【数据结构】排序之归并排序与计数排序

个人主页 : zxctsclrjjjcph
文章封面来自:艺术家–贤海林
如有转载请先通知

目录

  • 1. 前言
  • 2. 归并排序
    • 2.1 递归实现
      • 2.1.1 分析
      • 2.1.2 代码实现
    • 2.2 非递归实现
      • 2.2.1 分析
      • 2.2.2 代码实现
  • 3. 计数排序
    • 3.1 分析
    • 3.2 代码实现
  • 4. 附代码
    • 4.1 Sort.h
    • 4.2 Sort.c
    • 4.3 Test.c

1. 前言

在前面的文章中介绍了 插入排序和交换排序,今天来分享的是归并排序和计数排序。
话不多说,正文开始。

2. 归并排序

归并排序既是内排序也是外排序。

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 and Conquer)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。 归并排序核心步骤:
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
归并排序的特性总结:

  1. 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。
  2. 时间复杂度:O(N*logN)
  3. 空间复杂度:O(N)
  4. 稳定性:稳定

2.1 递归实现

2.1.1 分析

左边和右边都无序,先分割,8个分为4个,4个分为两个,两个分为1个,一个可以认为它有序了。
在这里插入图片描述
一个和一个归为2个有序,2个和2个归为4个有序,4个4个归为有序。这里用的就是后序递归
用一个临时数组tmp来进行排序后再拷贝回原数组,不可能每次调用数组自己就再开辟一次空间。
在递归的时候必须是一段区间,所以这里重新写一个子函数_MergeSort()来实现递归。
直接分割区间mid = (begin + end) / 2,然后分割左区间再分割右区间,当只有一个值时,已经有序了。
在这里插入图片描述
归并时,将左右区间里面的值进行比较,取小的尾插在tmp临时数组中。一个一个插入,最后肯定还剩下一组,如果剩下第一个区间就直接尾插tmp[i++] = a[begin1++];同样剩下第二个区间也直接尾插tmp[i++] = a[begin2++],最后拷贝回原数组memcpy(a + begin, tmp + begin, sizeof(int) * (end - begin + 1))

2.1.2 代码实现

void _MergeSort(int* a, int begin, int end, int* tmp)
{if (begin >= end)return;int mid = (begin + end) / 2;// [begin, mid][mid+1, end]_MergeSort(a, begin, mid, tmp);_MergeSort(a, mid + 1, end, tmp);// [begin, mid][mid+1, end]归并int begin1 = begin, end1 = mid;int begin2 = mid + 1, end2 = end;int i = begin;while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2){if (a[begin1] < a[begin2]){tmp[i++] = a[begin1++];}else{tmp[i++] = a[begin2++];}}while (begin1 <= end1){tmp[i++] = a[begin1++];}while (begin2 <= end2){tmp[i++] = a[begin2++];}memcpy(a + begin, tmp + begin, sizeof(int) * (end - begin + 1));
}void MergeSort(int* a, int n)
{int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (tmp == NULL){perror("malloc fail");return;}_MergeSort(a, 0, n - 1, tmp);free(tmp);
}

来个例子测试一下。
在这里插入图片描述

2.2 非递归实现

如果用栈模拟实现,是不合适的,栈适合前序遍历,而归并排序是后序遍历。可以在栈里面对区间进行分割,但是栈空了,已经没有区间了,实现不了归并。

2.2.1 分析

归并分割是为了实现有序,直接到过来,一个和一个归并就实现有序。
在这里插入图片描述
同样要先开一个临时数组tmp,先归第一组区间[begin1, end1][begin2, end2]实现归并,谁小谁尾插,归并逻辑和上面递归是一样的。
gap为每一组数据个数,第一个区间就是int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;
第二个区间就是int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1。(这里算的是下标,所以end得减1)。
在这里插入图片描述
这里实现完一组gap,要实现下一个gap,用一个for 循环实现for(size_t i = 0; i < n; i += 2 * gap)。那么结束条件就是gap > n。
在这里插入图片描述

代码写出来就是

void MergeSortNonR(int* a, int n)
{int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (tmp == NULL){perror("malloc fail");return;}int gap = 1;while (gap < n){printf("gap:%2d->", gap);for (size_t i = 0; i < n; i += 2 * gap){int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;// [begin1, end1][begin2, end2] 归并printf("[%2d,%2d][%2d, %2d] ", begin1, end1, begin2, end2);int j = begin1;while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2){if (a[begin1] < a[begin2]){tmp[j++] = a[begin1++];}else{tmp[j++] = a[begin2++];}}while (begin1 <= end1){tmp[j++] = a[begin1++];}while (begin2 <= end2){tmp[j++] = a[begin2++];}memcpy(a + i, tmp + i, sizeof(int) * 2 * gap);}printf("\n");gap *= 2;}free(tmp);
}

举个例子实现代码,发现结果出不来。为什么呢?
在这里插入图片描述
说明区间越界了,得对区间进行处理。
区间[begin1, end1][begin2, end2]中begin1不存在越界,i是一直小于n。
end1,begin2, end2都会存在越界情况。
对end1如果它大于n,不需要归并了,就直接break;
对begin2如果它大于n,说明第二个区间越界了,也不需要归并,就直接break;
对end2如果它大于n,这里的第二个区间还存在一些值,将区间修改为n-1(end2 = n - 1)。

            if (end1 >= n || begin2 >= n){break;}if (end2 >= n){end2 = n - 1;}

在这里插入图片描述
这里得注意拷贝,在使用memcpy时,归一组就拷贝一组,如果全部归并之后再拷贝,就会出现随机值。
在这里插入图片描述
放在外面,如果后面区间出现越界,直接break,就没有就行归并,它本身就是有序的,会把之前有序的数据覆盖。

2.2.2 代码实现

void MergeSortNonR(int* a, int n)
{int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (tmp == NULL){perror("malloc fail");return;}int gap = 1;while (gap < n){printf("gap:%2d->", gap);for (size_t i = 0; i < n; i += 2 * gap){int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;// [begin1, end1][begin2, end2] 归并// 边界的处理if (end1 >= n || begin2 >= n){break;}if (end2 >= n){end2 = n - 1;}int j = begin1;while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2){if (a[begin1] < a[begin2]){tmp[j++] = a[begin1++];}else{tmp[j++] = a[begin2++];}}while (begin1 <= end1){tmp[j++] = a[begin1++];}while (begin2 <= end2){tmp[j++] = a[begin2++];}memcpy(a + i, tmp + i, sizeof(int) * (end2 - i + 1));}printf("\n");gap *= 2;}free(tmp);
}

举个例子:
在这里插入图片描述

3. 计数排序

思想:计数排序又称为鸽巢原理,是对哈希直接定址法的变形应用。 操作步骤:

  1. 统计相同元素出现次数
  2. 根据统计的结果将序列回收到原来的序列中

在这里插入图片描述
计数排序的特性总结:

  1. 计数排序在数据范围集中时,效率很高,但是适用范围及场景有限。
  2. 时间复杂度:O(MAX(N,范围))
  3. 空间复杂度:O(countN范围)
  4. 稳定性:稳定

局限性:

  1. 不适合分散的数据,更适合集中数据;
  2. 不适合浮点数、字符串、结构体数据排序,只适合整数。

3.1 分析

在这里插入图片描述

代码核心就是:
在这里插入图片描述
a[i]是多少就对多少进行计数,出现几次就加几次。
在这里插入图片描述
1这个位置出现3次就在原数组中写3个1,2的位置出现一次就在原数组中写一个2。
在这里插入图片描述
这里不可能每一次都从0开始进行排序,每一次都是几对于几
在这里插入图片描述

如果是这样,那么就浪费了1000个空间。
这里使用相对映射而不是绝对映射。
在这里插入图片描述
找最小值1000,最大值1999。
然后用calloc开一个计数数组,因为calloc会初始化为0。
这里1000就在0的位置,1999就在999的位置。
统计次数:对相对映射位置进计数。

    for (int i = 0; i < n; i++){count[a[i] - min]++;}

这里怎么还原呢?
加回去就行j + min
后置减减,返回的减减之前的值,往回写。

    for (int j = 0; j < range; j++){while (count[j]--){a[i++] = j + min;}}

这里负数也能使用计数排序。
在这里插入图片描述

3.2 代码实现

void CountSort(int* a, int n)
{int min = a[0], max = a[0];for (int i = 1; i < n; i++){if (a[i] < min)min = a[i];if (a[i] > max)max = a[i];}int range = max - min + 1;int* count = (int*)calloc(range, sizeof(int));if (count == NULL){printf("calloc fail\n");return;}// 统计次数for (int i = 0; i < n; i++){count[a[i] - min]++;}// 排序int i = 0;for (int j = 0; j < range; j++){while (count[j]--){a[i++] = j + min;}}
}

4. 附代码

4.1 Sort.h

#pragma once
#include<stdio.h>
#include<assert.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<stdbool.h>void PrintArray(int* a, int n);void MergeSort(int* a, int n);
void MergeSortNonR(int* a, int n);
void CountSort(int* a, int n);

4.2 Sort.c

#include"Sort.h"void PrintArray(int* a, int n)
{for (int i = 0; i < n; i++){printf("%d ", a[i]);}printf("\n");
}void _MergeSort(int* a, int begin, int end, int* tmp)
{if (begin >= end)return;int mid = (begin + end) / 2;// [begin, mid][mid+1, end]_MergeSort(a, begin, mid, tmp);_MergeSort(a, mid + 1, end, tmp);// [begin, mid][mid+1, end]归并int begin1 = begin, end1 = mid;int begin2 = mid + 1, end2 = end;int i = begin;while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2){if (a[begin1] < a[begin2]){tmp[i++] = a[begin1++];}else{tmp[i++] = a[begin2++];}}while (begin1 <= end1){tmp[i++] = a[begin1++];}while (begin2 <= end2){tmp[i++] = a[begin2++];}memcpy(a + begin, tmp + begin, sizeof(int) * (end - begin + 1));
}void MergeSort(int* a, int n)
{int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (tmp == NULL){perror("malloc fail");return;}_MergeSort(a, 0, n - 1, tmp);free(tmp);
}void MergeSortNonR(int* a, int n)
{int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (tmp == NULL){perror("malloc fail");return;}int gap = 1;while (gap < n){/*printf("gap:%2d->", gap);*/for (size_t i = 0; i < n; i += 2 * gap){int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;// [begin1, end1][begin2, end2] 归并/*printf("[%2d,%2d][%2d, %2d] ", begin1, end1, begin2, end2);*/// 边界的处理if (end1 >= n || begin2 >= n){break;}if (end2 >= n){end2 = n - 1;}/*printf("[%2d,%2d][%2d, %2d] ", begin1, end1, begin2, end2);*/int j = begin1;while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2){if (a[begin1] < a[begin2]){tmp[j++] = a[begin1++];}else{tmp[j++] = a[begin2++];}}while (begin1 <= end1){tmp[j++] = a[begin1++];}while (begin2 <= end2){tmp[j++] = a[begin2++];}memcpy(a + i, tmp + i, sizeof(int) * (end2 - i + 1));}/*printf("\n");*/gap *= 2;}free(tmp);
}// 基数排序/桶排序// 计数排序
// 时间:O(N+range)
// 空间:O(range)
void CountSort(int* a, int n)
{int min = a[0], max = a[0];for (int i = 1; i < n; i++){if (a[i] < min)min = a[i];if (a[i] > max)max = a[i];}int range = max - min + 1;int* count = (int*)calloc(range, sizeof(int));if (count == NULL){printf("calloc fail\n");return;}// 统计次数for (int i = 0; i < n; i++){count[a[i] - min]++;}// 排序int i = 0;for (int j = 0; j < range; j++){while (count[j]--){a[i++] = j + min;}}
}

4.3 Test.c

#include"Sort.h"void TestMergeSort()
{int a[] = {10,8,7,1,3,9,4,2,9,10 };PrintArray(a, sizeof(a) / sizeof(int));/*MergeSort(a, sizeof(a) / sizeof(int));*/MergeSortNonR(a, sizeof(a) / sizeof(int));PrintArray(a, sizeof(a) / sizeof(int));
}void TestCountSort()
{int a[] = { 1,3,9,1,5,1,2,3,-5,-5,-2 };PrintArray(a, sizeof(a) / sizeof(int));CountSort(a, sizeof(a) / sizeof(int));PrintArray(a, sizeof(a) / sizeof(int));
}int main()
{/*TestMergeSort();*/TestCountSort();return 0;
}

有问题请指出,大家一起进步!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/412965.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

没有自动化测试项目经验,3个项目帮你走入软测职场!

学习自动化测试最难的是没有合适的项目练习。测试本身既要讲究科学&#xff0c;又有艺术成分&#xff0c;单单学几个 API 的调用很难应付工作中具体的问题。 你得知道什么场景下需要添加显性等待&#xff0c;什么时候元素定位需要写得更加优雅&#xff0c;为什么需要断言这个元…

1. 安装Git

01. 安装Git 最早Git是在Linux上开发的&#xff0c;很长一段时间内&#xff0c;Git也只能在Linux和Unix系统上跑。不过&#xff0c;慢慢地有人把它移植到了Windows上。现在&#xff0c;Git可以在Linux、Unix、Mac和Windows这几大平台上正常运行了。 要使用Git&#xff0c;第一…

centos7 arm服务器编译安装gcc 8.2

前言 当前电脑的gcc版本为4.8.5&#xff0c;但是在编译其他依赖包的时候&#xff0c;出现各种奇怪的问题&#xff0c;会莫名其妙的中断编译。本地文章讲解如何自编译安装gcc&#xff0c;替换系统自带的gcc。 环境准备 gcc 需要 8.2&#xff1a;下载地址 开始编译 1、解压gcc…

智能反射面—流形优化

使用Manopt工具箱适合优化最小化问题&#xff0c;如果你的优化问题是最大化问题&#xff0c;那么需要将其转换为最小化问题然后使用Manopt工具箱求解。 具体安装过程 Matlab添加Manopt - 知乎 (zhihu.com) 优化问题 clc,clear; close all; srng(1);%rand seed N10; GR_num1e3…

[论文阅读]DeepFusion

DeepFusion Lidar-Camera Deep Fusion for Multi-Modal 3D Object Detection 用于多模态 3D 物体检测的激光雷达相机深度融合 论文网址&#xff1a;DeepFusion 论文代码&#xff1a;DeepFusion 摘要 激光雷达和摄像头是关键传感器&#xff0c;可为自动驾驶中的 3D 检测提供补…

详解IP安全:IPSec协议簇 | AH协议 | ESP协议 | IKE协议_ipsec esp

目录 IP安全概述 IPSec协议簇 IPSec的实现方式 AH&#xff08;Authentication Header&#xff0c;认证头&#xff09; ESP&#xff08;Encapsulating Security Payload&#xff0c;封装安全载荷&#xff09; IKE&#xff08;Internet Key Exchange&#xff0c;因特网密钥…

进程间通信之匿名管道通信

每一次的努力都是自我成长的一步&#xff0c;坚持不懈的付出会铺就通向成功的道路。文章目录 进程间通信的介绍进程间通信的发展进程间通信的分类进程间通讯的本质资源&#xff1f;这个资源谁提供的&#xff1f; 管道什么是管道匿名管道管道小总结现在我给大家看一下管道通信的…

【openwrt】【overlayfs】Openwrt系统overlayfs挂载流程

overlayfs是一种叠加文件系统&#xff0c;在openwrt和安卓系统中都有很广泛的应用&#xff0c;overlayfs通常用于将只读根文件系统(rootfs)和可写文件系统(jffs2)进行叠加后形成一个新的文件系统&#xff0c;这个新的文件系统“看起来”是可读写的&#xff0c;这种做法的好处是…

010:vue结合el-table实现表格小计总计需求(summary-method)

文章目录 1. 实现效果2. 核心部分3. 完整组件代码4. 注意点 1. 实现效果 2. 核心部分 el-table 添加如下配置&#xff0c;添加 show-summary 属性&#xff0c;配置 summary-method 函数 <el-table.......show-summary:summary-method"getSummaries" >...... …

QuestDB时序数据库快速入门

简介 QuestDB是一个开源的高性能时序数据库&#xff0c;专门用于处理时间序列相关的数据存储与查询&#xff1b; QuestDB使用列式存储模型。数据存储在表中&#xff0c;每列存储在其自己的文件和其自己的本机格式中。新数据被附加到每列的底部&#xff0c;以便能够按照与摄取…

智能光栅光片显微成像技术的LabVIEW解决方案

智能光栅光片显微成像技术的LabVIEW解决方案 在生物医学研究中&#xff0c;高效的成像技术对于捕捉细胞内罕见和复杂事件至关重要。智能光栅光片显微技术&#xff08;smartLLSM&#xff09;的出现&#xff0c;代表了LabVIEW软件在高端成像领域的革命性应用&#xff0c;这项技术…

算法学习系列(二十四):二分图

目录 引言一、二分图二、染色法三、匈牙利算法 引言 这个二分图作为平常我是不怎么知道的&#xff0c;但是在算法竞赛中还是能用得到的。本文主要介绍了染色法&#xff1a;用来判断如否为二分图&#xff0c;匈牙利算法&#xff1a;求出二分图最大匹配数。 一、二分图 二分图…