归并排序

一、概念及其介绍

归并排序(Merge sort)是建立在归并操作上的一种有效、稳定的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)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。

二、适用说明

当有 n 个记录时,需进行 logn 轮归并排序,每一轮归并,其比较次数不超过 n,元素移动次数都是 n,因此,归并排序的时间复杂度为 O(nlogn)。归并排序时需要和待排序记录个数相等的存储空间,所以空间复杂度为 O(n)。

归并排序适用于数据量大,并且对稳定性有要求的场景。

三、过程图示

归并排序是递归算法的一个实例,这个算法中基本的操作是合并两个已排序的数组,取两个输入数组 A 和 B,一个输出数组 C,以及三个计数器 i、j、k,它们初始位置置于对应数组的开始端。

A[i] 和 B[j] 中较小者拷贝到 C 中的下一个位置,相关计数器向前推荐一步。

当两个输入数组有一个用完时候,则将另外一个数组中剩余部分拷贝到 C 中。

自顶向下的归并排序,递归分组图示:

对第三行两个一组的数据进行归并排序

对第二行四个一组的数据进行归并排序

整体进行归并排序

四、Java 实例代码

源码包下载:Download

MergeSort.java 文件代码:

public class MergeSort {

    // 将arr[l…mid]和arr[mid+1…r]两部分进行归并
    private static void merge(Comparable[] arr, int l, int mid, int r) {

        Comparable[] aux = Arrays.copyOfRange(arr, l, r + 1);

        // 初始化,i指向左半部分的起始索引位置l;j指向右半部分起始索引位置mid+1
        int i = l, j = mid + 1;
        for (int k = l; k r; k++) {

            if (i > mid) {  // 如果左半部分元素已经全部处理完毕
                arr[k] = aux[j l];
                j++;
            } else if (j > r) {   // 如果右半部分元素已经全部处理完毕
                arr[k] = aux[i l];
                i++;
            } else if (aux[i l].compareTo(aux[j l]) 0) {  // 左半部分所指元素
                arr[k] = aux[i l];
                i++;
            } else {  // 左半部分所指元素 >= 右半部分所指元素
                arr[k] = aux[j l];
                j++;
            }
        }
    }

    // 递归使用归并排序,对arr[l…r]的范围进行排序
    private static void sort(Comparable[] arr, int l, int r) {
        if (l >= r) {
            return;
        }
        int mid = (l + r) / 2;
        sort(arr, l, mid);
        sort(arr, mid + 1, r);
        // 对于arr[mid]
        // 对于近乎有序的数组非常有效,但是对于一般情况,有一定的性能损失
        if (arr[mid].compareTo(arr[mid + 1]) > 0)
            merge(arr, l, mid, r);
    }

    public static void sort(Comparable[] arr) {

        int n = arr.length;
        sort(arr, 0, n 1);
    }

    // 测试MergeSort
    public static void main(String[] args) {

        int N = 1000;
        Integer[] arr = SortTestHelper.generateRandomArray(N, 0, 100000);
        sort(arr);
        //打印数组
        SortTestHelper.printArray(arr);
    }
}

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