定义
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。
归并排序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。归并排序是一种稳定的排序方法。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为2-路归并。
算法描述
- 把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列;
- 对这两个子序列分别采用归并排序;
- 将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
动图演示
代码实现
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| public static void main(String[] args) { int[] array = {3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48}; mergeSort(array);
System.out.println(Arrays.toString(array)); }
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public static void mergeSort(int[] array) { if (array == null || array.length <= 1) { return; }
sort(array, 0, array.length - 1); }
private static void sort(int[] array, int left, int right) { if (left == right) { return; } int mid = left + ((right - left) >> 1); sort(array, left, mid); sort(array, mid + 1, right); merge(array, left, mid, right); }
private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) { int[] temp = new int[right - left + 1]; int i = 0; int p1 = left; int p2 = mid + 1; while (p1 <= mid && p2 <= right) { temp[i++] = array[p1] < array[p2] ? array[p1++] : array[p2++]; } while (p1 <= mid) { temp[i++] = array[p1++]; } while (p2 <= right) { temp[i++] = array[p2++]; } for (i = 0; i < temp.length; i++) { array[left + i] = temp[i]; } }
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算法分析
最佳情况:$T(n) = O(n)$
最差情况:$T(n) = O(nlogn)$
平均情况:$T(n) = O(nlogn)$