【数据结构】归并排序 的递归实现与非递归实现

简介: 【数据结构】归并排序 的递归实现与非递归实现

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


(2)归并排序实现的核心步骤

  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

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】
    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。

  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

  • 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



(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

目录
相关文章
|
3月前
|
存储 搜索推荐 算法
【初阶数据结构篇】归并排序和计数排序(总结篇)
归并排序(MERGE-SORT)是建⽴在归并操作上的⼀种有效的排序算法,该算法是采⽤分治法(Divide andConquer)的⼀个⾮常典型的应⽤。
49 0
|
1月前
|
算法 搜索推荐 Shell
数据结构与算法学习十二:希尔排序、快速排序(递归、好理解)、归并排序(递归、难理解)
这篇文章介绍了希尔排序、快速排序和归并排序三种排序算法的基本概念、实现思路、代码实现及其测试结果。
23 1
|
1月前
|
存储
【数据结构】二叉树链式结构——感受递归的暴力美学
【数据结构】二叉树链式结构——感受递归的暴力美学
|
1月前
【初阶数据结构】打破递归束缚:掌握非递归版快速排序与归并排序
【初阶数据结构】打破递归束缚:掌握非递归版快速排序与归并排序
|
1月前
|
算法
蓝桥杯宝藏排序 | 数据结构 | 快速排序 归并排序
蓝桥杯宝藏排序 | 数据结构 | 快速排序 归并排序
|
5月前
|
存储 算法 程序员
数据结构与算法===递归
数据结构与算法===递归
|
1月前
|
算法 定位技术
数据结构与算法学习九:学习递归。递归的经典实例:打印问题、阶乘问题、递归-迷宫问题、八皇后问题
本文详细介绍了递归的概念、重要规则、形式,并展示了递归在解决打印问题、阶乘问题、迷宫问题和八皇后问题等经典实例中的应用。
40 0
|
3月前
【数据结构】遍历二叉树(递归思想)-->赋源码
【数据结构】遍历二叉树(递归思想)-->赋源码
53 4
|
5月前
|
C++
【洛谷 P1044】[NOIP2003 普及组] 栈 题解(递归+记忆化搜索)
**NOIP2003普及组栈问题**:给定操作数序列1到n,仅允许push(进栈)和pop(出栈)操作。目标是计算所有可能的输出序列总数。输入包含一个整数n(1≤n≤18)。示例输入3,输出5。当队列空时返回1,栈空则只能入栈,栈非空时可入栈或出栈。AC C++代码利用记忆化搜索求解。
75 1
|
5月前
|
算法
数据结构与算法-归并排序
数据结构与算法-归并排序
28 2