2-路归并排序(C代码)及其时间复杂度的具体分析
2014-08-09 19:38
435 查看
归并含义
归并的含义是把两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表。
归并排序的原理
归并排序是即把长度为n的序列分成n个长度为1的子序列,,然后把有序子序列合并成整体有序序列,这个过程也称为2-路归并.注意:归并排序的一种稳定排序,即相等元素的顺序不会改变.
归并排序的步骤
Divide: 把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列。
Conquer: 对这两个子序列分别采用归并排序。
Combine: 将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
下面是递归形式的实现代码:
[cpp] view
plaincopy
#include<stdio.h>
//将有二个有序子数组a[begin...mid]和a[mid+1...end]合并。
void MergeArray(int a[],int begin,int mid,int end,int temp[])
{
int i=begin,j=mid+1;
int m=mid,n=end;
int k=0;
while(i<=m && j<=n)
{
if(a[i]<=a[j])
temp[k++]=a[i++];
else
temp[k++]=a[j++];
}
while(i<=m)
temp[k++]=a[i++];
while(j<=n)
temp[k++]=a[j++];
//把temp数组中的结果装回a数组
for(i=0;i<k;i++)
a[begin+i]=temp[i];
}
void mergesort(int a[],int begin,int end,int temp[])
{
if(begin<end)
{
int mid = (begin+end)/2;
mergesort(a,begin,mid,temp); //左边有序
mergesort(a,mid+1,end,temp); //右边有序
MergeArray(a,begin,mid,end,temp); //将左右两边有序的数组合并
}
}
int main()
{
int num[10]={2,5,9,3,6,1,0,7,4,8};
int temp[10];
mergesort(num,0,9,temp);
for(int i=0;i<10;i++)
{
printf("%d",num[i]);
}
printf("\n");
}
时间复杂度:
这是一个递推公式(Recurrence),我们需要消去等号右侧的T(n),把T(n)写成n的函数。其实符合一定条件的Recurrence的展开有数学公式可以套,这里我们略去严格的数学证明,只是从直观上看一下这个递推公式的结果。当n=1时可以设T(1)=c1,当n>1时可以设T(n)=2T(n/2)+c2n,我们取c1和c2中较大的一个设为c,把原来的公式改为:
这样计算出的结果应该是T(n)的上界。下面我们把T(n/2)展开成2T(n/4)+cn/2(下图中的(c)),然后再把T(n/4)进一步展开,直到最后全部变成T(1)=c(下图中的(d)):
把图(d)中所有的项加起来就是总的执行时间。这是一个树状结构,每一层的和都是cn,共有lgn+1层,因此总的执行时间是cnlgn+cn,相比nlgn来说,cn项可以忽略,因此T(n)的上界是Θ(nlgn)。
如果先前取c1和c2中较小的一个设为c,计算出的结果应该是T(n)的下界,然而推导过程一样,结果也是Θ(nlgn)。既然T(n)的上下界都是Θ(nlgn),显然T(n)就是Θ(nlgn)。
归并的含义是把两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表。
归并排序的原理
归并排序是即把长度为n的序列分成n个长度为1的子序列,,然后把有序子序列合并成整体有序序列,这个过程也称为2-路归并.注意:归并排序的一种稳定排序,即相等元素的顺序不会改变.
归并排序的步骤
Divide: 把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列。
Conquer: 对这两个子序列分别采用归并排序。
Combine: 将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
下面是递归形式的实现代码:
[cpp] view
plaincopy
#include<stdio.h>
//将有二个有序子数组a[begin...mid]和a[mid+1...end]合并。
void MergeArray(int a[],int begin,int mid,int end,int temp[])
{
int i=begin,j=mid+1;
int m=mid,n=end;
int k=0;
while(i<=m && j<=n)
{
if(a[i]<=a[j])
temp[k++]=a[i++];
else
temp[k++]=a[j++];
}
while(i<=m)
temp[k++]=a[i++];
while(j<=n)
temp[k++]=a[j++];
//把temp数组中的结果装回a数组
for(i=0;i<k;i++)
a[begin+i]=temp[i];
}
void mergesort(int a[],int begin,int end,int temp[])
{
if(begin<end)
{
int mid = (begin+end)/2;
mergesort(a,begin,mid,temp); //左边有序
mergesort(a,mid+1,end,temp); //右边有序
MergeArray(a,begin,mid,end,temp); //将左右两边有序的数组合并
}
}
int main()
{
int num[10]={2,5,9,3,6,1,0,7,4,8};
int temp[10];
mergesort(num,0,9,temp);
for(int i=0;i<10;i++)
{
printf("%d",num[i]);
}
printf("\n");
}
时间复杂度:
这是一个递推公式(Recurrence),我们需要消去等号右侧的T(n),把T(n)写成n的函数。其实符合一定条件的Recurrence的展开有数学公式可以套,这里我们略去严格的数学证明,只是从直观上看一下这个递推公式的结果。当n=1时可以设T(1)=c1,当n>1时可以设T(n)=2T(n/2)+c2n,我们取c1和c2中较大的一个设为c,把原来的公式改为:
这样计算出的结果应该是T(n)的上界。下面我们把T(n/2)展开成2T(n/4)+cn/2(下图中的(c)),然后再把T(n/4)进一步展开,直到最后全部变成T(1)=c(下图中的(d)):
把图(d)中所有的项加起来就是总的执行时间。这是一个树状结构,每一层的和都是cn,共有lgn+1层,因此总的执行时间是cnlgn+cn,相比nlgn来说,cn项可以忽略,因此T(n)的上界是Θ(nlgn)。
如果先前取c1和c2中较小的一个设为c,计算出的结果应该是T(n)的下界,然而推导过程一样,结果也是Θ(nlgn)。既然T(n)的上下界都是Θ(nlgn),显然T(n)就是Θ(nlgn)。
相关文章推荐
- 插入排序和shell排序及其时间复杂度和空间复杂度分析
- 归并排序及其时间复杂度分析
- 归并排序及其时间复杂度分析
- 排序算法之 归并排序 及其时间复杂度和空间复杂度
- 写出斐波那契数列的递归与迭代代码,并分析时间和空间复杂度。
- 基于Visual C++之Windows核心编程代码分析(5)操作注册表与系统时间
- 仔细分析了下这7行,貌似时间复杂度,空间复杂度都不大,为嘛就是执行效率这么低?
- GCC Coverage代码分析-GCC如何编译生成gcov/gcov-dump程序及其bug分析
- 汇编语言显示系统时间代码分析(14)
- 一串首尾相连的珠子(m 个),有N 种颜色(N<=10),设计一个算法,取出其中一段,要求包含所有N 中颜色,并使长度最短。并分析时间复杂度与空间复杂度。
- 代码性能分析-Dottrace跟踪代码执行时间
- 代码性能分析-Dottrace跟踪代码执行时间
- 代码清单7-4是一个比较完整的数据访问组件,下面分析这些代码的具体实现。
- 一串首尾相连的珠子(m个),有N种颜色(N《=10),设计一个算法,取出其中一段,要求包含所有N中颜色,并使长度最短。并分析时间复杂度与空间复杂度
- 访问单向链表和顺序数组第i个元素的时间复杂度的分析
- 阐述静态代码分析方法及其优点和缺点
- 分析PHP生成html文件的具体代码示例
- 归并排序的改进算法(使用静态链表)的时间复杂度分析
- ARM与Thumb状态切换及其代码分析
- MASM32编程将TimeStamp/UTC转换为具体日期时间的几个有用函数代码