernetes】第二十七篇 - 布署前端项(下)

一&#xff0c;前言 上一篇&#xff0c;介绍了前端项目的部署&#xff1a;项目的创建和 jenkins 配置&#xff1b; 本篇&#xff0c;创建 Deployment、Service&#xff0c;完成前端项目的部署&#xff1b; 二&#xff0c;创建 Deployment 创建 Deployment 配置文件&#xff…...

【MFC】两个ListBox控件数据交互

一.控件ID名称 界面如图下所示&#xff1a; 候选数据列表的ID为&#xff1a; 已选数据列表的ID为&#xff1a; 二.数据添加 可以使用以下代码往框中添加数据&#xff1a; ((CListBox *)GetDlgItem(IDC_LIST_TO_CHO))->AddString("测试数据"); 显示效果如下&#…...

sklearn库学习--SelectKBest 、f_regression

目录 一、SelectKBest 介绍、代码使用 介绍&#xff1a; 代码使用&#xff1a; 二、评分函数 【1】f_regression&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;介绍&#xff1a; &#xff08;2&#xff09;F值和相关系数 【2】除了f_regression函数&#xff0c;还有一些适用于…...

蓝桥杯刷题第十三天

第一题&#xff1a;特殊日期问题描述对于一个日期&#xff0c;我们可以计算出年份的各个数位上的数字之和&#xff0c;也可以分别计算月和日的各位数字之和。请问从 1900 年 11 月 1 日至 9999 年 12 月 31 日&#xff0c;总共有多少天&#xff0c;年份的数位数字之和等于月的数…...

CPU 和带宽之间的时空权衡

在 从一道面试题看 TCP 的吞吐极限 一文的开始&#xff0c;我提到在环形域上两个数字比较大小的前提是在同一个半圆内&#xff0c;进而得到滑动窗口最大值被限定在一个环形域的一半。 现在来看更为基本的问题。如果序列号只有 2bit&#xff0c;甚至仅有 1bit&#xff0c;保序传…...

ES+Redis+MySQL,这个高可用架构设计太顶了!

一、背景 会员系统是一种基础系统&#xff0c;跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员系统出故障&#xff0c;会导致用户无法下单&#xff0c;影响范围是全公司所有业务线。所以&#xff0c;会员系统必须保证高性能、高可用&#xff0c;提供稳定、高效的基础服务。 …...

JavaSec-RCE

简介 RCE(Remote Code Execution)&#xff0c;可以分为:命令注入(Command Injection)、代码注入(Code Injection) 代码注入 1.漏洞场景&#xff1a;Groovy代码注入 Groovy是一种基于JVM的动态语言&#xff0c;语法简洁&#xff0c;支持闭包、动态类型和Java互操作性&#xff0c…...

srs linux

下载编译运行 git clone https:///ossrs/srs.git ./configure --h265on make 编译完成后即可启动SRS # 启动 ./objs/srs -c conf/srs.conf # 查看日志 tail -n 30 -f ./objs/srs.log 开放端口 默认RTMP接收推流端口是1935&#xff0c;SRS管理页面端口是8080&#xff0c;可…...

第25节 Node.js 断言测试

Node.js的assert模块主要用于编写程序的单元测试时使用&#xff0c;通过断言可以提早发现和排查出错误。 稳定性: 5 - 锁定 这个模块可用于应用的单元测试&#xff0c;通过 require(assert) 可以使用这个模块。 assert.fail(actual, expected, message, operator) 使用参数…...

spring:实例工厂方法获取bean

spring处理使用静态工厂方法获取bean实例&#xff0c;也可以通过实例工厂方法获取bean实例。 实例工厂方法步骤如下&#xff1a; 定义实例工厂类&#xff08;Java代码&#xff09;&#xff0c;定义实例工厂&#xff08;xml&#xff09;&#xff0c;定义调用实例工厂&#xff…...

新能源汽车智慧充电桩管理方案:新能源充电桩散热问题及消防安全监管方案

随着新能源汽车的快速普及&#xff0c;充电桩作为核心配套设施&#xff0c;其安全性与可靠性备受关注。然而&#xff0c;在高温、高负荷运行环境下&#xff0c;充电桩的散热问题与消防安全隐患日益凸显&#xff0c;成为制约行业发展的关键瓶颈。 如何通过智慧化管理手段优化散…...

鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个生活电费的缴纳和查询小程序

一、项目初始化与配置 1. 创建项目 ohpm init harmony/utility-payment-app 2. 配置权限 // module.json5 {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.INTERNET"},{"name": "ohos.permission.GET_NETWORK_INFO"…...

自然语言处理——Transformer

自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效&#xff0c;它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息&#xff0c;但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN&#xff0c;但是…...

分布式增量爬虫实现方案

之前我们在讨论的是分布式爬虫如何实现增量爬取。增量爬虫的目标是只爬取新产生或发生变化的页面&#xff0c;避免重复抓取&#xff0c;以节省资源和时间。 在分布式环境下&#xff0c;增量爬虫的实现需要考虑多个爬虫节点之间的协调和去重。 另一种思路&#xff1a;将增量判…...

使用LangGraph和LangSmith构建多智能体人工智能系统

现在&#xff0c;通过组合几个较小的子智能体来创建一个强大的人工智能智能体正成为一种趋势。但这也带来了一些挑战&#xff0c;比如减少幻觉、管理对话流程、在测试期间留意智能体的工作方式、允许人工介入以及评估其性能。你需要进行大量的反复试验。 在这篇博客〔原作者&a…...

华为OD机试-最短木板长度-二分法(A卷,100分)

此题是一个最大化最小值的典型例题&#xff0c; 因为搜索范围是有界的&#xff0c;上界最大木板长度补充的全部木料长度&#xff0c;下界最小木板长度&#xff1b; 即left0,right10^6; 我们可以设置一个候选值x(mid)&#xff0c;将木板的长度全部都补充到x&#xff0c;如果成功…...