【数据结构】归并排序 的递归实现与非递归实现

归并排序

  • 前言
  • 一、归并排序递归实现
    • (1)归并排序的核心思路
    • 归并排序运行图例
    • (2)归并排序实现的核心步骤
    • (3)归并排序码源详解
    • (4)归并排序效率分析
      • 1)时间复杂度 O(N*logN)
      • 2)空间复杂度 O(N)
      • 稳定性:很稳定
  • 二、归并排序的非递归实现
    • (1) 关于递归的缺点的讨论
  • (2) 归并排序 非递归算法实现思路
  • (3)码源详解
  • (4)运行结果



前言

快速排序:前序
归并排序:后序



一、归并排序递归实现

(1)归并排序的核心思路

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。


归并排序运行图例

在这里插入图片描述

(2)归并排序实现的核心步骤

在这里插入图片描述

  1. 向下递归 对半分割
  2. 递归返回条件:递归到最小,1个即是有序 [ 控制的是范围 归并的区间 ]
  3. 递归到最深处,最小时,就递归回去,开始分按对半分割分出的范围, 将 已有序的子序列 合并,在 tmp 里进行归并。
  4. 将tmp里形成的有序序列,拷贝回原数组 【 因为下一次递归回去上一层再进行下一次的归并过程中,会将数据在tmp中进行归并,会将tmp中的数据覆盖,所以要及时将小部分已归并排好序的子序列拷贝回原数组 】
  5. 再进行递归返回上一层的递归归并,直到递归层数都结束。


(3)归并排序码源详解

void _MergeSort(DataType* a, DataType* tmp, int begin, int end) {
	if (begin>=end) {      //递归返回的条件:不正常的的范围 或 只剩1个数
		return;
	}
	
	int mid = (begin + end) / 2;

	//先递归到最小
	//[begin,mid][mid+1,end]
	_MergeSort(a, tmp, begin, mid);    //数组是从0开始,所以end=mid-1这样设计
	_MergeSort(a, tmp, mid+1, end);

	//再进行归并 —— 所以归并的过程,设计在递归后面(后序)
	//归并到tmp数组,再拷贝回去
	int begin1 = begin; int end1 = mid;
	int begin2 = mid + 1; int end2 = end;
	int index = begin;       //指向tmp,=begin是 根据要进行比较插入的数组的位置 找到其对应在tmp中所对应的位置,则不会覆盖前面已经排好序的数据

	//原型:合并两组数,且有序
	while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2) {      //&&其中一组满足了条件就不再继续,就跳出循环
		if (a[begin1] < a[begin2]) {
			tmp[index++] = a[begin1++];
		}
		else {
			tmp[index++] = a[begin2++];
		}
	}	

	while (begin1 <= end1) {       //把剩下还没插入tmp的,插入进去
		tmp[index++] = a[begin1++];
	}
	while (begin2 <= end2) {       //把剩下还没插入tmp的,插入进去
		tmp[index++] = a[begin2++];
	}

        //拷贝回原数组
		     //source   dest     拷贝的数组大小
		memcpy(a+begin,tmp+begin,sizeof(DataType)*(end-begin+1));
}



void MergeSort(DataType* a, int n) {
	DataType* tmp = (DataType*)malloc(sizeof(DataType) * n);     //开辟新的数组(临时存放)用于归并排序过程
	if (tmp == NULL) {
		perror("malloc fail");
		return;
	}

	//将 待排序的数组、归并过程用的tmp临时数组、归并范围 传过去
	_MergeSort(a, tmp, 0, n - 1);         //因为 主函数中有malloc tmp的操作,若递归调用主函数,则每次调用都会malloc,再free 是对空间上的浪费
										  //因此用子函数进行递归 【_子函数】
	free(tmp);
}


(4)归并排序效率分析

1)时间复杂度 O(N*logN)

二分 有 logN 层 ,也正是因为是logN层,递归深度不会太深,所以不用考虑非递归,当然非递归也能实现。
每层有N个数进行归并排序

=>N*logN
在这里插入图片描述

2)空间复杂度 O(N)

空间复杂度有点高(若有1kw个数据就得开1kw个空间)
开辟了个 空间大小为N的 新的数组,用于归并有序的过程。
在这里插入图片描述
在原数组上归并会出现什么问题:

  1. 会覆盖数据
  2. 最小的1换到8的位置后,8和7就不再保持有序了。

稳定性:很稳定



二、归并排序的非递归实现

归并排序是 二分的思想 => logN层 => 递归不会太深、且现编译器优化后,递归、非递归的性能差距没有那么大了 =>所以不用考虑非递归,但非递归实现也不难。下面带大家简单实现一下。

(1) 关于递归的缺点的讨论

递归的缺点:递归消耗栈帧,递归的层数太深,容易爆栈。
【栈的空间比较小,在x86(32位)环境下,只有8M。(对比同一环境下的堆,则有2G+)。因为平时函数调用开不了多少个栈帧。理论上递归深度>1w 可能就会爆 ,但实际上5k左右就爆掉了】

这时就需要改非递归了

★递归—>非递归

  1. 改循环
  2. 利用 [ 数据结构 ] 栈(本质上是通过malloc 在堆上开辟的内存空间,内存空间足够大)
  3. 递归逆着来求(如斐波那契数列逆着来求也是可行的)【归并排序的非递归实现 也是个很好的例子】
    在这里插入图片描述而归并排序的非递归实现则是用到了其中的第三点 。


(2) 归并排序 非递归算法实现思路

虽说不是递归,是递归的逆序版。是直接从最深层次,逆序回去,直接开始归并排序,免去了向下深入递归。虽说不是递归,但也算是递归的思路的另一个种实现。
在这里插入图片描述

  1. 开辟新的数组(临时存放)用于归并排序过程
  2. int gap=1;gap*=2【gap控制归并的范围:11归并,22归并,44归并】
  3. for (int i = 0; i < n; i += 2 * gap) { 【i 控制进行比较轮到的组号,控制进行归并的组号】
  4. 归并完一轮,将归并好的有序数组拷贝回原数组memcpy 。
  5. 进入新的一轮归并,直至gap>n则归并完成

☆注意的两个情况
6. if (begin2 >= n) { break; } 第二组不存在,这一组不用归并了
7. if (end2 > n) { end2 = n - 1; } 第二组右边界越界问题,修正一下
在这里插入图片描述

  • memcpy()放在 for()循环里面【归并好一组就拷贝回去一组】和 放在for()循环外面【归并完一轮再一起拷贝回去】的区别 以及 会出现的情况和问题
    在这里插入图片描述


(3)码源详解

//归并排序——非递归版 :从最底层开始,逆着往回求(如同斐波那契)
void MergeSortNonR(DataType* a,int n) {
	DataType* tmp = (DataType*)malloc(sizeof(DataType) * n);   //开辟新的数组(临时存放)用于归并排序过程
	if (tmp == NULL) {
		perror("malloc fail");
		return;
	}
	
	int gap = 1;
	while (gap < n) {                                        //gap控制 11归并,22归并,44归并
		                                                     //i控制进行比较轮到的组号,控制归并的组号
		for (int i = 0; i < n; i += 2 * gap) {               //可以通过画出数组,在草稿纸上演示,理清要比较的数begin1、end1、begin2、end2之间和i、gap的数量关系
			//[begin1,end1][begin2,end2]归并               
			int begin1 = i; int end1 = i + gap - 1;
			int begin2 = i + gap; int end2 = i + 2 * gap - 1;
			

			//如果第二组不存在,这一组不用归并了
			if (begin2 >= n) {
				break;
			}

			//第二组右边界越界问题,修正一下
			if (end2 > n) {
				end2 = n - 1;
			}

			int index = i;
			while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2) {           //&& 其中一组不满足了条件了(其中一个数组遍历完了)就不再继续,就跳出循环  
				if (a[begin1] < a[begin2]) {                     //两个数组比对,小的放进去
					tmp[index++] = a[begin1++];
				}
				else
				{
					tmp[index++] = a[begin2++];
				}
			}

			while (begin1 <= end1) {                         //把剩下的没遍历进去的数组剩余的部分 遍历进去
				tmp[index++] = a[begin1++];
			}
			while (begin2 <= end2) {
				tmp[index++] = a[begin2++];
			}

			//拷贝回原数组
			memcpy(a + i, tmp + i,(end2-i+1)*sizeof(DataType));    //放for()循环里面,归并好一组,就拷贝回去
			                                                       //放外面,是按照gap归并完一轮后,再一起拷贝回去

			//错误 (2*gap) * sizeof(DataType) :并不一定 2*gap 的数都要被拷贝过去,随着gap*=2的增大,2*gap可能超出原数组的范围了
			//memcpy(a + i, tmp + i, (2*gap) * sizeof(DataType));
			//错误  begin1是会变的(begin1++),而i则表示的是数组头的所在的位置
			//memcpy(a + i, tmp + i, (end2 - begin1 + 1) * sizeof(DataType));
		}

		printf("\n");

		gap *= 2;                                            //gap控制总体归并
	}
	free(tmp);
}


(4)运行结果

在这里插入图片描述

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