堆排序、归并排序
堆排序
堆排序伪代码描述:(自底向上建堆)
- 建立最大堆,将最大的元素存在数组末尾)
void Heap_Sort(ElementType A[],int N)
{
for(i=N/2-1;i>=0;i--) //BuildHeap
PercDown(A,i,N);
for(i=N-1;i>0;i--) //DeleteMax(取出最大元素并在0-i之间构建最大堆)
Swap(&A[0],&A[i])
PercDown(A,0,i);
}
将较大的元素放到最后,然后将前面的元素重新建立最小堆
注意,在常规的堆中第0个元素应该存放哨兵,但是对某个数组进行排序时数组可能并没有存放哨兵,此时
- 对于下标为i的元素,其左、右孩子的下标分别为:2i+1, 2i+2
定理:堆排序处理N个不同元素的随机排列的平均比较次数是
- 虽然堆排序给出最佳平均时间复杂度,但实际效果不如用Sedgewick增量序列的希尔排序
堆排序演示
/* 浙江大学示例程序 */
typedef int ElementType;
void Swap( ElementType *a, ElementType *b )
{
ElementType t = *a; *a = *b; *b = t;
}
void PercDown( ElementType A[], int p, int N )
{ /* 改编代码4.24的PercDown( MaxHeap H, int p ) */
/* 将N个元素的数组中以A[p]为根的子堆调整为最大堆 */
int Parent, Child;
ElementType X;
X = A[p]; /* 取出根结点存放的值 */
for( Parent=p; (Parent*2+1)<N; Parent=Child ) {
Child = Parent * 2 + 1;
if( (Child!=N-1) && (A[Child]<A[Child+1]) )
Child++; /* Child指向左右子结点的较大者 */
if( X >= A[Child] ) break; /* 找到了合适位置 */
else /* 下滤X */
A[Parent] = A[Child];
}
A[Parent] = X;
}
void HeapSort( ElementType A[], int N )
{ /* 堆排序 */
int i;
for ( i=N/2-1; i>=0; i-- )/* 建立最大堆 */
PercDown( A, i, N );
for ( i=N-1; i>0; i-- ) {
/* 删除最大堆顶 */
Swap( &A[0], &A[i] ); /* 见代码7.1 */
PercDown( A, 0, i );
}
}
归并排序
核心:有序子列的归并
例:序列
- 分为有序子列1:,有序子列2:
- 分别在两个子列中进行归并
- 1和2比较,1是较小的元素,因此将1作为合并后序列的第一个元素
- 2和13比较,2较小,将2作为第二个元素
- 以此类推,分别将子列1和子列2中的元素依次比较,选择两个没加入合并序列元素中较小的一个加入合并序列
- 分别在两个子列中进行归并
- 如果两个子列一共有N个元素,则归并的时间复杂度是
- 和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,时间复杂度为
有序子列归并
归并排序:有序子列归并的伪代码描述
void Merge(ElementType A[],ElementType TmpA[],int L,int R,int RightEnd)
//L=左边起始位置,R=右边起始位置,RightEnd=右边终点位置
{
LeftEnd=R-1; //左边终点位置是右边子列起始位置前一个下标
Tmp=L; //存放结果数组的初始位置(左边子列的初始下标)
NumElements=RightEnd-L+1;
while(L<=LeftEnd&&R<=RightEnd){ //进行归并
if(A[L]<=A[R])TmpA[TMp++]=A[L++];
else TmpA[Tmp++]=A[R++];
}
while(L<=LeftEnd) //直接复制左边子列剩下的元素
TmpA[Tmp++]=A[L++];
while(R<=RightEnd) //直接复制右边子列剩下的元素
TmpA[Tmp++]=A[R++];
for(i=0;i<NumElements;i++,RightEnd--) //将归并范围内的结果复制到A中
A[RightEnd]=TmpA[RightEnd];
}
递归实现
归并排序递归算法伪代码描述:分而治之
void MSort(ElementType A[],ElementType TmpA[],int L,int R,int RightEnd)
{
int Center;
if(L<RightEnd){
Center=(L+RightEnd)/2;
MSort(A,TmpA,L,Center);
MSort(A,TmpA,Center+1,RightEnd);
Merge(A,TmpA,L,Center+1,RightEnd);
}
}
由递推式:——>
稳定性:稳定
递归算法额外空间复杂度
统一函数接口:
void Merge_sort(ElementType A[],int N)
{
ElementType*TmpA;
TmpA=malloc(N*sizeof(ElementType));
if(TmpA!=NULL){
MSort(A,TmpA,0,N-1);
free(TmpA);
}
else Error("空间不足");
}
如果只在Merge中声明临时数组:
void Merge(ElementType A[],int L,int R,int RightEnd);
void MSort(ElementType A[],int L,int RightEnd);
- 此时需要不断地在merge中malloc/free这个临时数组TmpA,虽然参数少了,但实际上增加了很多不必要的开销
非递归实现
归并排序非递归算法伪代码描述:
void MSort(ElementType A[],ElementType TmpA[],int N,int length)
//length=当前有序子列的长度
{
for(i=0;i<=N-2*length;i+=2*length)
Merge(A,TmpA,i,i+length,i+2*length-1); //将A中元素归并到TmpA
if(i+length<N) //归并最后两个子列(还剩两个子列但最后一个子列不满的情况)
Merge(A,TmpA,i,i+length,N-1);
else //最后只剩一个子列(只剩一个子列的情况)
for(j=i;j<N;j++)TmpA[j]=A[j];
}
统一函数接口:
void Merge_sort(ElementType A[],int N)
{
ElementType*TmpA;
TmpA=malloc(N*sizeof(ElementType));
if(TmpA!=NULL){
while(length<N){ //每个while循环里做两次merge,保证跳出循环后最终结果一定存在A中
MSort(A,TmpA,N,length);
length*=2;
MSort(TmpA,A,N,length);
length*=2; //一次循环后length实际变成4*length
}
free(TmpA);
}
else Error("空间不足");
}
- 稳定性:稳定
- 额外空间复杂度:
- 此算法以length开始进行分组一对一对进行归并A并复制到TmpA中,再以同样过程归并TmpA并复制回A中,直到length等于N
- 即一个元素与相邻元素构成有序数组,再与旁边数组构成有序数组,直至整个数组有序
- 此算法以length开始进行分组一对一对进行归并A并复制到TmpA中,再以同样过程归并TmpA并复制回A中,直到length等于N
- 归并排序由于需要额外空间,并且要在临时数组中来来回回地反复导数据,因此在实际应用中较少用在内排序中
- 在外排序中,归并排序是一个比较有用的工具
归并排序演示
/* 归并排序 - 递归实现 */
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
typedef int ElementType;
/* L = 左边起始位置, R = 右边起始位置, RightEnd = 右边终点位置*/
void Merge( ElementType A[], ElementType TmpA[], int L, int R, int RightEnd )
{ /* 将有序的A[L]~A[R-1]和A[R]~A[RightEnd]归并成一个有序序列 */
int LeftEnd, NumElements, Tmp;
int i;
LeftEnd = R - 1; /* 左边终点位置 */
Tmp = L; /* 有序序列的起始位置 */
NumElements = RightEnd - L + 1;
while( L <= LeftEnd && R <= RightEnd ) {
if ( A[L] <= A[R] )
TmpA[Tmp++] = A[L++]; /* 将左边元素复制到TmpA */
else
TmpA[Tmp++] = A[R++]; /* 将右边元素复制到TmpA */
}
while( L <= LeftEnd )
TmpA[Tmp++] = A[L++]; /* 直接复制左边剩下的 */
while( R <= RightEnd )
TmpA[Tmp++] = A[R++]; /* 直接复制右边剩下的 */
for( i = 0; i < NumElements; i++, RightEnd -- )
A[RightEnd] = TmpA[RightEnd]; /* 将有序的TmpA[]复制回A[] */
}
void Msort( ElementType A[], ElementType TmpA[], int L, int RightEnd )
{ /* 核心递归排序函数 */
int Center;
if ( L < RightEnd ) {
Center = (L+RightEnd) / 2;
Msort( A, TmpA, L, Center ); /* 递归解决左边 */
Msort( A, TmpA, Center+1, RightEnd ); /* 递归解决右边 */
Merge( A, TmpA, L, Center+1, RightEnd ); /* 合并两段有序序列 */
}
}
void MergeSort( ElementType A[], int N )
{ /* 归并排序 */
ElementType *TmpA;
TmpA = (ElementType *)malloc(N*sizeof(ElementType));
if ( TmpA != NULL ) {
Msort( A, TmpA, 0, N-1 );
free( TmpA );
}
else printf( "空间不足" );
}
/* 归并排序 - 循环实现 */
/* 这里Merge函数在递归版本中给出 */
/* length = 当前有序子列的长度*/
void Merge_pass( ElementType A[], ElementType TmpA[], int N, int length )
{ /* 两两归并相邻有序子列 */
int i, j;
for ( i=0; i <= N-2*length; i += 2*length )
Merge( A, TmpA, i, i+length, i+2*length-1 );
if ( i+length < N ) /* 归并最后2个子列*/
Merge( A, TmpA, i, i+length, N-1);
else /* 最后只剩1个子列*/
for ( j = i; j < N; j++ ) TmpA[j] = A[j];
}
void Merge_Sort( ElementType A[], int N )
{
int length;
ElementType *TmpA;
length = 1; /* 初始化子序列长度*/
TmpA = (ElementType*)malloc( N * sizeof( ElementType ) );
if ( TmpA != NULL ) {
while( length < N ) {
Merge_pass( A, TmpA, N, length );
length *= 2;
Merge_pass( TmpA, A, N, length );
length *= 2;
}
free( TmpA );
}
else printf( "空间不足" );
}
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ValineGitalk