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【数据结构】归并排序、基数排序算法的学习知识点总结

 目录

1、归并排序

        1.1 算法思想

        1.2 代码实现

        1.3 例题分析

2、基数排序

        2.1 算法思想

        2.2 代码实现

        2.3 例题分析


1、归并排序

1.1 算法思想

        归并排序是一种采用分治思想的经典排序算法,通过将待排序数组分成若干个子序列,将每个子序列排序,最终合并成一个有序序列。其基本思路可以归纳为以下三个步骤:

  1. 分治:将待排序数组递归地分成两个子序列,直到每个子序列中只有一个元素;
  2. 合并:将两个有序子序列合并成一个有序序列,直到合并成一个完整的有序序列;
  3. 递归:重复以上两个步骤,直到排序完成。

        具体实现过程中,可以采取自上而下或自下而上的方式进行归并排序。其中,自下而上的归并排序首先将整个数组划分成若干个大小为1的子数组,然后将相邻两个子数组合并成一个有序数组,逐渐扩大有序数组的长度,直到整个数组有序。

        归并排序算法的时间复杂度为 O(nlogn),具有稳定性,适用于对大规模数据进行排序。

1.2 代码实现

归并排序(Merge Sort)是一种分治思想的排序算法,它的核心思想是将待排序的序列分成若干子序列,分别排序,然后合并。

C语言实现归并排序的代码如下:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>void merge(int arr[], int l, int m, int r) {int i, j, k;int n1 = m - l + 1;int n2 = r - m;// 创建左右子数组int L[n1], R[n2];// 将数据复制到左右子数组中for (i = 0; i < n1; i++) {L[i] = arr[l + i];}for (j = 0; j < n2; j++) {R[j] = arr[m + 1 + j];}// 将左右子数组合并到 arr 中i = 0;j = 0;k = l;while (i < n1 && j < n2) {if (L[i] <= R[j]) {arr[k] = L[i];i++;} else {arr[k] = R[j];j++;}k++;}// 处理剩余元素while (i < n1) {arr[k] = L[i];i++;k++;}while (j < n2) {arr[k] = R[j];j++;k++;}
}void mergeSort(int arr[], int l, int r) {if (l < r) {int m = l + (r - l) / 2;// 分别对左右子数组进行排序mergeSort(arr, l, m);mergeSort(arr, m + 1, r);// 将左右子数组合并merge(arr, l, m, r);}
}int main() {int arr[] = {5, 1, 4, 2, 8, 0, 2};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);printf("Original array: \n");for (int i = 0; i < n; i++) {printf("%d ", arr[i]);}// 执行归并排序mergeSort(arr, 0, n - 1);printf("\nSorted array: \n");for (int i = 0; i < n; i++) {printf("%d ", arr[i]);}return 0;
}

        在这段代码中,merge() 函数用于合并左右子数组,mergeSort() 函数用于对左右子数组进行排序并合并。在 main() 函数中,我们创建了一个待排序的整数数组,然后调用 mergeSort() 函数对其进行排序,并输出排序后的结果。

1.3 例题分析

假设我们有一个无序数组[10, 5, 2, 7, 6, 4, 3, 8, 9, 1],要使用归并排序对其进行排序。下面是具体步骤:

1. 首先将数组不断分成两半,直到每个子数组只有一个元素为止。

[10, 5, 2, 7, 6, 4, 3, 8, 9, 1] -> [10, 5, 2, 7, 6] [4, 3, 8, 9, 1] -> [10, 5] [2, 7, 6] [4, 3] [8, 9, 1] -> [10] [5] [2] [7] [6] [4] [3] [8] [9] [1]

2. 接着,将相邻的两个子数组合并,并按顺序排序。

[10] [5] -> [5, 10]
[2] [7] [6] -> [2, 6, 7]
[4] [3] -> [3, 4]
[8] [9] [1] -> [1, 8, 9]

3. 重复步骤2,直到最终将所有子数组合并成为一个有序数组。

[5, 10] [2, 6, 7] [3, 4] [1, 8, 9] -> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

4. 最终得到的有序数组为[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]。可以看出,归并排序的时间复杂度为O(nlogn),且不会破坏原有数组的顺序。

2、基数排序

2.1 算法思想

基数排序是一种非比较排序算法,根据关键字的每一位来排序,最终得到有序序列。其基本思想是将待排序的元素按照其每一位的值,将其分配到对应的桶中,然后按照桶的顺序依次取出元素,即可得到有序序列。

具体实现步骤如下:

  1. 将所有待排序数按照个位数的值依次放入相应的桶中。

  2. 按照桶的顺序依次取出每个桶中的元素,将其按照一位数的大小依次放回原数组中。

  3. 对于十位数、百位数等同理,直到最高位数。

  4. 最终得到有序序列。

                需要注意的是,基数排序算法的空间复杂度较高,需要额外的空间来存储桶和中间结果。在实际应用中,需要权衡算法的时间复杂度和空间复杂度,选择合适的算法。

2.2 代码实现

以下是一个基数排序的实现,它将一组数字按位数从低到高排序,每次排序都利用计数排序算法进行。

#include <iostream>
#include <vector>using namespace std;// 计数排序算法,用于将整数数组按某一位进行排序
void countingSort(vector<int>& arr, int exp)
{vector<int> output(arr.size());vector<int> count(10, 0);// 统计每个数字出现的次数for (int i = 0; i < arr.size(); i++)count[(arr[i] / exp) % 10]++;// 累加计数数组,求出每个数字在排序后的数组中的位置for (int i = 1; i < 10; i++)count[i] += count[i - 1];// 根据计数数组中的位置,将数字放置到排序后的数组中for (int i = arr.size() - 1; i >= 0; i--){output[count[(arr[i] / exp) % 10] - 1] = arr[i];count[(arr[i] / exp) % 10]--;}// 将排序后的数组复制到原始数组中for (int i = 0; i < arr.size(); i++)arr[i] = output[i];
}// 基数排序算法
void radixSort(vector<int>& arr)
{int max = *max_element(arr.begin(), arr.end());// 从低位到高位依次进行排序for (int exp = 1; max / exp > 0; exp *= 10)countingSort(arr, exp);
}int main()
{vector<int> arr = { 170, 45, 75, 90, 802, 24, 2, 66 };radixSort(arr);for (int i = 0; i < arr.size(); i++)cout << arr[i] << " ";return 0;
}

2.3 例题分析

        基数排序是一种非比较排序算法,其基本思想是将待排序的数据按照位数划分为不同的数字位,然后依次对每一位进行排序。

        例如,对于一个无序数组[753, 584, 626, 901, 321],经过一轮排序后,按照个位数字的大小,可以得到以下排列:[901, 321, 753, 584, 626],此时数组已经按照个位数字排好序了。

        接下来,我们再按照十位数字的大小对这个序列进行排序,排完之后得到的序列为:[321, 584, 626, 901, 753]。

        最后,再按照百位数字的大小进行排序就可以得到最终的有序数组:[321, 584, 626, 753, 901]。

        基数排序的时间复杂度是O(d*(n+k)),其中d为位数,n为元素个数,k为数字范围。因此,当数字范围较小且位数不多时,基数排序的效率较高,但如果数字范围很大或者位数较多时,基数排序的效率就会下降。

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