排序算法 归并算法(递归+非递归)

部分理论和图来自:http://www.cnblogs.com/jingmoxukong/p/4308823.html  (侵删)
 
归并排序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 and Conquer)的一个非常典型的应用。

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

归并排序的基本思想

将待排序序列R[0...n-1]看成是n个长度为1的有序序列,将相邻的有序表成对归并,得到n/2个长度为2的有序表;将这些有序序列再次归并,得到n/4个长度为4的有序序列;如此反复进行下去,最后得到一个长度为n的有序序列。

综上可知:

归并排序其实要做两件事:

(1)“分解”——将序列每次折半划分

(2)“合并”——将划分后的序列段两两合并后排序

递归代码:

	/**
	 * 归并排序
	 * @param a 待排序的数组
	 */
	public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void mergeSort(AnyType[] a){
		mergeSort(a,0,a.length-1);
	}
	/**
	 * 算法描述:如果N=1,不需要排序;否则递归地将前半部分和后半部分排序
	 * @param a 	待排序的数组
	 * @param left  左边界
	 * @param right 右边界
	 */
	private static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void mergeSort(AnyType[] a,int left,int right){
		if(left<right){
			int mid = (left+right)/2;
			mergeSort(a,left,mid);
			mergeSort(a,mid+1,right);
			merge(a,left,mid,right);
		}
	}
	/**
	 * 将排好序的数组进行合并的操作过程
	 * @param a		待排序的数组
	 * @param left  左边界起点
	 * @param mid	左边界终点
	 * @param right 右边界终点
	 */
	private static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void merge(AnyType[] a,int left,int mid,int right){
		AnyType[] temp = (AnyType[]) new Comparable[right-left+1];
		int tempPos = 0;
		int rightStart = mid+1;
		while(left <= mid&& rightStart<=right){
			if(a[left].compareTo(a[rightStart])<0){
				temp[tempPos++]=a[left++];
			}else{
				temp[tempPos++]=a[rightStart++];
			}
		}
		while(left<=mid){
			temp[tempPos++]=a[left++];
		}
		while(rightStart<=right){
			temp[tempPos++]=a[rightStart++];
		}
		for(int i=temp.length-1;i>=0;i--,right--)
			a[right]=temp[i];
	}

 

非递归的思路:以gap为一组数据的长度,[0,gap-1],[gap,2*gap-1]...令gap从1开始(每次gap<<1),每2组进行合并,从图中看即为从上之下的过程,

期间会出现以下情况:

i+2*gap-1<a.length 剩余元素不足两组,分为:

情形1:i+gap-1<length,剩余元素为1组+一点,继续合并[i,i+gap-1],[i+gap,length-1]

情形2;:i+gap-1>length,剩余元素不够1组,什么都不做(在gap扩大的时候会与前面的序列进行合并)

代码如下;

	/**
	 * 非递归的方法
	 * @param a
	 */
	public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void mergeSort2(AnyType[] a){
		//每次对相邻的gap进行排序
		for(int gap=1;gap<a.length;gap=gap<<1){
			mergeSort2(a,gap);
			print(a);
		}
	}
	private static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void mergeSort2(AnyType[] a,int gap){
		int i;
		for(i=0;i+2*gap-1<a.length;i+=gap*2){
			merge(a,i,(2*i+2*gap-1)/2,i+2*gap-1);
		}
		//还有可能存在剩余元素
		//情形1:i+gap-1<length,剩余元素为1组+一点,继续合并
		if(i+gap-1<a.length){
			merge(a,i,i+gap-1,a.length-1);
		}
		//情形2:i+gap-1>length,剩余元素不够1组,什么都不做
	}

 测试的代码:

public static void main(String[] args) {
		Integer a[] = new Integer[10];
		for(int i =9;i>=0;i--)
			a[9-i] = i;
		print(a);
	
//		insertionSort(a);
		mergeSort2(a);
		print(a);
	}
	/**
	 * 遍历数组
	 * @param a
	 */
	public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void print(AnyType[] a){
		for(int i=0;i<a.length;i++)
			System.out.print(a[i]+"	");
		System.out.println("
"+"----------------------------");
	}
原文地址:https://www.cnblogs.com/kakaxisir/p/4324128.html