归并排序是分治思想的最典型的例子,上面的算法中,对一组数a[n]进行排序,先将它分为[begin, mid] 和[mid + 1, end]区间来划分的,分别通过递归调用将他们单独排序,最终将有序的子数组归并为最终的排序结果。具有N个记录的序列进行归并排序的递归的深度就是具有n个结点的完全二叉树的深度,可以看出来整个排序归...
归并排序是通过不断地将数组分成两个子数组,并对子数组进行归并排序,然后再将排好序的子数组合并成一个有序数组,从而实现排序的。这个过程类似于"分而治之"的思想。归并排序的时间复杂度始终稳定为O(n log n),无论最坏情况还是平均情况。虽然归并排序在最坏情况下性能较快速排序略低,但是它具有稳定性和可...
首先任意选取一个数据(通常选用第一个数据)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序。 怎么实现呢?--- 它的关键在于完成一趟快排后,基准元素在哪个位置,每次都选取一个分割列的第一个元素作为基准元素,来寻找用它来分割排序列后它自己所处的位置,编...
归并排序是一种分治法算法,它将列表分解为两个子列表,然后递归地对子列表进行排序。最后,通过merge函数将两个有序子列表合并为一个有序列表。 3. 快速排序算法概述 快速排序是一种分治法排序算法,它选择一个基准元素,并将列表分成两个子列表,一个子列表的元素都小于基准元素,另一个子列表的元素都大于基准元素。...
这三种排序算法都是比较排序,即通过比较元素的大小来进行排序。快速排序是一种基于分治策略的排序算法,归并排序也是基于分治策略,但它是通过合并两个已排序的序列来实现排序的,而堆排序则是通过构建堆(一种特殊的二叉树)来实现排序的。这三种排序算法各有优点和缺点,我们将在后面的章节中详细介绍。
一、归并排序二、快速排序三、堆排序四、计数排序五、桶排序六、基数排序 一、归并排序 归并排序就是利用归并的思想进行排序,也就是分而治之的策略,将问题分成一些小问题,然后递归求解,再将解决好的小问题合并在一起。和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,但表现比选择排序好的多,因为始终都是 O(...
1.快速排序 快速排序每趟选择一个基准元素,用基准元素将序列划分成两部分,所有比基准值小的元素摆放在基准前面,所有比基准值大的元素摆在基准后面,这一趟过程称为分区(partition)操作。每一趟分区操作的目的就是把这趟的基准元素摆到最终位置。 递归地对基准元素左边的序列和右边的序列分别调用分区操作,则当序列的大...
1/*快速排序的分割函数,返回值是下标,所以是 int,对数组 array[] 进行划分,二三两个参数为划分范围*/2template <typename T>3staticintPartition(T array[],intbegin,intend,boolmin2max)4{5T pv = array[begin];//把第一个位置处的数据元素作为分割的基准67while( begin < end )//当begin和end相等的时...
的排序算法——归并排序(Merge Sort)和快速排序(Quick Sort),他们都用到了分治思想,非常巧妙。 1. 归并排序(Merge Sort)? 1.1. 归并排序算法实现 归并排序的核心思想其实很简单,如果要排序一个数组,我们先把数组从中间分成前后两部分,然后分别对前后两部分进行排序,再将排好序的两部分数据合并在一起就可以了。
【算法】快速排序与归并排序对比 文章目录 算法 系列博客 一、时间复杂度 二、空间复杂度 三、排序稳定性 三、局部有序与整体有序 一、时间复杂度 快速排序 ( Quick Sort )与归并排序 ( Merge Sort )的时间复杂度都是O ( n log n ) O(n \log n)O(nlogn); ...