java – 归并排序

本文介绍: 归并排序是一种常见的排序算法，也是一种分治策略的典型应用。该算法的基本思想是将待排序的序列分成若干个子序列，然后递归地对这些子序列进行排序，最终将排好序的子序列合并成一个有序序列。具体来说，归并排序的过程可以分为两个阶段。第一个阶段是分解，即将原序列分成若干个长度相等的子序列，每个子序列再分成若干个长度相等的子序列，直到无法分解为止。第二个阶段是合并，即将已排好序的子序列合并成一个有序序列。

一、什么是归并 排序

归并排序是一种常见的排序算法，也是一种分治策略的典型应用。该算法的基本思想是将待排序的序列分成若干个子序列，然后递归地对这些子序列进行排序，最终将排好序的子序列合并成一个有序序列。

具体来说，归并排序的过程可以分为两个阶段。

第一个阶段是分解，即将原序列分成若干个长度相等的子序列，每个子序列再分成若干个长度相等的子序列，直到无法分解为止。

第二个阶段是合并，即将已排好序的子序列合并成一个有序序列。

二、代码 实现

递归：

 public static void mergeSort(int[] nums,int left,int right){
        if(left &gt;= right){
            return ;
        }
        int mid = (left+right)/2;
        mergeSort(nums,left,mid);
        mergeSort(nums,mid+1,right);
        merge(nums,left,mid,right);
    }
    public static void merge(int[] nums,int left,int mid,int right){
        // 左子数组区间 [left, mid], 右子数组区间 [mid+1, right]
        // 创建一个临时数组 tmp ，用于存放合并后的结果
        int[] tmp = new int[right-left+1];
        int k = 0;
        int s1 = left;
        int s2 = mid+1;
        // 当左右子数组都还有元素时，比较并将较小的元素复制到临时数组中
        while(s1 <= mid &amp;&amp; s2 <= right){
            if(nums[s1] <= nums[s2]){
                tmp[k++] = nums[s1++];
            }else{
                tmp[k++] = nums[s2++];
            }
        }
        // 将左子数组和右子数组的剩余元素复制到临时数组中
        while (s1 <= mid){
            tmp[k++] = nums[s1++];
        }
        while (s2 <= right){
            tmp[k++] = nums[s2++];
        }
         // 将临时数组 tmp 中的元素复制回原数组 nums 的对应区间
        for (int i = 0; i < tmp.length; i++) {
            nums[i+left] = tmp[i];
        }
    }

非递归：

public  static void mergeSort(int[] nums){
        //模拟递归的效果
        int gap = 1;
        while(gap < nums.length){
            for (int i = 0; i < nums.length; i += gap * 2) {
                int left = i;
                int mid = left + gap -1;
                if(mid >= nums.length){
                    mid  = nums.length -1;
                }
                int right = mid + gap;
                if(right >= nums.length){
                    right  = nums.length -1;
                }
                merge(nums,left,mid,right);
            }
            gap *= 2;
        }
    }
 public static void merge(int[] nums,int left,int mid,int right){
        int[] tmp = new int[right-left+1];
        int k = 0;
        int s1 = left;
        int s2 = mid+1;
        while(s1 <= mid &amp;& s2 <= right){
            if(nums[s1] <= nums[s2]){
                tmp[k++] = nums[s1++];
            }else{
                tmp[k++] = nums[s2++];
            }
        }
        while (s1 <= mid){
            tmp[k++] = nums[s1++];
        }
        while (s2 <= right){
            tmp[k++] = nums[s2++];
        }
        for (int i = 0; i < tmp.length; i++) {
            nums[i+left] = tmp[i];
        }
    }

三、算法 特性

时间复杂度： O(n ^ log n)，划分产生高度为 log ⁡n 的递归树，每层合并的总操作数量为 n ，因此总体时间复杂度为 O(n ^ log⁡ n) 。

空间复杂度：O(n)，递归深度为 log⁡ n ，使用 O(log⁡ n) 大小的栈帧空间。合并操作需要借助辅助数组实现，使用 O(n) 大小的额外空间。

稳定排序：在合并过程中，相等元素的次序保持不变。