JavaScript算法 ,Python算法,Go算法,java算法,系列之歸并排序

caoym 發布于2019-07-31 10:56 / 592人閱讀

摘要：常見的內部排序算法有插入排序希爾排序選擇排序冒泡排序歸并排序快速排序堆排序基數排序等。用一張圖概括歸并排序英語，或，是創建在歸并操作上的一種有效的排序算法，效率為。

常見的內部排序算法有：插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數排序等。用一張圖概括：

歸并排序（英語：Merge sort，或mergesort），是創建在歸并操作上的一種有效的排序算法，效率為O(n log n)。1945年由約翰·馮·諾伊曼首次提出。該算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用，且各層分治遞歸可以同時進行。

作為一種典型的分而治之思想的算法應用，歸并排序的實現由兩種方法：
自上而下的遞歸（所有遞歸的方法都可以用迭代重寫，所以就有了第 2 種方法）；
自下而上的迭代；
在《數據結構與算法 JavaScript 描述》中，作者給出了自下而上的迭代方法。但是對于遞歸法，作者卻認為：
However, it is not possible to do so in JavaScript, as the recursion goes too deep for the language to handle.
然而，在 JavaScript 中這種方式不太可行，因為這個算法的遞歸深度對它來講太深了。
說實話，我不太理解這句話。意思是 JavaScript 編譯器內存太小，遞歸太深容易造成內存溢出嗎？還望有大神能夠指教。
和選擇排序一樣，歸并排序的性能不受輸入數據的影響，但表現比選擇排序好的多，因為始終都是 O(nlogn) 的時間復雜度。代價是需要額外的內存空間。

算法步驟

申請空間，使其大小為兩個已經排序序列之和，該空間用來存放合并后的序列；

設定兩個指針，最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置；

比較兩個指針所指向的元素，選擇相對小的元素放入到合并空間，并移動指針到下一位置；

重復步驟 3 直到某一指針達到序列尾；

將另一序列剩下的所有元素直接復制到合并序列尾。

動圖演示

JavaScript 代碼實現

function mergeSort(arr) {  
    var len = arr.length;
    if(len < 2) {
        return arr;
    }
    var middle = Math.floor(len / 2),
        left = arr.slice(0, middle),
        right = arr.slice(middle);
    return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
}

function merge(left, right){
    var result = [];

    while (left.length && right.length) {
        if (left[0] <= right[0]) {
            result.push(left.shift());
        } else {
            result.push(right.shift());
        }
    }

    while (left.length)
        result.push(left.shift());

    while (right.length)
        result.push(right.shift());

    return result;
}

Python 代碼實現

def mergeSort(arr):
    import math
    if(len(arr)<2):
        return arr
    middle = math.floor(len(arr)/2)
    left, right = arr[0:middle], arr[middle:]
    return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))

def merge(left,right):
    result = []
    while left and right:
        if left[0] <= right[0]:
            result.append(left.pop(0));
        else:
            result.append(right.pop(0));
    while left:
        result.append(left.pop(0));
    while right:
        result.append(right.pop(0));
    return result

Go 代碼實現

func mergeSort(arr []int) []int {
        length := len(arr)
        if length < 2 {
                return arr
        }
        middle := length / 2
        left := arr[0:middle]
        right := arr[middle:]
        return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))
}

func merge(left []int, right []int) []int {
        var result []int
        for len(left) != 0 && len(right) != 0 {
                if left[0] <= right[0] {
                        result = append(result, left[0])
                        left = left[1:]
                } else {
                        result = append(result, right[0])
                        right = right[1:]
                }
        }

        for len(left) != 0 {
                result = append(result, left[0])
                left = left[1:]
        }

        for len(right) != 0 {
                result = append(result, right[0])
                right = right[1:]
        }

        return result
}

7 Java 實現

 public static int[] sort(int[] nums, int low, int high) {
        int mid = (low + high) / 2;
        if (low < high) {
        
            sort(nums, low, mid);
       
            sort(nums, mid + 1, high);

            merge(nums, low, mid, high);
        }
        return nums;
    }

    /**
     * 將數組中low到high位置的數進行排序
     * nums 待排序數組
     * low 待排的開始位置
     *  mid 待排中間位置
     *  high 待排結束位置
     */
    public static void merge(int[] nums, int low, int mid, int high) {
        int[] temp = new int[high - low + 1];
        int i = low;
        int j = mid + 1;
        int k = 0;

        while (i <= mid && j <= high) {
            if (nums[i] < nums[j]) {
                temp[k++] = nums[i++];
            } else {
                temp[k++] = nums[j++];
            }
        }

        while (i <= mid) {
            temp[k++] = nums[i++];
        }

        while (j <= high) {
            temp[k++] = nums[j++];
        }

      
        for (int k2 = 0; k2 < temp.length; k2++) {
            nums[k2 + low] = temp[k2];
        }
    }

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zhou_you 2019-08-16 10:34 評論0 收藏0
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microcosm1994 2019-08-20 16:30 評論0 收藏0
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摘要：常見的內部排序算法有插入排序希爾排序選擇排序冒泡排序歸并排序快速排序堆排序基數排序等。插入排序在實現上，通常采用排序即只需用到的額外空間的排序，因而在從后向前掃描過程中，需要反復把已排序元素逐步向后挪位，為最新元素提供插入空間。常見的內部排序算法有：插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數排序等。用一張圖概括： showImg(https://segm...

cgspine 2019-08-16 10:33 評論0 收藏0
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lufficc 2019-07-31 10:56 評論0 收藏0
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GeekQiaQia 2019-08-21 11:41 評論0 收藏0