归并排序Java代码递归 归并排序的代码

java归并排序

.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px} 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。以下是归并排序算法：

创新互联建站是一家集网站建设,宜秀企业网站建设,宜秀品牌网站建设,网站定制,宜秀网站建设报价,网络营销,网络优化,宜秀网站推广为一体的创新建站企业，帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿，时刻以成就客户成长自我，坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己，让我们为更多的企业打造出实用型网站。

归并排序（Merge sort）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。

作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现由两种方法：

自上而下的递归（所有递归的方法都可以用迭代重写，所以就有了第 2 种方法）； 自下而上的迭代；

在《数据结构与算法 JavaScript 描述》中，作者给出了自下而上的迭代方法。但是对于递归法，作者却认为：

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 中这种方式不太可行，因为这个算法的递归深度对它来讲太深了。

说实话，我不太理解这句话。意思是 JavaScript 编译器内存太小，递归太深容易造成内存溢出吗？还望有大神能够指教。

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(nlogn) 的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。

2. 算法步骤

申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列；

设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置；

比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置；

重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾；

将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。

3. 动图演示

代码实现 JavaScript 实例 function mergeSort ( arr ) {   // 采用自上而下的递归方法

var len = arr. length ;

if ( len

java实现归并排序问题

public void mySort(int low,int high){

int lo=low;

int hi=high;

if (lo=hi) {

return;

}else{

boolean flag=false;

while (lohi) {

if (arrs[lo]arrs[hi]) {

int temp=arrs[lo];

arrs[lo]=arrs[hi];

arrs[hi]=temp;

flag=!flag;

}else{

if (flag) {

lo++;

}else{

hi--;

}

}

}

lo--;

hi++;

mySort(low,lo);

mySort(hi,high);

}

}

这里是递归加二分法(排序的方法) 希望能帮到你！！望~~点赞

归并排序-merge递归

用到递归的思想

分成两半进行排序，把结果进行合并(merge),再分成两半进行排序，一直这样递归下去。

时间和空间消耗比较大。每一次函数调用都需要在内存栈中分配空间以保存参数，返回地址以及临时变量，而且往栈里面压入数据和弹出都需要时间。

要注意basecase，终止条件

平均，最好，最坏 O(N*log2N)

不断分成两半（分的次数就是对数log2N， 每次又是N 所以就是N*log2N)。

空间复杂度

O(N)

稳定, Java对象的排序使用mergesort. 改进版叫TimSort.

JAVA归并排序算法，有两行代码看不懂

以var a = [4,2,6,3,1,9,5,7,8,0];为例子。

1.希尔排序。 希尔排序是在插入排序上面做的升级。是先跟距离较远的进行比较的一些方法。

function shellsort(arr){ var i,k,j,len=arr.length,gap = Math.ceil(len/2),temp; while(gap0){ for (var k = 0; k gap; k++) { var tagArr = []; tagArr.push(arr[k]) for (i = k+gap; i len; i=i+gap) { temp = arr[i]; tagArr.push(temp); for (j=i-gap; j -1; j=j-gap) { if(arr[j]temp){ arr[j+gap] = arr[j]; }else{ break; } } arr[j+gap] = temp; } console.log(tagArr,"gap:"+gap);//输出当前进行插入排序的数组。 console.log(arr);//输出此轮排序后的数组。 } gap = parseInt(gap/2); } return arr; }

过程输出：

[4, 9] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [2, 5] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [6, 7] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [3, 8] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [1, 0] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 0, 9, 5, 7, 8, 1] [4, 6, 0, 5, 8] "gap:2" [0, 2, 4, 3, 5, 9, 6, 7, 8, 1] [2, 3, 9, 7, 1] "gap:2" [0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7, 8, 9] [0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7, 8, 9] "gap:1" [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

由输出可以看到。第一轮间隔为5。依次对这些间隔的数组插入排序。

间隔为5：

[4, 9] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [2, 5] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [6, 7] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [3, 8] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [1, 0] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 0, 9, 5, 7, 8, 1] [4, 6, 0, 5, 8] "gap:2" [0, 2, 4, 3, 5, 9, 6, 7, 8, 1] [2, 3, 9, 7, 1] "gap:2" [0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7, 8, 9] [0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7, 8, 9] "gap:1" [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

间隔为2：

[4, 2, 6, 3, 0, 9, 5, 7, 8, 1] 4 6 0 5 8 2 3 9 7 1

排序后：

[0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7, 8, 9]

间隔为1：

排序后：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。

2.快速排序。把一个数组以数组中的某个值为标记。比这个值小的放到数组的左边，比这个值得大的放到数组的右边。然后再递归 对左边和右边的数组进行同样的操作。直到排序完成。通常以数组的第一个值为标记。

代码:

function quickSort(arr){ var len = arr.length,leftArr=[],rightArr=[],tag; if(len2){ return arr; } tag = arr[0]; for(i=1;ilen;i++){ if(arr[i]=tag){ leftArr.push(arr[i]) }else{ rightArr.push(arr[i]); } } return quickSort(leftArr).concat(tag,quickSort(rightArr)); }

3.归并排序。把一系列排好序的子序列合并成一个大的完整有序序列。从最小的单位开始合并。然后再逐步合并合并好的有序数组。最终实现归并排序。

合并两个有序数组的方法：

function subSort(arr1,arr2){ var len1 = arr1.length,len2 = arr2.length,i=0,j=0,arr3=[],bArr1 = arr1.slice(),bArr2 = arr2.slice(); while(bArr1.length!=0 || bArr2.length!=0){ if(bArr1.length == 0){ arr3 = arr3.concat(bArr2); bArr2.length = 0; }else if(bArr2.length == 0){ arr3 = arr3.concat(bArr1); bArr1.length = 0; }else{ if(bArr1[0]=bArr2[0]){ arr3.push(bArr1[0]); bArr1.shift(); }else{ arr3.push(bArr2[0]); bArr2.shift(); } } } return arr3; }

归并排序：

function mergeSort(arr){ var len= arr.length,arrleft=[],arrright =[],gap=1,maxgap=len-1,gapArr=[],glen,n; while(gapmaxgap){ gap = Math.pow(2,n); if(gap=maxgap){ gapArr.push(gap); } n++; } glen = gapArr.length; for (var i = 0; i glen; i++) { gap = gapArr[i]; for (var j = 0; j len; j=j+gap*2) { arrleft = arr.slice(j, j+gap); arrright = arr.slice(j+gap,j+gap*2); console.log("left:"+arrleft,"right:"+arrright); arr = arr.slice(0,j).concat(subSort(arrleft,arrright),arr.slice(j+gap*2)); } } return arr; }

排序[4,2,6,3,1,9,5,7,8,0]输出：

left:4 right:2 left:6 right:3 left:1 right:9 left:5 right:7 left:8 right:0 left:2,4 right:3,6 left:1,9 right:5,7 left:0,8 right: left:2,3,4,6 right:1,5,7,9 left:0,8 right: left:1,2,3,4,5,6,7,9 right:0,8

看出来从最小的单位入手。

第一轮先依次合并相邻元素：4,2; 6,3; 1,9; 5,7; 8,0

合并完成之后变成： [2,4,3,6,1,9,5,7,0,8]

第二轮以2个元素为一个单位进行合并：[2,4],[3,6]; [1,9],[5,7]; [0,8],[];

合并完成之后变成：[2,3,4,6,1,5,7,9,0,8]

第三轮以4个元素为一个单位进行合并：[2,3,4,6],[1,5,7,9]; [0,8],[]

合并完成之后变成： [1,2,3,4,5,6,7,9,0,8];

第四轮以8个元素为一个单位进行合并： [1,2,3,4,5,6,7,9],[0,8];

合并完成。 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9];

怎样使用递归实现归并排序

第一步：先写一个合并两个排序好数组的方法，方法名就叫做merge，如下：

[java] view plain copy

public static void merge(int[] a, int aSize, int[] b, int bSize, int[] c){

int tempA = 0, tempB = 0, tempC = 0;

while(tempA  aSize  tempB  bSize){

if(a[tempA]  b[tempB]){

c[tempC++] = b[tempB++];

}else{

c[tempC++] = a[tempA++];

}

}

while(tempA  aSize){

c[tempC++] = a[tempA++];

}

while(tempB  bSize){

c[tempC++] = b[tempB++];

}

这个方法非常简单，一共有着5个参数（也可以简化为3个参数）,其中a，b数组是待合并数组，aSize，bSize是数组长度（这两个参数可以去掉）,c为目标数组。主要的流程就是不断的比较a，b数组的大小，然后将较小数据复制进c中。这里面关键的一点就是使用了3个临时变量，用于标志每个数组对应的位置，这样子可以极大简化我们的代码设计。下面是对应的图示过程：

有了这个方法之后，我们就可以开始写归并排序的主体方法了。写主体方法也很简单，思想就是分治算法。

第一步：就是将大数组分成两个小的数组

第二部：排序这两个数组，使用的是递归排序方法，也就是自己调用自己

第三部：调用上面的合并方法合并起来即可

代码非常简单，直接贴上

[java] view plain copy

public class TowersApp{

public static void main(String[] args){

int[] a = {1,1,0,1,1,5,3};

mergeSort(a);

for(int i=0; ia.length; i++){

System.out.print(a[i]);

}

}

public static void mergeSort(int[] source){

//递归出口

if(source.length == 1) return;

//将大数组分成两个小数组

int middle = source.length / 2;

int[] left = new int[middle];

for(int i=0; imiddle; i++){

left[i] = source[i];

}

int[] right = new int[source.length - middle];

for(int i=middle; isource.length; i++){

right[i-middle] = source[i];

}

//对数据进行排序（这里使用递归排序）

mergeSort(left);

mergeSort(right);

//合并排序好的数据

merge(left, left.length, right, right.length, source);

}

public static void merge(int[] a, int aSize, int[] b, int bSize, int[] c){

int tempA = 0, tempB = 0, tempC = 0;

while(tempA  aSize  tempB  bSize){

if(a[tempA]  b[tempB]){

c[tempC++] = b[tempB++];

}else{

c[tempC++] = a[tempA++];

}

}

while(tempA  aSize){

c[tempC++] = a[tempA++];

}

while(tempB  bSize){

c[tempC++] = b[tempB++];

}

}

}

总结：要记住归并排序算法的核心核心思想：分而治之。

java中归并排序

1、归并排序实现：

public static void main(String[] args) {

int a[]={1,8,2,6,5,4};

int[] arr= sort(a,0,a.length-1);

for(int rr=0;rr=5;rr++)

System.out.printf("%d\t", arr[rr]);

System.out.printf("\n");

}

public static int[] sort(int[] a,int low,int high){

int mid = (low+high)/2;

if(lowhigh){

sort(a,low,mid);

sort(a,mid+1,high);

//左右归并

merge(a,low,mid,high);

}

return a;

}

public static void merge(int[] a, int low, int mid, int high) {

int[] temp = new int[high-low+1];

int i= low;

int j = mid+1;

int k=0;

// 把较小的数先移到新数组中

while(i=mid  j=high){

if(a[i]a[j]){

temp[k++] = a[i++];

}else{

temp[k++] = a[j++];

}

}

// 把左边剩余的数移入数组 

while(i=mid){

temp[k++] = a[i++];

}

// 把右边边剩余的数移入数组

while(j=high){

temp[k++] = a[j++];

}

// 把新数组中的数覆盖nums数组

for(int x=0;xtemp.length;x++){

a[x+low] = temp[x];

}

}

2、简单的数组排序

public static void main(String[] args) {

int a[]={1,8,2,6,5,4};

Arrays.sort(a);

for(int rr=0;rr=5;rr++)

System.out.printf("%d\t", a[rr]);

System.out.printf("\n");

}