七大排序算法——归并排序,通俗易懂的思路讲解与图解(完整Java代码)

文章目录

  • 一、排序的概念
    • 排序的概念
    • 排序的稳定性
    • 七大排序算法
  • 二、归并排序
    • 核心思想
    • 代码实现
  • 三、性能分析
  • 四、七大排序算法性能对比


一、排序的概念

排序的概念

排序:所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。

排序的稳定性

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上述待排序的数中,有两个5。 将前面的5标记一个a, 将后面的5标记一个b。

通过算法进行排序后,这一组数就有序了, 但是要看两个相同的5的位置是否有改变。
5a仍在5b前面,那么这个排序算法就是稳定的
5a跑到了5b后面,那么这个排序算法就是不稳定的

一个稳定的排序算法可以做到不稳定,
不稳定的排序算法一定做不到稳定。


至于为什么要讨论这个稳定性, 是为了以后应用到实际场景上。 比如,一场数学考试, 假设a用了30分钟做完了,并得了满分。
假设b用了一个小时做完了,并得了满分。 此时a与b都是得了满分,但是用的时间不一样,所以两个人的排名又会有所不同。


七大排序算法

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二、归并排序

核心思想

基本思想归并排序(MERGE-SORT)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 andConquer)的一个非常典型的应用。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,称为二路归并。

图解

有一组待排序数列,我们进行升序排序。
在这里插入图片描述
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拆分过程:将一个数组逐层拆分成多个子序列,直到每个子序列只剩一个数据,那么就认为这个子序列是有序的。
合并过程:再逐一将这些子序列进行有序合并,最后得到的序列就是有序的。


代码实现

代码实现

public class MergeSort {/*** 归并排序* 时间复杂度:O(n*logn)* 空间复杂度:O(n)* 稳定性:稳定* @param array*///递归实现的归并排序public static void mergeSort(int[] array) {mergeSortFunc(array,0, array.length-1);}private static void mergeSortFunc(int[] array,int left,int right) {if(left >= right) {return;}int mid = (left+right)/2;mergeSortFunc(array,left,mid);mergeSortFunc(array,mid+1,right);merge(array,left,right,mid);}// 合并方法private static void merge(int[] array,int start,int end,int mid) {// 创建一个新数组int[] ary = new int[end-start+1];// 左边有序数组的起始下标int left = start;// 右边有序数组的起始下标int right = mid+1;for (int i = 0; i < end-start+1; i++) {// 如果左边有序数组已经全部有序的存入了新数组,// 那就证明剩下右边有序数组的数已经有序了,不用比较直接存入if(left > mid) {ary[i] = array[right++];// 如果右边有序数组已经全部有序的存入了新数组,// 那就证明剩下左边有序数组的数已经有序了,不用比较直接存入    }else if (right > end) {ary[i] = array[left++];// 哪个小哪个先存进新数组    } else if(array[left] > array[right]) {ary[i] = array[right++];}else {ary[i] = array[left++];}}// 将新数组按位置存入需要排序的数组for (int i = start; i < end+1; i++) {array[i] = ary[i - start];}}

三、性能分析

归并排序总结
归并的缺点在于需要O(N)的空间复杂度,归并排序的思考更多的是解决在磁盘中的外排序问题。
时间复杂度:O(n*logn)
空间复杂度:O(n)
稳定性:稳定


四、七大排序算法性能对比

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想学哪个点哪个
归并排序讲解
快速排序讲解
直接插入排序讲解
希尔排序讲解
直接选择排序讲解
堆排序讲解
冒泡排序讲解

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