若是有兩個數組已經有序,那麼能夠把這兩個數組歸併爲更大的一個有序數組。歸併排序即是創建在這一基礎上。要將一個數組排序,能夠將它劃分爲兩個子數組分別排序,而後將結果歸併,使得總體有序。子數組的排序一樣採用這樣的方法排序,這個過程是遞歸的。數組
下面舉例說明,假如要對數組a={2,1,3,5,2,3}
進行排序,那麼把數組劃分爲{2,1,3}
和{5,2,3}
兩個子數組,這兩個子數組排序後變爲{1,2,3}
和{2,3,5}
,而後對這兩個數組進行歸併操做便獲得最終的有序數組。代碼實現以下:優化
void sort(int[] a) { int[] aux = new int[a.length]; //輔助數組 mergeSort(a, 0, a.length - 1, aux); } void mergeSort(int[] a, int lo, int hi, int[] aux) { if (hi <= lo) return; int mid = lo + (hi - lo) / 2; mergeSort(a, lo, mid, aux); mergeSort(a, mid + 1, hi, aux); merge(a, lo, mid, hi, aux); } void merge(int[] a, int lo, int mid, int hi, int[] aux) { int i = lo, j = mid + 1; for (int k = lo; k <= hi; k++) { aux[k] = a[k]; } for (int k = lo; k <= hi; k++) { if (i > mid) a[k] = aux[j++]; else if (j > hi) a[k] = aux[i++]; else if (aux[i] <= aux[j]) a[k] = aux[i++]; else a[k] = aux[j++]; } }
對於歸併排序有幾點說明:code
O(NLogN)
,空間複雜度是O(N)
。歸併排序有如下幾點優化方法:排序
merge()
調用以前,能夠判斷一下a[mid]
是否小於等於a[mid+1]
。若是是的話那麼就不用歸併了,數組已是有序的。緣由很簡單,既然兩個子數組已經有序了,那麼a[mid]
是第一個子數組的最大值,a[mid+1]
是第二個子數組的最小值。當a[mid]<=a[mid+1]
時,數組總體有序。在merge()
方法中的歸併過程須要判斷i
和j
是否已經越界,即某半邊已經用盡。能夠用另外一種方式,去掉檢測是否某半邊已經用盡的代碼。具體步驟是將數組a[]
的後半部分以降序的方式複製到aux[]
,而後從兩端歸併。對於數組{1,2,3}
和{2,3,5}
,第一個子數組照常複製,第二個則從後往前複製,最終aux[]
中的元素爲{1,2,3,5,3,2}
。這種方法的缺點是使得歸併排序變爲不穩定排序。代碼實現以下:遞歸
void merge(int[] a, int lo, int mid, int hi, int[] aux) { for (int k = lo; k <= mid; k++) { aux[k] = a[k]; } for (int k = mid + 1;k <= hi; k++) { aux[k] = a[hi - k + mid + 1]; } int i = lo, j = hi; //從兩端往中間 for (int k = lo; k <= hi; k++) if (aux[i] <= aux[j]) a[k] = aux[i++]; else a[k] = aux[j--]; }
在上面的實現中,至關於將一個大問題分割成小問題分別解決,而後用全部小問題的答案來解決整個大問題。將一個大的數組的排序劃分爲小數組的排序是自頂向下的排序。還有一種實現是自底向上的排序,即先兩兩歸併,而後四四歸併......代碼實現以下:基礎
void sort(int[] a) { int N = a.length; int[] aux = new int[N]; for (int sz = 1; sz < N; sz += sz) { for (int lo = 0; lo < N - sz; lo += sz + sz) { //在每輪歸併中,最後一次歸併的第二個子數組可能比第一個子數組要小 merge(a, lo, lo + sz - 1, Math.min(lo + sz + sz - 1, N - 1), aux); } } }