第13周内排序第5讲-归并排序
归并排序大概讲解
归并排序大概讲解
归并排序是一种高效的排序算法,它的基本思路是将待排序的序列分为若干个子序列,每个子序列都是有序的,然后再将这些子序列合并成一个有序的序列。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n),是一种稳定的排序算法。
归并排序的主要步骤如下:
1. 将待排序的序列不断地分为两个子序列,直到每个子序列只有一个元素为止。
2. 将两个子序列合并成一个有序的序列,这个过程称为归并。
3. 不断地重复步骤2,直到所有的子序列合并成一个完整的有序序列。
归并排序可以使用递归或迭代的方法实现。
递归实现的归并排序思路较为简单,但是由于递归调用的开销较大,实际应用较少。
迭代实现的归并排序需要借助一个辅助数组,可以在空间上进行优化。
归并排序具有以下优点:
1. 稳定性好,相同元素的相对位置不会改变。
2. 时间复杂度较低,最坏时间复杂度为O(nlogn),平均时间复杂度为O(nlogn)。
3. 可以排序大规模数据,适用于外部排序。
需要注意的是,归并排序的缺点是需要额外的空间来存储待排序的序列,空间复杂度较高。
此外,归并排序的常数因子较大,在小规模数据的排序中表现不如插入排序等简单排序算法。
大学数据结构教案电子版
课程名称:数据结构授课教师:[教师姓名]授课班级:[班级名称]授课时间:[具体日期]学时安排:16学时教学目标:1. 理解数据结构的基本概念,掌握数据结构在计算机科学中的重要性。
2. 掌握常用数据结构的逻辑结构、存储结构及其操作实现。
3. 能够分析算法的时间复杂度和空间复杂度。
4. 能够运用所学知识解决实际问题,具备一定的编程能力。
教学内容:1. 绪论2. 线性表3. 栈和队列4. 串和数组5. 树与图6. 查找算法7. 排序算法教学大纲:一、绪论1. 数据结构的概念和作用2. 数据结构的分类3. 数据结构的学习方法和步骤二、线性表1. 线性表的定义和特点2. 线性表的顺序存储和链式存储3. 线性表的基本操作:插入、删除、查找、排序等三、栈和队列1. 栈的定义和特点2. 栈的顺序存储和链式存储3. 栈的基本操作:入栈、出栈、判空、清栈等4. 队列的定义和特点5. 队列的顺序存储和链式存储6. 队列的基本操作:入队、出队、判空、清队等四、串和数组1. 串的定义和特点2. 串的顺序存储和链式存储3. 串的基本操作:连接、查找、替换、提取等4. 数组的定义和特点5. 数组的顺序存储和链式存储6. 数组的基本操作:插入、删除、查找、排序等五、树与图1. 树的定义和特点2. 树的顺序存储和链式存储3. 树的基本操作:遍历、查找、插入、删除等4. 图的定义和特点5. 图的邻接矩阵存储和邻接表存储6. 图的基本操作:深度优先遍历、广度优先遍历、最短路径查找等六、查找算法1. 二分查找法2. 分块查找法3. 哈希查找法七、排序算法1. 冒泡排序2. 选择排序3. 插入排序4. 快速排序5. 归并排序6. 堆排序教学方法与手段:1. 讲授法:讲解数据结构的基本概念、原理和操作方法。
2. 案例分析法:通过实际案例讲解数据结构的应用。
3. 编程实践:让学生动手实现数据结构的相关操作。
4. 课堂讨论:鼓励学生积极思考,提出问题并共同探讨。
《归并排序》教学设计
《归并排序》教学设计归并排序教学设计介绍归并排序归并排序是一种高效的排序算法,它基于分治的思想。
它将待排序的序列不断地分割成较小的子序列,直到每个子序列只有一个元素,然后将这些子序列两两合并,使得合并后的序列有序。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn),所以在处理大规模数据排序时非常有效。
教学目标通过本教学设计,学生将能够:1. 理解归并排序的原理和过程;2. 掌握归并排序的实现方法;3. 熟练应用归并排序解决实际问题;4. 分析和评估归并排序的时间复杂度和空间复杂度。
教学内容理论讲解1. 归并排序的基本思想和过程;2. 归并排序的时间复杂度和空间复杂度分析;3. 归并排序的应用场景和优缺点。
算法实现1. 递归实现归并排序;2. 非递归实现归并排序。
实例分析通过一些实际例子,演示如何使用归并排序算法解决实际问题,例如对整数数组进行排序、对学生成绩进行排名等。
思考题和练为了加深学生对归并排序的理解和应用能力,设计一些思考题和练题,例如给定一组数据让学生手动执行归并排序算法、设计一些需要应用归并排序的问题等。
教学方法1. 理论讲解与实例分析相结合,既让学生理解归并排序的原理,又让他们看到归并排序在实际问题中的应用;2. 引导学生通过自主实践,编写归并排序的代码,并测试其正确性和效果。
评估方法1. 设计一份归并排序的小测试,包括选择题和编程题,以评估学生对归并排序的掌握程度;2. 观察学生在实践中的表现,评估其在应用归并排序解决实际问题时的能力。
参考资料- 归并排序的原理与实现方法- 《算法导论》本教学设计旨在通过理论讲解、实例分析和实践操作,帮助学生全面了解归并排序算法,掌握其实现方法,并能够应用归并排序解决实际问题。
请根据实际情况进行适当调整和补充。
算法—4.归并排序(自顶向下)
算法—4.归并排序(⾃顶向下)1.基本思想将两个有序的数组归并成⼀个更⼤的有序数组,很快⼈们就根据这个操作发明了⼀种简单的递归排序算法:归并排序。
要将⼀个数组排序,可以先(递归地)将它分成两半分别排序,然后将结果归并起来。
你将会看到,归并排序最吸引⼈的性质是它能够保证将任意长度为N的数组排序所需时间和NlogN成正⽐;它的主要缺点则是它所需的额外空间和N成正⽐。
简单的归并排序如下图所⽰:原地归并的抽象⽅法:实现归并的⼀种直截了当的办法是将两个不同的有序数组归并到第三个数组中,实现的⽅法很简单,创建⼀个适当⼤⼩的数组然后将两个输⼊数组中的元素⼀个个从⼩到⼤放⼊这个数组中。
public void merge(Comparable[] a, int lo, int mid, int hi){int i = lo, j = mid+1;//将a[lo..hi]复制到aux[lo..hi]for (int k = lo; k <= hi; k++) {aux[k] = a[k];}//归并回到a[lo..hi]for (int k = lo; k <= hi; k++) {if(i > mid){a[k] = aux[j++];}else if(j > hi){a[k] = aux[i++];}else if(less(aux[j], aux[i])){a[k] = aux[j++];}else{a[k] = aux[i++];}}}以上⽅法会将⼦数组a[lo..mid]和a[mid+1..hi]归并成⼀个有序的数组并将结果存放在a[lo..hi]中。
在归并时(第⼆个for循环)进⾏了4个条件判断:左半边⽤尽(取右半边的元素)、右半边⽤尽(取左半边的元素)、右半边的当前元素⼩于左半边的当前元素(取右半边的元素)以及右半边的当前元素⼤于等于左半边的当前元素(取左半边的元素)。
2.具体算法/*** ⾃顶向下的归并排序* @author huazhou**/public class Merge extends Model{private Comparable[] aux; //归并所需的辅助数组public void sort(Comparable[] a){System.out.println("Merge");aux = new Comparable[a.length]; //⼀次性分配空间sort(a, 0, a.length - 1);}//将数组a[lo..hi]排序private void sort(Comparable[] a, int lo, int hi){if(hi <= lo){return;}int mid = lo + (hi - lo)/2;sort(a, lo, mid); //将左半边排序sort(a, mid+1, hi); //将右半边排序merge(a, lo, mid, hi); //归并结果}} 此算法基于原地归并的抽象实现了另⼀种递归归并,这也是应⽤⾼效算法设计中分治思想的最典型的⼀个例⼦。
算法21--内部排序--归并排序
实现这种递归调用的关键是为过程建立递归调用工作栈。通 常,在一个过程中调用另一过程时,系统需在运行被调用过 程之前先完成3件事:
(1)将所有实参指针,返回地址等信息传递给被调用过程; (2)为被调用过程的局部变量分配存储区; (3)将控制转移到被调用过程的入口。 在从被调用过程返回调用过程时,系统也相应地要完成3件事: (1)保存被调用过程的计算结果; (2)释放分配给被调用过程的数据区; (3)依照被凋用过程保存的返回地址将控制转移到调用过程.
实际的意义:可以把一个长度为n 的无序序列看成 是 n 个长度为 1 的有序子序列 ,首先做两两归 并,得到 n/2 个长度为 2 的子序列;再做两两 归并,…,如此重复,直到最后得到一个长度为 n
的有序序列。
归并排序
初始序列
[49] [38] [65] [97 [76] [13] [27]
第一步 第二步
T(1)=1 T(n)=kT(n/m)+f(n)
2019/10/20
归并排序时间复杂性分析
• 合并趟数: log2n • 每趟进行比较的代价 n • 总的代价为 T(n) = O ( nlog2n ) • 在一般情况下:
c
n=1
T(n) =
T( n/2 ) + T( n/2 ) + cn n>1
优缺点:Ω的这个定义的优点是与O的定义对称,缺点 是当 f(N) 对自然数的不同无穷子集有不同的表达式, 且有不同的阶时,未能很好地刻画出 f(N)的下界。
2019/10/20
f(n) cg(n)
n0
n
2019/10/20
代入法解递归方程
方法的关键步骤在于预先对解答作出推测,然后用 数学归纳法证明推测的正确性。
课程设计排序问题
课程设计排序问题一、教学目标本课程的目标是让学生掌握排序问题的基本概念、算法和应用。
通过本课程的学习,学生应能理解排序的重要性,掌握常用的排序算法(如冒泡排序、选择排序、插入排序等),并能够运用排序算法解决实际问题。
同时,培养学生独立思考、解决问题的能力,提高学生对计算机科学和信息技术的兴趣。
具体来说,知识目标包括:1.了解排序的基本概念和重要性。
2.掌握常用的排序算法及其时间复杂度。
3.了解排序算法在实际应用中的优势和局限。
技能目标包括:1.能够运用排序算法解决实际问题。
2.能够分析排序算法的性能,选择合适的排序算法。
3.能够编写程序实现排序算法。
情感态度价值观目标包括:1.认识排序在计算机科学和信息技术中的重要性。
2.培养对排序算法的兴趣,激发对计算机科学和信息技术的热情。
3.培养独立思考、解决问题的能力,提高自信心。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括排序问题的基本概念、常用排序算法及其实现、排序算法的应用等。
具体安排如下:1.排序问题的基本概念:介绍排序的重要性,理解排序的基本概念,如排序的定义、排序的分类等。
2.冒泡排序算法:讲解冒泡排序的基本原理,分析冒泡排序的时间复杂度,通过示例让学生理解冒泡排序的过程。
3.选择排序算法:讲解选择排序的基本原理,分析选择排序的时间复杂度,通过示例让学生理解选择排序的过程。
4.插入排序算法:讲解插入排序的基本原理,分析插入排序的时间复杂度,通过示例让学生理解插入排序的过程。
5.其他排序算法:介绍除冒泡、选择、插入排序外的其他排序算法,如快速排序、归并排序等,让学生了解其原理和实现。
6.排序算法的应用:讲解排序算法在实际应用中的优势和局限,如在数据查找、数据存储等方面的应用。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性,本课程将采用多种教学方法,如讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等。
1.讲授法:通过讲解排序问题的基本概念、排序算法原理和实现,使学生掌握相关知识。
归并排序PPT课件
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12
10.6 基数排序
❖ “花色”优先
先分成4堆; 然后,每堆再按“面值”排; 最后,收成一堆。
扑克牌 “排序” 为例
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13
10.6 基数排序
❖ “面值”优先
先分成13堆; 每堆再按“花色”排;
扑克牌 “排序” 为例
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10.6 基数排序
❖ 多关键码排序
假设有n个记录……的序列 { R1, R2, …,Rn}
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10.6.2 链式基数排序
分配 算法
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10.6.2 链式基数排序
收集 算法
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10.6.2 链式基数排序
❖ 性能分析
若每个关键码有d 位,需要重复执行d 趟“分配” 与“收集”。而每趟对n 个对象进行“分配”, 对r 个队列进行“收集”。总时间复杂度为O(d (n+r))。
若基数r相同,对于数据个数较多而关键码位数
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5
初始关键字: [49] [38] [65] [97] [76] [13] [27] 一趟归并后: [38 49] [65 97] [13 76] [27] 二趟归并后: [38 49 65 97] [13 27 76] 三趟归并后: [13 27 38 49 65 76 97]
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6
10.5 归并排序
每个记录Ri中含有d个关键字(Ki0, Ki1, …,Kid-1)。则 有序是指:对于序列中任意两个记录Ri和Rj(1≤i<j≤n) 都满足下列(词典)有序关系:
(Ki0, Ki1, …,Kid-1)< (Kj0, Kj1, …,Kjd-1) 其中K0被称为“最高”位关键字,Kd-1被称为 “最低” 位关键字。
数据结构排序PPT课件
注:外部排序时,要将数据分批调入内存来 排序,中间结果还要及时放入外存,显然外 部排序要复杂得多。
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
5.待排序记录在内存中怎样存储和处理?
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
Void BInsertSort (SqList &L) // 折半插入排序
{ for ( i=2;i<=L.length;++i )
{ L.r[0] = L.r[ i ]; // 将L.r [i] 暂存到L.r[0]
处理方式: ① 顺序排序 —— 数据间的逻辑顺序关系通过其物理
存储位置的相邻来体现,排序时直接移动记录; 适合数据较少的情况!
② 链表排序 ——数据间的逻辑顺序关系通过结点中 的指针体现,排序时只修改指针,不移动数据;
③ 地址排序 —— 数据存储在一段连续地址的空间, 构造一个辅助表保持各数据的存放地址(指针),排 序时先修改辅助表中的地址,最后再移动记录。
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
4. 什么叫内部排序?什么叫外部排序? —— 若待排序记录都在内存中,称为内部排序;
内部排序基本操作有两种: ◆ 比较两个关键字的大小;(比不可少的操作) ◆ 存储位置的移动。
i=8
0
1
2
3
4
二叉树的快速排序、归并排序方法
二叉树的快速排序、归并排序方法一、快速排序快速排序采用的是分治法策略,其基本思路是先选定一个基准数(一般取第一个元素),将待排序序列抽象成两个子序列:小于基准数的子序列和大于等于基准数的子序列,然后递归地对这两个子序列排序。
1. 递归实现(1)选定基准数题目要求采用第一个元素作为基准数,因此可以直接将其取出。
(2)划分序列接下来需要将待排序序列划分成两个子序列。
我们定义两个指针 i 和 j,从待排序序列的第二个元素和最后一个元素位置开始,分别向左和向右扫描,直到 i 和 j 相遇为止。
在扫描过程中,将小于等于基准数的元素移到左边(即与左侧序列交换),将大于基准数的元素移到右边(即与右侧序列交换)。
当 i=j 时,扫描结束。
(3)递归排序子序列完成划分后,左右两个子序列就确定了下来。
接下来分别对左右两个子序列递归调用快速排序算法即可。
2. 非递归实现上述方法是快速排序的递归实现。
对于大量数据或深度递归的情况,可能会出现栈溢出等问题,因此还可以使用非递归实现。
非递归实现采用的是栈结构,将待排序序列分成若干子序列后,依次将其入栈并标注其位置信息,然后将栈中元素依次出栈并分割、排序,直至栈为空。
二、归并排序归并排序同样采用的是分治思想。
其基本思路是将待排序序列拆分成若干个子序列,直至每个子序列只有一个元素,然后将相邻的子序列两两合并,直至合并成一个有序序列。
1. 递归实现(1)拆分子序列归并排序先将待排序序列进行拆分,具体方法是将序列平分成两个子序列,然后递归地对子序列进行拆分直至每个子序列只剩下一个元素。
(2)合并有序子序列在完成子序列的拆分后,接下来需要将相邻的子序列两两合并为一个有序序列。
我们先定义三个指针 i、j 和 k,分别指向待合并的左侧子序列、右侧子序列和合并后的序列。
在进行合并时,从两个子序列的起始位置开始比较,将两个子序列中较小的元素移动到合并后的序列中。
具体操作如下:- 当左侧子序列的第一个元素小于等于右侧子序列的第一个元素时,将左侧子序列的第一个元素移动到合并后的序列中,并将指针 i 和 k 分别加 1。
沈航数据结构课程设计
沈航数据结构课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解数据结构的基本概念,掌握线性表、树、图等常见数据结构的特点与应用场景。
2. 学生能够掌握栈、队列、链表等线性数据结构的实现原理,并能够运用其解决实际问题。
3. 学生能够了解排序算法的原理,掌握冒泡排序、快速排序等常见排序算法,并能够分析其时间复杂度和空间复杂度。
技能目标:1. 学生能够运用所学数据结构设计并实现小型算法程序,解决实际问题。
2. 学生能够通过编程实践,掌握使用数据结构进行数据处理和分析的基本方法。
3. 学生能够运用调试工具,对数据结构相关程序进行调试和优化,提高程序性能。
情感态度价值观目标:1. 学生通过学习数据结构,培养逻辑思维能力和问题解决能力,增强对计算机科学的兴趣和热情。
2. 学生能够认识到数据结构在现实生活中的广泛应用,理解其在信息技术发展中的重要性。
3. 学生在学习过程中,培养合作精神、探究精神和创新意识,形成良好的编程习惯和学术道德。
课程性质:本课程为沈航计算机科学与技术专业核心课程,以理论教学与实践教学相结合,注重培养学生的动手能力和实际应用能力。
学生特点:学生具备一定的编程基础,对数据结构有一定了解,但可能对某些抽象概念和算法掌握不足。
教学要求:结合学生特点,采用案例教学、任务驱动等方法,引导学生主动探究,注重理论与实践相结合,提高学生的数据结构应用能力。
通过课程目标的分解,使学生在知识、技能和情感态度价值观方面得到全面提升。
后续教学设计和评估将以具体学习成果为依据,确保课程目标的实现。
二、教学内容1. 数据结构基本概念:包括数据结构定义、分类及其在计算机科学中的应用。
- 线性结构:线性表、栈、队列、数组、链表等。
- 非线性结构:树、图、散列表等。
2. 线性表及其实现:- 线性表的顺序存储和链式存储。
- 线性表的操作:插入、删除、查找等。
3. 栈和队列:- 栈的顺序存储和链式存储。
- 队列的顺序存储和链式存储。
知识点归并排序和基数排序
数据结构
二、空间性能 指的是排序过程中所需的辅助空间大小
1. 所有的简单排序方法(包括:直接插入、
起泡和简单选择) 和堆排序的空间复杂度为O(1);
2. 快速排序为O(logn),为递归程序执行过程中,
栈所需的辅助空间;
数据结构
容易看出,对 n 个记录进行归并排序的时间 复杂度为Ο(nlogn)。即:
每一趟归并的时间复杂度为 O(n), 总共需进行 log2n 趟。
数据结构
10.6 基 数 排 序
数据结构
基数排序是一种借助“多关键字排序” 的思想来实现“单关键字排序”的内部 排序算法。
多关键字的排序
链式基数排序
一、多关键字的排序 n 个记录的序列 { R1, R2, …,Rn} 对关键字 (Ki0, Ki1,…,Kid-1) 有序是指:
对于序列中任意两个记录 Ri 和 Rj (1≤i<j≤n) 都满足下列(词典)有序关系: (Ki0, Ki1, …,Kid-1) < (Kj0, Kj1, …,Kjd-1) 其中: K0 被称为 “最主”位关键字
数据结构
10.5 归 并 排 序(知识点三)
数据结构
归并的含义是将两个或两个以上的有序表组 合成一个新的有序表。
归并排序可分为两路归并排序,或多路归并 排序,既可用于内排序,也可用于外排序。这 里仅对内排序的两路归并方法进行讨论。
数据结构
两路归并排序算法思路:
假设初始序列含有n个记录,首先把n个记录 看成n个长度为1的有序序列,进行两两归并, 得到 n/2个长度为2的关键字有序序列, 再两两归并直到所有记录归并成一个长度为n 的有序序列为止。
归并排序求逆序对
归并排序求逆序对什么是逆序对:设 A 为⼀个有 n 个数字的有序集 (n>1),其中所有数字各不相同。
如果存在正整数 i, j 使得1 ≤ i < j ≤ n ⽽且 A[i] > A[j],则 <A[i], A[j]> 这个有序对称为 A 的⼀个逆序对,也称作逆序数。
如果还是不懂请点怎么求逆序对:求逆序对就需要先介绍⼀种排序⽅法:归并排序:归并排序是利⽤归并的思想实现的排序⽅法,该算法采⽤经典的分治策略分治法将问题分成⼀些⼩的问题然后递归求解.举个例⼦:输⼊n个数,要求从⼤到⼩排序:【思路】:利⽤分治发(⼆分),从中间分开,再把左右依次分开,始终让⼩区间内的数从⼩到⼤,那么这是分治的思想(分⽽治之)图解(来⾃dreamcatcher-cs的博客):让后利⽤⼀个新的数组把数据放过去,让后再放回来代码:#include<iostream>#include<cstdio>#include<algorithm>#include<cmath>#include<queue>#include<stack>#include<vector>#include<map>#include<string>#include<cstring>using namespace std;const int maxn=999999999;const int minn=-999999999;inline int read() {char c = getchar();int x = 0, f = 1;while(c < '0' || c > '9') {if(c == '-') f = -1;c = getchar();}while(c >= '0' && c <= '9') x = x * 10 + c - '0', c = getchar(); return x * f;}int n,a[100152],b[100250];void doit(int l,int mid,int r) {int i,j,k;int n1=mid-l+1;int n2=r-mid;int L[n1],R[n2];for (i=0; i<n1; i++)L[i]=a[l+i];for (j=0; j<n2; j++)R[j]=a[mid+j+1];i=0;j=0;k=l;while(i<n1&&j<n2) {if(L[i]<=R[j]) {a[k]=L[i];i++;} else {a[k]=R[j];j++;}k++;}while(i<n1) {a[k]=L[i];i++;k++;}while(j<n2) {a[k]=R[j];j++;k++;}}void my_sort(int l,int r) { //分if(l<r) {int mid=(l+r)/2;my_sort(l,mid);my_sort(mid+1,r);doit(l,mid,r);}}int main() {cin>>n;for(int i=0; i<n; ++i) {cin>>a[i];}my_sort(0,n-1);for(int i=0; i<n; ++i) {cout<<a[i]<<"";}return0;}接下来终于到逆序对了:放两个题⽬:【题⽬描述】Prince对他在这⽚⼤陆上维护的秩序感到满意,于是决定启程离开艾泽拉斯。
二路归并排序算法
⼆路归并排序算法将两个按值有序序列合并成⼀个按值有序序列,则称之为⼆路归并排序,下⾯有⾃底向上和⾃顶向下的两种排序算法,⾃顶向下的排序在本⽂末讲述,使⽤递归实现,代码较简洁,经供参考。
1. 归并⼦算法:把位置相邻的两个按值有序序列合并成⼀个按值有序序列。
例如把序列 X[s..u] = {3, 12, 23, 32}和序列 X[u+1..v] = {2, 5, 8, 99} 合并成序列Z[s..v] = {2, 3, 5, 8, 12, 23, 32, 99}, 注意合并前的元素都位于同⼀个有序序列的相邻位置,合并后的有序序列的下标与合并前的序列总的起始下标相同。
算法过程中需要三个整型变量,i ⽤来遍历归并的前⼀个有序序列,其初始位置是s;j ⽤来遍历归并的后⼀个有序序列,其初始值是u+1;q ⽤来指出归并后得到的有序序列的末尾元素的位置,其初始值是s。
当遍历完成其中的⼀个有序序列之后,只需把另⼀个未结束有序序列的剩余元素复制到合并后的有序序列的末尾。
看代码:[cpp]1. //将有序的X[s..u]和X[u+1..v]归并为有序的Z[s..v]2. void merge(int X[], int Z[], int s, int u, int v)3. {4. int i, j, q;5. i = s;6. j = u + 1;7. q = s;8.9. while( i <= u && j<= v )10. {11. if( X[i] <= X[j] )12. Z[q++] = X[i++];13. else14. Z[q++] = X[j++];15. }16.17. while( i <= u ) //将X中剩余元素X[i..u]复制到Z18. Z[q++] = X[i++];19. while( j <= v ) //将X中剩余元素X[j..v]复制到Z20. Z[q++] = X[j++];21. }2. ⼀趟归并扫描⼦算法:将参加排序的序列分成若⼲个长度为 t 的,且各⾃按值有序的⼦序列,然后多次调⽤归并⼦算法merge将所有两两相邻成对的⼦序列合并成若⼲个长度为2t 的,且各⾃按值有序的⼦序列。
归并排序的详细过程
归并排序的详细过程归并排序是一种常见的排序算法,它通过将待排序序列分成若干个子序列,分别对每个子序列进行排序,然后再将排好序的子序列合并成最终的有序序列。
下面将详细介绍归并排序的过程。
1. 分解阶段:将待排序的序列不断二分,直到每个子序列只剩下一个元素为止。
这个过程可以使用递归来实现。
例如,对于序列[8, 4, 2, 5, 1, 3, 6, 7],先将其二分为[8, 4, 2, 5]和[1, 3, 6, 7]两个子序列,再将这两个子序列继续二分,直到每个子序列只剩下一个元素。
2. 合并阶段:将相邻的两个子序列合并成一个有序序列。
具体的合并过程如下:- 创建一个临时数组来存放合并后的序列。
- 初始化两个指针,分别指向两个子序列的起始位置。
- 依次比较两个子序列中的元素,将较小的元素放入临时数组中,并将指向该元素的指针后移一位。
- 当其中一个子序列的指针移到末尾时,将另一个子序列中剩余的元素依次放入临时数组中。
- 将临时数组中的元素复制回原始序列的对应位置。
以序列[8, 4, 2, 5, 1, 3, 6, 7]为例,将其分解为[8, 4, 2, 5]和[1, 3, 6, 7]两个子序列,然后对这两个子序列进行合并。
首先比较两个子序列的第一个元素,4小于8,将4放入临时数组中,并将指向4的指针后移一位。
接着比较2和8,2小于8,将2放入临时数组中,并将指向2的指针后移一位。
继续比较5和8,5小于8,将5放入临时数组中,并将指向5的指针后移一位。
此时第一个子序列中的元素已经全部放入临时数组中。
接下来比较两个子序列的第一个元素,3小于1,将3放入临时数组中,并将指向3的指针后移一位。
继续比较6和1,6大于1,将1放入临时数组中,并将指向1的指针后移一位。
接着比较6和3,6大于3,将3放入临时数组中,并将指向3的指针后移一位。
最后比较6和7,7小于6,将7放入临时数组中,并将指向7的指针后移一位。
此时第二个子序列中的元素已经全部放入临时数组中。
数据结构 -第13周内排序第7讲-内排序的比较.pdf
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标识
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k2简单选择排序
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相对次序不改变
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相对次序不改变
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答案为D。
4、如何选择合适的排序算法
因为不同的排序方法适应不同的应用环境和要求,所以选择 合适的排序方法应综合考虑下列因素:
O(n2)
最好情况 O(n) O(nlog2n)
O(n2) O(n2) O(n2) O(nlog2n) O(nlog2n) O(d(n+r))
O(n) O(nlog2n) O(n2) O(nlog2n) O(nlog2n) O(d(n+r))
空间复杂度
O(1) O(1) O(1) O(1) O(log2n) O(1) O(1) O(n) O(r)
考虑2:k2选择直接插入排序还是简单选择排序 ? 稳定性
例如:
标识
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பைடு நூலகம்
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数据结构-排序PPT课件
O(nlogn),归并排序的平均时间复杂度为O(nlogn)。其中,n为待排序序列的长度。
06
基数排序
基数排序是一种非比较型整数排序算法,其原理是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。
分配和收集
基数排序是一种稳定的排序算法,即相同的元素在排序后仍保持原有的顺序。
文件系统需要对文件和目录进行排序,以便用户可以更方便地浏览和管理文件。
数据挖掘和分析中需要对数据进行排序,以便发现数据中的模式和趋势。
计算机图形学中需要对图形数据进行排序,以便进行高效的渲染和操作。
数据库系统
文件系统
数据挖掘和分析
计算机图形学
02
插入排序
将待排序的元素按其排序码的大小,逐个插入到已经排好序的有序序列中,直到所有元素插入完毕。
简单选择排序
基本思想:将待排序序列构造成一个大顶堆,此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换,此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆,这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行,便能得到一个有序序列了。 时间复杂度:堆排序的时间复杂度为O(nlogn),其中n为待排序元素的个数。 稳定性:堆排序是不稳定的排序算法。 优点:堆排序在最坏的情况下也能保证时间复杂度为O(nlogn),并且其空间复杂度为O(1),是一种效率较高的排序算法。
基数排序的实现过程
空间复杂度
基数排序的空间复杂度为O(n+k),其中n为待排序数组的长度,k为计数数组的长度。
时间复杂度
基数排序的时间复杂度为O(d(n+k)),其中d为最大位数,n为待排序数组的长度,k为计数数组的长度。
适用场景
当待排序数组的元素位数较少且范围较小时,基数排序具有较高的效率。然而,当元素位数较多或范围较大时,基数排序可能不是最优选择。
归并排序算法图文详解(模版使用)
归并排序算法图⽂详解(模版使⽤)算法介绍引⽤百度百科的介绍。
归并排序(Merge Sort)是建⽴在操作上的⼀种有效,稳定的排序算法,该算法是采⽤(Divide and Conquer)的⼀个⾮常典型的应⽤。
将已有序的⼦合并,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。
算法描述归并排序,采⽤是分治法,先将数组分成⼦序列,让⼦序列有序,再将⼦序列间有序,合并成有序数组。
算法描述:(1)把长度为n的输⼊序列分成长度 n/2的⼦序列;(2)对两个⼦序列采⽤归并排序;(3)合并所有⼦序列。
算法实现void mergeSortInOrder(int[] arr,int bgn,int mid, int end){int l = bgn, m = mid +1, e = end;//相当于对⼀个数组的前半部分和后半部分进⾏排序排序,从开始的只有两个数,到后⾯//因为基本有序,所以只需要进⾏合并就⾏int[] arrs = new int[end - bgn + 1];int k = 0;//进⾏有序合并while(l <= mid && m <= e){if(arr[l] < arr[m]){arrs[k++] = arr[l++];}else{arrs[k++] = arr[m++];}}//如果前半部分⼤的⽐较多,直接接在后⾯while(l <= mid){arrs[k++] = arr[l++];}//如果后半部分⼤的⽐较多,直接接在后⾯while(m <= e){arrs[k++] = arr[m++];}//对我们原来的数组进⾏值的覆盖for(int i = 0; i < arrs.length; i++){arr[i + bgn] = arrs[i];}}void mergeSort(int[] arr, int bgn, int end){//如果开始指针⼤于结束指针,结束if(bgn >= end){return;}//通过分治将我们的数组分成多个⼩数组int mid = (bgn + end) >> 1;mergeSort(arr,bgn,mid);mergeSort(arr,mid + 1, end);//对我们的⼩数组进⾏排序mergeSortInOrder(arr,bgn,mid,end);}算法分析稳定排序外排序(需要消耗额外的内存)时间复杂度O(nlogn),空间复杂度为O(1)。
归并排序算法实现归并排序的原理和时间复杂度分析
归并排序算法实现归并排序的原理和时间复杂度分析归并排序是一种经典的排序算法,它采用分治策略来解决排序问题。
它的原理是将一个数组分成两个子数组,然后对每个子数组进行排序,最后再合并两个已排序的子数组。
根据分治的思想,我们可以递归地将问题分解为较小的子问题,通过解决子问题并将结果合并来解决原始问题。
1. 归并排序的原理归并排序的原理可以分为三个步骤:分解、解决和合并。
(1) 分解:首先,将待排序的数组分解为两个子数组,直到每个子数组的长度为1。
例如,对于数组[5, 2, 7, 1],我们将其分解为[5, 2]和[7, 1]两个子数组。
(2) 解决:接下来,对每个子数组递归地应用归并排序算法,直到子数组的长度为1为止。
递归的终止条件是数组长度为1时,这时数组就是有序的。
对于[5, 2]和[7, 1]两个子数组,我们将其分别排序得到[2, 5]和[1, 7]。
(3) 合并:最后,将两个已排序的子数组合并成一个有序的数组。
合并过程中,我们比较两个子数组的第一个元素,将较小的元素放入结果数组,并移动指针,直到一个子数组已经全部放入结果数组中,然后将另一个子数组中的剩余元素放入结果数组。
对于[2, 5]和[1, 7]两个已排序的子数组,我们将其合并得到最终的排序结果[1, 2, 5, 7]。
通过不断地分解、解决和合并的步骤,归并排序算法最终能够对整个数组进行排序。
2. 时间复杂度分析归并排序算法的时间复杂度可以通过递推关系式来分析。
假设待排序的数组长度为n,则归并排序的时间复杂度可以表示为T(n)。
(1) 分解:每次分解过程将数组划分为两个子数组,所以分解过程的时间复杂度为O(log n)。
其中,log n表示以2为底n的对数。
(2) 解决:对每个子数组的解决过程需要的时间复杂度为O(n)。
因为每个子数组的长度为n/2,所以花费的时间为O(n/2)。
递归地应用归并排序算法,最后得到的时间复杂度为O(n)。
(3) 合并:在合并过程中,我们需要比较每个元素并放入结果数组中,所以合并过程的时间复杂度为O(n)。
数据结构课程设计--二路归并排序说明书
前言1.1排序的重要性生活中,无时不刻不充满这排序,比如:班级同学的成绩排名问题,公司产值高低的问题等等,解决这些问题的过程中,都涉及到了一个数据结构的构造思想过程。
数据结构中的排序,也有很多种,如:插入排序、交换排序、选择排序等等,此时我们就要注意选择具有优解的算法,将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个有序的排列,便于我们查找。
假设含有n个记录的序列为{R1,R2,Rn},其相应的关键字序列为{K1,K2,…,Kn}需确定1,2…n的一种排序P1,P2…Pn,使其相应的关键字满足如下的非递减的关系:Kp1≤Kp2≤…≤Kpn,即按关键字{Rp1,Rp2,…,Rpn}有序的排列,这样的一种操作称为排序。
一般情况下,排序又分为内部排序和外部排序。
而在内部排序中又含有很多排序方法,就其全面性能而言,很难提出一种被认为是最好的方法,因为每一种方法都有它的优缺点,适合在不同的环境下使用。
我们学习的排序有:直接插入排序、折半插入排序、希尔排序、快速排序、基数排序、归并排序等。
本次课题研究中,我主要进行了二路归并排序的研究和学习。
1.2设计的背景和意义排序是计算机领域的一类非常重要的问题,计算机在出来数据的过程中,有25%的时间花在了排序上,有许多的计算机设备,排序用去计算机处理数据时间的一半以上,这对于提高计算机的运行速度有一定的影响。
此时排序算法的高效率显得尤为重要。
在排序算法汇中,归并排序(Merging sort)是与插入排序、交换排序、选择排序不同的另一类排序方法。
归并的含义是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。
归并排序可分为多路归并排序,两路归并排序,既可用于内排序,也可以用于外排序。
这里仅对内排序的两路归并排序进行讨论。
而我们这里所探究学习的二路归并排序,设计思路更加清晰、明了,程序本身也不像堆结构那样复杂,同时时间复杂度仅为0(N),同时在处理大规模归并排序的时候,排序速度也明显优于冒泡法等一些排序算法,提高排序算法的效率。
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归并排序是多次将相邻两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表。
最简单的归并是将相邻两个有序的子表合并成一个有序的表,即二路归并排序。
1
、归并的思路
一次二路归并:将两个位置相邻的记录有序子序列归并为一个记录的有序序列。
有序
序列R [low..high]
有序子序列R [low..mid]有序子序列R [mid+1..high]
R [low..high]
void Merge (RecType R[],int low,int mid,int high)
{RecType *R1;
int i=low,j=mid+1,k=0;
//k 是R1的下标,i 、j 分别为第1、2段的下标
R1=(RecType *)malloc((high-low+1)*sizeof(RecType));while (i<=mid &&j<=high)
if (R[i].key<=R[j].key)//将第1段中的记录放入R1中
{R1[k]=R[i];i++;k++;}
else //将第2段中的记录放入R1中
{R1[k]=R[j];j++;k++;} Merge():一次二路归并,将两个相邻的有序子序列归并为一个有
序序列。
空间复杂度为O(high-low+1)
2、二路归并算法
while(i<=mid)//将第1段余下部分复制到R1
{R1[k]=R[i];i++;k++;}
while(j<=high)//将第2段余下部分复制到R1
{R1[k]=R[j];j++;k++;}
for(k=0,i=low;i<=high;k++,i++)//将R1复制回R中R[i]=R1[k];
free(R1);
}
void MergePass(RecType R[],int length,int n)
{int i;
for(i=0;i+2*length-1<n;i=i+2*length)//归并length长的两相邻子表Merge (R,i,i+length-1,i+2*length-1);
if(i+length-1<n)//余下两个子表,后者长度小于length Merge(R,i,i+length-1,n-1);//归并这两个子表
}
MergePass():一趟二路归并(段长度为length )。
length=2
两个段长度均为
length 第2个段长度小于
length
MergeSort():二路归并排序算法:
void MergeSort(RecType R[],int n)
{int length;
for(length=1;length<n;length=2*length)
MergePass(R,length,n);
}
⎡log2n⎤趟
【例10-7】设待排序表有10个记录,其关键字分别为{18,2,20,34,12,32,6,16,1,5}。
说明采用归并排序方法进行排序的过程。
1822034123261615
初始:
需要log
210取上界即4趟
2 1820 3412 32 6 16 1 5第1趟
2 18 20 34 6 12 16 32 1 5第2趟
2 6 12 16 18 20 32 34 1 5第3趟
1 2 5 6 12 16 18 20 32 34第4趟
更清楚的表示
1822034123261615 2 1820 3412 32 6 16 1 5
2 18 20 3412 18 20 34
2 6 12 16 18 20 32 34
1 2 5 6 12 16 18 20 32 34
一颗归并树
3、归并算法分析
所以空间复杂度为Ο(n )。
1 52 6 12 16 18 20 32 341 2 5 6 12 16 18 20 32 34每一次二路归并后临时空间都会释放。
而最后的一次二路归需要全部记录参加归并:
占用临时空间为全部记录个数n
【例10-8】数据序列{5,4,15,10,3,2,9,6,8}是某排序方法第一趟后的结果,该排序算法可能是。
A.冒泡排序
B.二路归并排序
C. 堆排序
D.简单选择排序
第一趟:{ 5,4, 15,10, 3,2, 9,6, 8 }
相邻的两个元素都是递减的
【例10-9】就排序算法所用的辅助空间而言,堆排序、快速排序和归并排序的关系是。
A.堆排序< 快速排序< 归并排序
B.堆排序< 归并排序< 快速排序
C.堆排序> 归并排序> 快速排序
D.堆排序> 快速排序> 归并排序
堆排序、快速排序、归并排序
O(1) O(log2n) O(n)
二路归并
多路归并
推广
三路归并和二路归并的时间比较三路归并的时间复杂度为O(n log
n)
3
n log3n=n log2n/log23=O(n log2n)
同一个级别!
━━本讲完━━。