算法介绍:O(nlogn)
归并排序是分治思想的最典型的例子
分别通过递归调用将他们单独排序,最后将有序的子数组归并为最终的排序结果。该递归的出口在于如果
一个数组不能再被分为两个子数组,那么就会执行merge进行归并,在归并的时候判断元素的大小进行排序。
归并排序需要申请额外的数组空间,导致空间复杂度提升,是典型的以空间换时间的 *** 作。
思路概况:归并 *** 作的工作原理如下:
第一步:申请空间,使其大小为数组大小,该空间用来存放合并后的序列
第三步:递归进行拆分直到元素个数为1
第二步:设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
第三步:比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,移动指针到下一位置并继续比较
代码:
class Solution { public int[] sortArray(int[] nums) { int[] temp = new int[nums.length];//开辟辅助数组 merge(nums,0,nums.length-1,temp); return nums; } public void merge(int[] nums,int left,int right,int[] temp){ if(left == right){ return; } int mid = (left+right)>>>1; //递归拆分数组 merge(nums,left,mid,temp); merge(nums,mid+1,right,temp); //递归归并数组 mergeSort(nums,left,mid,right,temp); } //合并数组函数 public void mergeSort(int[] nums,int left,int M,int right,int[] temp){ //将数组以中心M分为左半边和右半边 int l = left; int m = M; int r = m+1; //这里的k必须也是从left下标开始。因为所需要排序的下标是left-right,排完存入temp数组中 int k =left; //在左半区left-mid之间和右半区mid+1-right之间比较出较小的插入到temp数组的(left-right位置) while(l<=M&&r<=right){ if(nums[l] < nums[r]){ //如果在左半区找出较小的则继续移动左半区 temp[k++] = nums[l++]; }else{ temp[k++] = nums[r++]; } } //由于左右半区的大小其实是随机的,所以会出现右半区或左半区全部加入temp而另一半区还有数据较大的没加进来 while(l<=M){ temp[k] =nums[l]; k++; l++; } while(r<=right){ temp[k++] = nums[r++]; } for(int i=left ;i<=right;i++){ nums[i]=temp[i]; } } }
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