排序 - 归并排序

合并排序是一种Divide and Conquer(分治)的排序算法,把问题逐步拆分成子问题,直到子问题的规模小到可以解决,再自底向上合并子问题的解,最终得到原问题的解。

算法

Divide

假设 m 是数组 A 的中点,那么我们可以把数组分成 A[0..m]A[m+1..end] 两个部分。

Conquer

继续将每个小数组都拆分成两个部分,直到不能再拆分,也就是数组中只剩下 1 个或 0 个数字的时候(base case)。

Combine

将这两个部分分别排好序后,再将它们合并成一个新的有序数组。将两个有序数组合并成一个有序数组,这个还是比较简单的。

复杂度

  • 时间复杂度:$O(n*log n)$,n 为数组长度。不断地将数组一分为二,这个操作的时间复杂度是 $O(log n)$。每次递归中,合并两个有序数组的时间复杂度是 $O(n)$。

  • 空间复杂度:$O(n)$,合并两个子数组时会需要新建一个临时数组,而这个临时数组的最大长度就是原数组的长度。

代码

JavaScript Code

function mergeSort(arr, left, right) {
    // base case
    if (left >= right) return 0;

    const mid = Math.floor(left + (right - left) / 2);
    mergeSort(arr, left, mid);
    mergeSort(arr, mid + 1, right);

    merge(arr, left, mid, right);
}

function merge(arr, left, mid, right) {
    // 1. 使用一个临时数组,
    // 将有序的左右两部分 [left, mid] 和 [mid + 1, right] 先合并到临时数组 sortedPart 中
    const sortedPart = [];
    let p = left,
        q = mid + 1,
        s = 0;
    while (p <= mid && q <= right) {
        if (arr[p] <= arr[q]) {
            sortedPart[s++] = arr[p++];
        } else {
            sortedPart[s++] = arr[q++];
        }
    }
    while (p <= mid) {
        sortedPart[s++] = arr[p++];
    }
    while (q <= right) {
        sortedPart[s++] = arr[q++];
    }

    // 2. 将 sortedPart 里面的元素一一更新到原数组中的对应位置
    p = 0;
    q = left;
    while (p < sortedPart.length) {
        arr[q++] = sortedPart[p++];
    }
}

或者另一种写法,差不多。

应用

Last updated

Was this helpful?