#算法学习录#归并&插入排序

2016-04-28  本文已影响0人  LRC_cheng

我们直接对代码进行分析:
void MERGE_SORT(int A[], int p, int r){  //分离数据树
 int q;
 q = (p + r) / 2;
 if (r - p > 3){
  MERGE_SORT(A, p, q);
  MERGE_SORT(A, q + 1, r);
 }
 MERGE(A, p, q, r); //排序
}

划分区间,注意数组下标从0开始!p,r为划分数组的起始下标和最后一个元素的下标,,q为中间下标,q大于5时进行归并排序,小于5时进行插入排序(当个数较少时,用插入排序可以减少递归调用的空间使用,且其效率较高)

具体排序过程:
void MERGE(int A[], int p, int q, int r){  //排序
 if (r - p > 3){
  int n1, n2, i = 0, j = 0, k;       //当p=0,q=4,r=9时
  int *L, *R;
  L = new int[NUM];
  R = new int[NUM];

  n1 = q - p + 1;     //n1=5
  n2 = r - q;            //n2=5

  for (i = 0; i < n1; i++){
   L[i] = A[p + i];                   //A[0]开始到A[4]赋给左边数组L[0]到L[4]
  }
  for (j = 0; j < n2; j++){
   R[j] = A[q + j + 1];            //A[5]开始到A[9]赋给右边数组R[0]到L[4]
  }

  L[n1] = MAX;        //设置哨兵
  R[n2] = MAX;        //设置哨兵

  i = j = 0;
  for (k = p; k <= r; k++){    //k=p=0,r=9,使十个数都排列到A[]中
   if (L[i] <= R[j]){                //当L[i]比R[j]小时,把L[i]放到A[K]中,反之亦然
    if (j != n2){                   //R[j]不等于标志位
     A[k] = L[i];
     i++;
    }
    else{
     for (; k <= r; k++){     //R[j]等于标志位时,把剩余的L[i]放到A中
      A[k] = L[i];
      i++;
     }
    }
   }
   else{
    if (i != n1){
     A[k] = R[j];
     j++;
    }
    else{
     for (; k <= r; k++){
      A[k] = R[j];
      j++;
     }
    }
   }
  }
  delete[]L;      //释放空间
  delete[]R;
 }
 else{                //插入排序
  int temp, i;
  for (int j=p+1; j <= r; j++){
   temp = A[j];
   i = j - 1;
   while (i >= p && A[i] > temp){
    A[i + 1] = A[i];
    i--;
    A[i + 1] = temp;
   }
  }
 }
}
这种排序方法就像把一副扑克牌分成两份(牌面向下放置),然后每次从两叠牌上方各抽一张比较,按顺序叠放合并。就是一个完全二叉树向上合并过程。

具体排序过程(已加入测试方法,具体见源代码):

--------分治法:归并排序加插入排序---------
请输入排序数值:
18 12 26 7 28 2 24 23 22 1 20 16 19 3·
本次测试数组大小:
0 13                                               //p=0,r=13

--------------------------------------------
左区间: 0  6                            //第一次划分区间(大于5,继续划分)
左区间: 0  3                           //第二次划分区间(小于5,进入插入排序)

测试插入排序情况:
7   12   18   26
右区间: 4  6                           //完成左区间,进入右区间划分,同理进行排序,注意,这里是对区间【4,6】进行操作

测试插入排序情况:       //对区间【4,6】进行操作,3个数据,插排
7   12   18   26   2   24   28    //插排完成,返回数据后长度为7(>5),接着进行并归排序

测试并归排序情况:
2   7   12   18   24   26   28
右区间: 7  13                                   //对后7个元素进行同样处理
左区间: 7  10

测试插入排序情况:    //这里排的是23 22 20 1
2   7   12   18   24   26   28   1   20   22   23
右区间: 11  13

测试插入排序情况:
2   7   12   18   24   26   28   1   20   22   23   3   16   19

测试并归排序情况:
2   7   12   18   24   26   28   1   3   16   19   20   22   23     //前7个数据与后7个再次归并排序

测试并归排序情况:
1   2   3   7   12   16   18   19   20   22   23   24   26   28     //已经完成排序

结果:1  2  3  7  12  16  18  19  20  22  23  24  26  28
请按任意键继续. . .

利用分治法,可以大大减少重复比较,但相对地带来了较大的空间开销,利用插入排序等其他原址排序能够很好地减少空间开销。其运行时间主要有:

分解:计算中间值,需要常量时间:

解决:分解为规模为n/2的问题需要2T(n/2)运行时间

合并:在n个元素需要的时间

需要时间的递归式:T(n)=2T(n/2)+cn;

其时间复杂度为:

最后附上源代码:https://github.com/LRC-cheng/Algorithms_Practise.git

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