目录
11.6 归并排序
11.6.1 算法流程
11.6.2 算法特性
11.6.3 链表排序
11.6 归并排序
归并排序(merge sort)是一种基于分治策略的排序算法,包含图 11-10 所示的“划分”和“合并”阶段。
- 划分阶段:通过递归不断地将数组从中点处分开,将长数组的排序问题转换为短数组的排序问题。
- 合并阶段:当子数组长度为 1 时终止划分,开始合并,持续地将左右两个较短的有序数组合并为一个较长的有序数组,直至结束。
图 11-10 归并排序的划分与合并阶段
11.6.1 算法流程
如图 11-11 所示,“划分阶段”从顶至底递归地将数组从中点切分为两个子数组。
- 计算数组中点
mid
,递归划分左子数组(区间[left, mid]
)和右子数组(区间[mid + 1, right]
)。 - 递归执行步骤
1.
,直至子数组区间长度为 1 时终止。
“合并阶段”从底至顶地将左子数组和右子数组合并为一个有序数组。需要注意的是,从长度为 1 的子数组开始合并,合并阶段中的每个子数组都是有序的。
图 11-11 归并排序步骤
观察发现,归并排序与二叉树后序遍历的递归顺序是一致的。
- 后序遍历:先递归左子树,再递归右子树,最后处理根节点。
- 归并排序:先递归左子数组,再递归右子数组,最后处理合并。
归并排序的实现如以下代码所示。请注意,nums
的待合并区间为 [left, right]
,而 tmp
的对应区间为 [0, right - left]
。
merge_sort.c
/* 合并左子数组和右子数组 */
void merge(int *nums, int left, int mid, int right) {
// 左子数组区间为 [left, mid], 右子数组区间为 [mid+1, right]
// 创建一个临时数组 tmp ,用于存放合并后的结果
int tmpSize = right - left + 1;
int *tmp = (int *)malloc(tmpSize * sizeof(int));
// 初始化左子数组和右子数组的起始索引
int i = left, j = mid + 1, k = 0;
// 当左右子数组都还有元素时,进行比较并将较小的元素复制到临时数组中
while (i <= mid && j <= right) {
if (nums[i] <= nums[j]) {
tmp[k++] = nums[i++];
} else {
tmp[k++] = nums[j++];
}
}
// 将左子数组和右子数组的剩余元素复制到临时数组中
while (i <= mid) {
tmp[k++] = nums[i++];
}
while (j <= right) {
tmp[k++] = nums[j++];
}
// 将临时数组 tmp 中的元素复制回原数组 nums 的对应区间
for (k = 0; k < tmpSize; ++k) {
nums[left + k] = tmp[k];
}
// 释放内存
free(tmp);
}
/* 归并排序 */
void mergeSort(int *nums, int left, int right) {
// 终止条件
if (left >= right)
return; // 当子数组长度为 1 时终止递归
// 划分阶段
int mid = left + (right - left) / 2; // 计算中点
mergeSort(nums, left, mid); // 递归左子数组
mergeSort(nums, mid + 1, right); // 递归右子数组
// 合并阶段
merge(nums, left, mid, right);
}
11.6.2 算法特性
- 时间复杂度为 𝑂(𝑛log𝑛)、非自适应排序:划分产生高度为 log𝑛 的递归树,每层合并的总操作数量为 𝑛 ,因此总体时间复杂度为 𝑂(𝑛log𝑛) 。
- 空间复杂度为 𝑂(𝑛)、非原地排序:递归深度为 log𝑛 ,使用 𝑂(log𝑛) 大小的栈帧空间。合并操作需要借助辅助数组实现,使用 𝑂(𝑛) 大小的额外空间。
- 稳定排序:在合并过程中,相等元素的次序保持不变。
11.6.3 链表排序
对于链表,归并排序相较于其他排序算法具有显著优势,可以将链表排序任务的空间复杂度优化至 𝑂(1) 。
- 划分阶段:可以使用“迭代”替代“递归”来实现链表划分工作,从而省去递归使用的栈帧空间。
- 合并阶段:在链表中,节点增删操作仅需改变引用(指针)即可实现,因此合并阶段(将两个短有序链表合并为一个长有序链表)无须创建额外链表。
具体实现细节比较复杂,有兴趣的读者可以查阅相关资料进行学习。