Java-数据结构-排序(三) |ू･ω･` )

❄️一、归并排序：

☞ 基本思想：

☞ 代码：

☞ 归并排序的非递归方法：

❄️二、排序算法的分析：

❄️三、非基于比较的排序：

❄️总结：

❄️一、归并排序：

☞ 基本思想：

归并排序是一个建立在归并操作上的一种排序算法，这个算法是采用分治法的典型案例。

就是：将有序的子序列合并，得到一个完全有序的列表。

即是先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。

若将两个有序的列表合并成一个列表，称为二路归并。

我们来看看这个排序是如何进行排序的：

就是分成了分解操作和合并操作，那么我们的这个分解操作是如何做的，合并操作又是如何做的？我们呢来一一的看看如何操作的：

分解操作：

1、我们呢对于这个数据开始位置设置为left ，结束位置设置为 right ，之后求出中间值 mid ，

2、之后把left 到 mid 下标的值分为一组，mid +1 到 right 的值分为一组。

3、对于 left 到 mid这一组，再分的话把 mid 的下标给到 right 之后再求 mid 位置。

4、对于 mid+1 到 right 这一组，再分的话就把 mid+1 的下标给到 left 之后再求 mid 位置。

5、这样直至我们的 left >= right 的时候结束。

OK，我们的分解思路就是这样的，我们呢来看看代码是如何编写的：

java">public static void mergeSort(int[] array) {mergeSortTmp(array,0,array.length - 1);}private static void mergeSortTmp(int[] array, int left, int right) {if (left >= right) {return;}//分解操作int mid = (left + right) / 2;mergeSortTmp(array,left,mid);mergeSortTmp(array,mid+1,right);}

合并操作：

1、我们在每次分解完一个区间的数据之后呢，就对其进行合并操作，合并之后就是有序的数据了

2、比如我们合并长度为2 的两个有序的数据，就是相当于合并两个有序的数组

3、我们要知道每个数组的开始和结尾

第一个数组：开头是left 用s1 保存，结尾是mid 用e1 保存

第二个数组：开头是mid+1 用s2 保存，结尾是right 用e2 保存

4、我们把 s1 和 s2 下标的值进行比较之后小的值呢放到新的数组中，只要有一个超过了e1或者e2就需要退出循环，进行下一步的判断操作。

5、还有判断哪个数组放到新的数组中，之后再把没放入的放进数组中

6、把排好序的数组放到原先的数组中，但是要注意放的时候我们的原数组的下标要加上一个left

因为我们第二次排序的时候呢下标不是从 0 开始的是从 left 下标开始的。

我们来看看代码是如何编写的：

java">private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {int[] tmp = new int[right - left + 1];int k = 0;int s1 = left;int e1 = mid;int s2 = mid + 1;int e2 = right;while(s1 <= e1 && s2 <= e2) {if (array[s1] <= array[s2]) {tmp[k++] = array[s1++];}else {tmp[k++] = array[s2++];}}while (s1 <= e1) {tmp[k++] = array[s1++];}while (s2 <= e2) {tmp[k++] = array[s2++];}for (int i = 0; i < k; i++) {array[i+left] = tmp[i];}}

这就是我们的合并排序的代码了，我们来看看整体的代码：

☞ 代码：

java"> /*** 归并排序* 时间复杂度：O(N*logN)* 空间复杂度：O(N)* 稳定性：稳定* @param array*/public static void mergeSort(int[] array) {mergeSortTmp(array,0,array.length - 1);}private static void mergeSortTmp(int[] array, int left, int right) {if (left >= right) {return;}//分解操作int mid = (left + right) / 2;mergeSortTmp(array,left,mid);mergeSortTmp(array,mid+1,right);//每一个分解完之后呢，都要进行排序合并操作merge(array,left,mid,right);}private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {int[] tmp = new int[right - left + 1];int k = 0;int s1 = left;int e1 = mid;int s2 = mid + 1;int e2 = right;while(s1 <= e1 && s2 <= e2) {if (array[s1] <= array[s2]) {tmp[k++] = array[s1++];}else {tmp[k++] = array[s2++];}}while (s1 <= e1) {tmp[k++] = array[s1++];}while (s2 <= e2) {tmp[k++] = array[s2++];}for (int i = 0; i < k; i++) {array[i+left] = tmp[i];}}

☞ 归并排序的非递归方法：

我们的非递归呢，就是把我们的分解操作变成非递归的操作，那么如何做呢？

对于分解操作，我们一开始是不是可以看成它们是一个一个有序，之后是两个两个有序，之后是四个四个有序，这样下去就可以把我们的分解操实现了。

1、我们定义一个 gap 用来判断是几个一组的

我们的 gap 每次变化都是乘2 的，并且 gap < 数组长度才可以执行下面的操作

2、我们的定义个 i 从 0 下标开始，我们的 left 就是 i

这里我们的 i 不能是++操作进行往下走，我们的 i 这里是 i = i + gap*2

3、mid = left + gap - 1

在赋值之后呢，我们的mid 要进行判断操作，是否是 >= 数组的长度，如果是，就把其进行 - 1

因为这里我们之后要传给合并有序数组的操作，防止数组越界

4、right = mid + gap

这里同样要进行判断操作，是否是 >= 数组的长度，如果是，就把其进行 - 1

代码：

java">public static void mergeSort(int[] array) {mergeSortNor(array);}private static void mergeSortTmp(int[] array, int left, int right) {if (left >= right) {return;}//分解操作int mid = (left + right) / 2;mergeSortTmp(array,left,mid);mergeSortTmp(array,mid+1,right);//每一个分解完之后呢，都要进行排序合并操作merge(array,left,mid,right);}
//非递归实现归并
public static void mergeSortNor(int[] array) {int gap = 1;while (gap < array.length) {for (int i = 0; i < array.length; i = i + gap*2) {int left = i;int mid = left + gap - 1;if (mid >= array.length) {mid = array.length - 1;}int right = mid + gap;if (right >= array.length) {right = array.length - 1;}merge(array,left,mid,right);}gap *= 2;}}

❄️二、排序算法的分析：

排序方法	最好	平均	最坏（时间复杂度）	空间复杂度	稳定性
冒泡排序	O(N^2)	O(N^2)	O(N^2)	O(1)	稳定
插入排序	O(N)	O(N^2)	O(N^2)	O(1)	稳定
选择排序	O(N^2)	O(N^2)	O(N^2)	O(1)	不稳定
希尔排序	O(N)	O(N^1.3)	O(N^1.5)	O(1)	不稳定
堆排序	*O(NlogN)**	*O(NlogN)**	*O(NlogN)**	O(1)	不稳定
快速排序	*O(NlogN)**	*O(NlogN)**	O(N^2)	O(log(N))~O(N)	不稳定
归并排序	*O(NlogN)**	*O(NlogN)**	*O(NlogN)**	O(N)	稳定