排序算法之【归并排序】

📙作者简介： 清水加冰，目前大二在读，正在学习C/C++、Python、操作系统、数据库等。

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目录

 前言

1. 归并排序

   1.1 原理

2. 排序实现

 2.1 递归

2.2 非递归

3. 复杂度

 空间复杂度

时间复杂度

总结

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 前言

        归并排序也是常用排序算法中较为重要的，对于新手来说较为复杂的排序算法，也是一个十分高效的排序算法。本篇文章我将带领大家深入理解归并排序。

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1. 归并排序

         归并排序是一种分治算法，它将一个大问题分解成多个小问题，然后将这些小问题的解合并起来得到最终的解。

   1.1 原理

1. 将待排序的数组分成多个子数组，分别对这些子数组进行归并排序。
2. 对有序的两个子数组进行合并，合并后的数组是有序的。

归并排序核心步骤如下： 

       

2. 排序实现

        两两合并的前提是两个数组都必须有序，在归并排序中也存在使用递归和非递归的方法实现。

 2.1 递归

         我们先使用递归来实现归并，归并的过程中我们并不是在原数组中进行排序，我们需要额外创建一个等大的数组，将分解后排序过的数组放到新数组中，然后将新数组中排好的数据拷贝到原数组中。（每合并一次就拷贝一次）

         首先我们肯定需要先开辟一个新的数组，然后是对数组进行分讲合并。

void MergrSort(int* a, int n)
{
	int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
	if (tmp == NULL)
	{
		perror("malloc fail");
		return;
	}
	
    //调整排序接口
 
	free(tmp);
}

         调整排序接口的实现，归并排序是对数组进行二等分，当分解到只有一个数据时开始合并。所以这里使用递归是非常合适的，先分解，当分解到最小，然后开始逐层返回合并（向下递归的过程为分解，递归返回的过程为合并）。

void _MergrSort(int* a, int* tmp, int begin, int end)
{
	if (end <= begin)
		return;
 
	int mid = (begin + end) / 2;
	_MergrSort(a, tmp, begin, mid);
	_MergrSort(a, tmp, mid + 1, end);
 
	//归并
    //  ……
    
}

 接下来就是合并过程的实现。我们已知数组大小，对数组进行不断二分，每次归并时都是两两归并，这里我们需要记录一些两个数组的起始下标。然后遍历两数组，谁小就把数据尾插到新数组。

 注意一个数组遍历结束，另一个数组没有结束的情况。

代码如下： 

void _MergrSort(int* a, int* tmp, int begin, int end)
{
	if (end <= begin)
		return;
 
	int mid = (begin + end) / 2;
	_MergrSort(a, tmp, begin, mid);
	_MergrSort(a, tmp, mid + 1, end);
	//合并
	int begin1 = begin, end1 = mid;//记录两数组的起始下标
	int begin2 = mid + 1, end2 = end;
	int index = begin;    //记录新数组数据的下标
	while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)//遍历数组，当一个数组遍历结束就结束
	{
		if (a[begin1] < a[begin2])
		{
			tmp[index++] = a[begin1++];
		}
		else
		{
			tmp[index++] = a[begin2++];
		}
	}
        //一共数组结束另一个数组没结束的情况
		while (begin1 <= end1)
		{
			tmp[index++] = a[begin1++];
		}
		while (begin2 <= end2)
		{
			tmp[index++] = a[begin2++];
		}
        //归并一次，把数据拷贝回原数组一次
		memcpy(a + begin, tmp + begin, (end - begin + 1) * sizeof(int));
	
}

         注意：记录新数组的下标index不要初始等于0，因为它将合并的数据放到到新数组时，开始的位置不一定是0，index是在函数内创建的变量出函数作用域无法保存，但是它开始的位置恰好就是当前合并范围中数组1的起始位置下标（begin1），所以index=begin；

2.2 非递归

         使用递归需要消耗计算机的栈区，而栈区在计算机内存中空间很小，在多次调用函数的过程速度也没有同等条件下循环快（随着计算机的不断完善和优化它们之间差距其实也没那么大），考虑到空间和速度问题，我们很有必要学习一下非递归的实现方法。

         非递归相对于递归来说有很多的坑，也更复杂一点。那我们实现非递归要怎么去设计？归并不和快排一样，它使用栈并不能模拟出归并的过程。

 为什么？

例如上述的数组，我们在分的时候可以分为以下区间：

 用栈来模拟实现逻辑如下：

         在0~1和2~3区间数据各自归并后拷贝回原数组，下一步就需要将0~1和2~3这两个区间数据归并成一个数组，归并区间是0~3，但此时就再从栈里取，取出的是4~7这个区间。所以使用栈来模拟归并行不通。

 那我们要怎么设计？我们来看一下它的归并划分：

         那它的区间变化规律就可以这样写：

int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;
int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;

        这里我们可以使用循环来跳区间，i的初始值为0，11归，跳到下一个归并区间开始位置需要跳2步；22归，跳到下一个归并区间开始位置需要跳4步；由此我们找到i的变化规律，i每次增加2倍gap。

void MergrSortNoneR(int* a, int n)
{
	int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
	if (tmp == NULL)
	{
		perror("malloc fail");
		return;
	}
	int gap = 1;
	 
	
		for (int i = 0; i < n; i += gap * 2)
		{
			int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;
			int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;
			int index = i;
			
			while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
			{
				if (a[begin1] < a[begin2])
				{
					tmp[index++] = a[begin1++];
				}
				else
				{
					tmp[index++] = a[begin2++];
				}
			}
			while (begin1 <= end1)
			{
				tmp[index++] = a[begin1++];
			}
			while (begin2 <= end2)
			{
				tmp[index++] = a[begin2++];
			}
			memcpy(a + i, tmp + i, (end2 - i + 1) * sizeof(int));
		}
	
	free(tmp);
}

        这里的gap默认的是1，前边要求的gap是变化的，11归每次跳到下一个区间开始gap=1，22归每次跳到下一个区间开始gap=2，44归每次跳到下一个区间开始gap=4。gap每次扩大两倍。所以我们还需要再套一个循环：

void MergrSortNoneR(int* a, int n)
{
	int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
	if (tmp == NULL)
	{
		perror("malloc fail");
		return;
	}
	int gap = 1;
	 
	while (gap < n)
	{
		for (int i = 0; i < n; i += gap * 2)
		{
			int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;
			int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;
			int index = i;
			//归并
            //……
			
		}
		gap *= 2;
	}
	
	free(tmp);
}

 到这里还并没有结束，这个代码还有一个大坑，我们使用的示例是8个数据，那如果是9个数据要怎么办？到第9个数据归并时发现没有和它相对于的归并区间，i如果在一次跳2倍gap就越界了。

注意： 我们在使用递归实现时使用的是除来二分区间，除到最后最小也是0，但使用i跳区间就不一样，它是乘，那就一定存在跳越界的情况。

 所以在进行合并之前，我们需要判断一下是否越界，如果越界要及时修正。

for (int i = 0; i < n; i += gap * 2)
{
	int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;
	int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;
	int index = i;
	if (begin2 >= n)//只有一个完整数组
	{
		break;
	}
	if (end2 >= n)//有一个完整的区间，第二个归并区间超了就修正
	{
		end2 = n - 1;//n-1是数组最后元素下标
	}
 
	//归并
    //……
 
}

 非递归完整代码如下：

void MergrSortNoneR(int* a, int n)
{
	int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
	if (tmp == NULL)
	{
		perror("malloc fail");
		return;
	}
	int gap = 1;
	 
	while (gap < n)
	{
		for (int i = 0; i < n; i += gap * 2)
		{
			int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;
			int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;
			int index = i;
			if (begin2 >= n)
			{
				break;
			}
			if (end2 >= n)
			{
				end2 = n - 1;
			}
			while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
			{
				if (a[begin1] < a[begin2])
				{
					tmp[index++] = a[begin1++];
				}
				else
				{
					tmp[index++] = a[begin2++];
				}
			}
			while (begin1 <= end1)
			{
				tmp[index++] = a[begin1++];
			}
			while (begin2 <= end2)
			{
				tmp[index++] = a[begin2++];
			}
			memcpy(a + i, tmp + i, (end2 - i + 1) * sizeof(int));
		}
		gap *= 2;
	}
	
	free(tmp);
}

3. 复杂度

说到排序那就一定要聊一聊它的复杂度。

 空间复杂度

在进行排序时我们额外开辟了一个新的等大数组，由此看来它的空间复杂度是O(N)。

时间复杂度

         在归并的过程中需要遍历每个子数组，然后重新排序，遍历子数组的时间复杂度是O(N)，原数组二分成子数组，一共可以分logN个数组，所以它的时间复杂度就是O(N*logN)。

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总结

        以上便是本期全部内容，归并排序是一种高效的排序算法，在实际应用中也有很大的价值，是一种值得掌握的算法，希望本文对你有所帮助。最后，感谢阅读！