归并排序采用分治思想,先递归分割数组至单元素,再合并有序子数组,时间复杂度恒为O(n log n),空间复杂度O(n),稳定且适合大规模数据。
归并排序是一种典型的分治算法,通过将数组不断分割成两部分,分别排序后再合并,最终得到有序序列。它的时间复杂度稳定在 O(n log n),适合处理大规模数据排序,且具备稳定性(相等元素的相对位置不变)。
分治策略:将一个大问题分解为多个小问题解决,再将结果合并。
归并排序分为两个阶段:
ace std;
// 合并两个有序区间 [left, mid] 和 [mid+1, right]
void merge(vector
// 比较并合并
while (i <= mid && j <= right) {
if (arr[i] zuojiankuohaophpcn= arr[j]) {
temp[k++] = arr[i++];
} else {
temp[k++] = arr[j++];
}
}
// 复制剩余元素
while (i <= mid) temp[k++] = arr[i++];
while (j <= right) temp[k++] = arr[j++];
// 将合并结果复制回原数组
for (int p = 0; p zuojiankuohaophpcn k; p++) {
arr[left + p] = temp[p];
}}
// 主排序函数:递归实现
void mergeSort(vector // 使用示例
int main() {
vector }
mergeSort(nums, 0, nums.size() - 1);
cout zuojiankuohaophpcnzuojiankuohaophpcn "排序后数组: ";
for (int x : nums) cout zuojiankuohaophpcnzuojiankuohaophpcn x zuojiankuohaophpcnzuojiankuohaophpcn " ";
cout zuojiankuohaophpcnzuojiankuohaophpcn endl;
return 0;
时间复杂度:无论最好、最坏还是平均情况,都是 O(n log n)。每次划分耗时 O(log n),每层合并总共需要 O(n) 时间。
空间复杂度:O(n),因为需要一个与原数组等长的临时数组用于合并操作。
稳定性:是稳定排序算法。合并过程中,当左右元素相等时优先取左边,保持了原有顺序。
适用场景:
虽然归并排序性能稳定,但仍有优化空间:
基本上就这些。归并排序结构清晰、逻辑严谨,是理解分治思想的经典范例。掌握它的实现和原理,对提升算法思维很有帮助。不复杂但容易忽略细节,比如边界处理和临时数组管理。