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Java算法之歸并排序舉例詳解

 更新時間:2025年04月17日 09:38:15   作者:Brookty  
這篇文章主要介紹了Java算法之歸并排序的相關(guān)資料,歸并排序是一種遞歸排序算法,通過將數(shù)組分成更小的子數(shù)組,遞歸地排序這些子數(shù)組,然后將它們合并成有序數(shù)組,文中通過代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下

一、歸并排序的遞歸探尋

1.思路

理想結(jié)果等于成分解斷開子結(jié)果表達(dá)式的公式表示

快速排序:

整個數(shù)組有序 = 其中一個元素有序 + 其左斷開數(shù)組有序 + 其右斷開數(shù)組有序

歸并排序

整個數(shù)組有序 = 左斷開數(shù)組有序 + 右斷開數(shù)組有序 + 兩有序數(shù)組的有序合并

2.搭建

2.1設(shè)計過掉不符情況(在最底層時)

  • if(array == null) return, 數(shù)組沒有元素不用排,下面是有元素
  • if(left == right) return,只有一個元素已經(jīng)是有序了不用排,下面是多個元素
  • if(left > right) return,排不了不要排的,之后下面是符合一般情況的多個元素 

2.2查驗?zāi)軐崿F(xiàn)基礎(chǔ)排序(在最底層往上點時)

在最底層往上點時,有序數(shù)組有序合并操作在最底層能實現(xiàn)兩元素之間的比較然后進(jìn)行排序的

2.3跳轉(zhuǎn)結(jié)果繼續(xù)往上回搭:

跳轉(zhuǎn)有序數(shù)組結(jié)果繼續(xù)往上有序合并維護(hù)回搭

3.實質(zhì)

從底層的最小單個斷開有序數(shù)組往上有序地合并成越來越大的斷開有序數(shù)組直至合并完成一個整體的有序數(shù)組

4.實現(xiàn)

    public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortFunc(array,0,array.length-1);
    }

    private static void mergeSortFunc(int[] array,int left,int right) {
        if(left >= right) return;
        int mid = (left+right) / 2;

        mergeSortFunc(array,left,mid);
        mergeSortFunc(array,mid+1,right);
        merge(array,left,right,mid);
    }

    private static void merge(int[] array, int left, int right, int mid) {
        int s1 = left;
        int s2 = mid+1;
        int[] tmpArr = new int[right-left+1];
        int k = 0;
        //證明兩個區(qū)間 都同時有數(shù)據(jù)的
        while (s1 <= mid && s2 <= right) {
            if(array[s2] <= array[s1]) {
                tmpArr[k++] = array[s2++];
            }else {
                tmpArr[k++] = array[s1++];
            }
        }
        while (s1 <= mid) {
            tmpArr[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= right) {
            tmpArr[k++] = array[s2++];
        }
        //tmpArr 里面一定是這個區(qū)間內(nèi)有序的數(shù)據(jù)了
        for (int i = 0; i < tmpArr.length; i++) {
            array[i+left] = tmpArr[i];
        }
    }

二、遞歸的調(diào)用棧

1.遞歸的執(zhí)行過程

在函數(shù)遞歸中,調(diào)用的函數(shù)里面執(zhí)行著再調(diào)用著隨著形參深入的不斷變化的函數(shù)自己

第一次調(diào)用函數(shù)的執(zhí)行轉(zhuǎn)去等著第二次調(diào)用函數(shù)的執(zhí)行完,第二次調(diào)用函數(shù)的執(zhí)行也卡著轉(zhuǎn)去等第三次調(diào)用函數(shù)的執(zhí)行完,一層層形參變化著重復(fù)地執(zhí)行調(diào)用而都沒有往下去return,直到最后調(diào)用函數(shù)傳的形參變化到符合return的條件不再繼續(xù)往下調(diào)用了,return出結(jié)果開始往回地一層層促進(jìn)上一層沒有執(zhí)行完到執(zhí)行完return,即開始往回地執(zhí)行往回地歸

2.遞歸的函數(shù)棧幀

所有任意一個函數(shù)的調(diào)用都會獨立開辟新的函數(shù)棧幀(里面存放局部變量、函數(shù)形參、返回地址、寄存器值)壓入調(diào)用棧中,在函數(shù)執(zhí)行到return語句結(jié)束后才彈出棧

遞歸調(diào)用時,函數(shù)棧幀從先往后地一個個獨立地壓入棧中,往下遞歸直到形參條件變到return由最新函數(shù)調(diào)用的棧幀開始往上彈棧幀出調(diào)用棧,在開始往上彈出棧幀開始有執(zhí)行完往回層往下執(zhí)行時,方法里面有可能寫的是繼續(xù)又去執(zhí)行調(diào)用當(dāng)前層形參條件下的再來一波函數(shù)遞歸調(diào)用(形參變化可能就去設(shè)置成不同的了就會是左右不一樣的分支),即是二叉即二叉樹的情況:

  • 每一層不僅要左邊往下全執(zhí)行到底層然后開始往上全執(zhí)行到它那層的左邊結(jié)束,接著又要執(zhí)行右邊的往下執(zhí)行到底層然后再往上全執(zhí)行完到它的右層結(jié)束,最后它這個節(jié)點對應(yīng)的這層函數(shù)才也執(zhí)行完它的棧幀也彈出調(diào)用棧,二叉樹從大到小所有的結(jié)構(gòu)都是左邊往下全執(zhí)行完往上回來、右邊往下全執(zhí)行完往上回來、接著它這個節(jié)點的棧幀也往上彈返回執(zhí)行完 

2.1遞歸函數(shù)的棧幀壓彈

在歸并排序的二叉樹遞歸調(diào)用過程中:

  • 每次累計著往下調(diào)用到底層時,此時的調(diào)用棧所占的空間是最大的、深度在二叉樹的最底層,調(diào)用棧的空間計算為調(diào)用棧里棧幀的個數(shù)×每個棧幀的內(nèi)存大小,在每個函數(shù)的棧幀中,函數(shù)里面那些函數(shù)的調(diào)用信息、并非循環(huán)出現(xiàn)的常量個數(shù)的局部變量空間和都可算成常數(shù)的大小,所以在歸并排序這里,調(diào)用棧的最大空間為在調(diào)用棧里棧幀個數(shù)最多的時候:樹的高度log(n)*每個函數(shù)棧幀的內(nèi)存大小是常數(shù),即log(n)*常數(shù),函數(shù)調(diào)用執(zhí)行完最底層后就開始有往上返回了,往上彈出最新最頂?shù)臈?/strong>
  • 然后執(zhí)行完返回到上層時又回到當(dāng)前層條件下的且新的形參變化模式的再往下遞歸,又會去壓棧到最底層,此時調(diào)用棧的空間又達(dá)到最大的log(n)
  • 當(dāng)它右邊往下的也全執(zhí)行完又往上返回到當(dāng)前層時,就開始繼續(xù)往下接著執(zhí)行就開始有去調(diào)用合并有序數(shù)組的函數(shù)了

2.2合并有序數(shù)組函數(shù)的棧幀壓彈

執(zhí)行調(diào)用合并有序數(shù)列的函數(shù)時,調(diào)用棧又會壓入合并有序數(shù)組函數(shù)的棧幀,里面存放有開辟的當(dāng)前層數(shù)組元素個數(shù)大小的數(shù)組(非常量級的,要算的),此時總的占用空間為調(diào)用棧的空間log(n-...)+n(-...),因為合并有序數(shù)組函數(shù)的棧幀每次都是處在棧頂壓入的且函數(shù)里面并沒有再調(diào)用函數(shù)的在它之上再壓棧,所以它每次在棧頂進(jìn)來壓棧完就緊接著彈出棧的

三、歸并排序的復(fù)雜度

1.空間復(fù)雜度

空間復(fù)雜度計算的是整個執(zhí)行所有時刻中出現(xiàn)的最大瞬時占用空間

從下層往上層的返回的過程中,遞歸函數(shù)的調(diào)用棧空間變小著、合并有序數(shù)組的函數(shù)棧幀在變大著(里面的數(shù)組越來越大的):

  • 最底層時占用的空間為遞歸函數(shù)的調(diào)用棧空間log(n)+合并有序數(shù)組的函數(shù)棧幀0,即log(n)+0=log(n)
  • 當(dāng)?shù)竭_(dá)最上層第一層時,遞歸函數(shù)的調(diào)用??臻g是1,而合并有序數(shù)組的函數(shù)棧幀空間是n,此時的總空間大小是n,相比于最底層的log(n)及從下往上的過程中l(wèi)og(n)的遞減、n的遞增的總空間,此時的n是整個執(zhí)行所有時刻中出現(xiàn)的最大瞬時占用的空間,所以歸并排序的空間復(fù)雜度是O(n)

2.時間復(fù)雜度

時間復(fù)雜度即算整個遞歸調(diào)用執(zhí)行過程的時間和,我們可以不用按著遞歸搜索的過程去時時累計總的算,直接站在總二叉樹的角度一層一層地算所有時間的和就行了,一層層里面每一個樹節(jié)點及下的全執(zhí)行完對應(yīng)著該調(diào)用函數(shù)的全執(zhí)行完,因為遞歸調(diào)用語句mergeSortFunc(array,left,mid)都是且已轉(zhuǎn)成里面的函數(shù)節(jié)點內(nèi)容來算了(調(diào)用中的去執(zhí)行調(diào)用部分是常量級的已不算),且if(left >= right) return、int mid = (left+right) / 2也都是常量級的執(zhí)行時間不算,對應(yīng)到總的時間就是計算所有函數(shù)節(jié)點里的merge(array,left,right,mid)合并有序數(shù)組的時間和每一層所有函數(shù)節(jié)點的合并有序數(shù)組時間和都為n(除了最后一層的函數(shù)節(jié)點進(jìn)去就直接判斷為return沒執(zhí)行有序數(shù)組合并),一共有l(wèi)og(n)層,所以時間復(fù)雜度為O(n*log(n)) 

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Java算法之歸并排序的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java算法歸并排序內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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