上次是快排和冒泡:数据结构排序——详解快排及其优化和冒泡排序(c语言实现、附有图片与动图示意) 今天为大家带来归并排序 1.基本思想 归并排序是一种分治算法,它将序列分成两个子序列,分别对子序列进行排序,然后将排序好的子序列合并起来。这个过程可以递归地进行,直到序列长度小于等于1时停止递归。在合并子序列的过...
递归改非递归思路虽然简单但是区间的边界控制还是很伤脑筋的,和gap有关的区间边界都要控制,原因:gap突变太快了,跟gap有关的全部都存在越界访问的风险,这一点算是递归改非递归的难点,这点需要我们取突破。个人觉得这个有点像希尔排序对插入排序的优化,使用了gap间隙,使效率得到大大的提升,但是两者还是有细微区别的。
这样的情况比我们之前的实现又要好上很多! 最后我们还要给算法加上一点优化: 在我们之前的归并排序中有存在一个临界点以便对于小数组转换为插入排序,但在目前我们的适应性版本中没有这样的设置,这意味着如果在没有很多特殊结构可利用的数组中我们的性能可能要低于普通的归并排序。 回头想想之前那个反转的归并排序的过...
5. 优化归并排序的性能(可选) 归并排序的性能主要受其空间复杂度的影响,因为它需要使用与原数组等长的辅助数组。然而,在大多数情况下,这种空间开销是可以接受的,因为归并排序的时间复杂度非常稳定,为 O(n log n)。 如果需要进一步优化归并排序的性能,可以考虑以下几种方法: 原地归并排序:通过复杂的索引操作,减少...
优化对于arr[mid] <= arr[mid+1]的情况相当于整个arr就是有序,不进行merge 对于小规模数组近乎有序的概率比较大, 使用插入排序有优势mergeSort// 对arr[l...r]范围的数组进行插入排序 template<typename T> void insertionSort(T arr[], int l, int r) { for (int i = l + 1; i <= r; i++...
A1: 可以通过在原地归并来优化空间复杂度,具体做法是在合并过程中直接修改原数组,而不是借助额外的临时数组,但这种做法会大幅增加代码复杂性,并且不易实现。 Q2: 归并排序的非递归实现有哪些优点和缺点? A2:优点:避免了递归调用带来的栈溢出问题;在一些场景下,非递归实现的控制流程更清晰。缺点:代码量相对较大,理...
1、希尔排序是对直接插入排序的优化。 2、当gap > 1时都是预排序,目的是让数组更接近于有序。当gap == 1时,数组已经接近有序的了,这样就会很快。这样整体而言,可以达到优化的效果。我们实现后可以进行性能测试的对比。 3、稳定性:不稳定 4、时间复杂度分析: 希尔排序的时间复杂度不是很好算,我们先简要看下...
在外部排序算法中,最佳归并树主要的作用是( )。 A. 产生初始归并段 B. 完成归并排序 C. 对归并排序进行优化 D. 增大归并路树
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归并排序的 3 个优化-2 Python 代码: def__merge_sort(nums,left,right):ifleft>=right:returnmid=left+(right-left)//2# 这是一个陷阱__merge_sort(nums,left,mid)__merge_sort(nums,mid+1,right)ifnums[mid]<=nums[mid+1]:return__merge_of_two_sorted_array(nums,left,mid,right) ...