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一、什么是归并排序？
归并排序是建立在归并操作上的一种有效，稳定的排序算法。是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。
二、归并排序
1 . 概述
归并排序，Merging Sort
归并排序：将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表。
归并排序分类：
1. 二路归并排序
2. 多路归并排序
二路归并排序：将两个有序表合并成一个有序表的归并排序，称为二路归并排序。也就是将两个相邻的记录有序子序列归并为一个记录的有序序列。
二路归并排序基本思想：
1. 将待排序记录r[0]到r[n-1]看成是n个长度为1的有序子表
2. 把这些子表依次两两归并，便得到[n/2]个有序子表
3. 然后，再把这[n/2]个有序的子表进行两两归并
4. 如此重复，直到最后得到一个长度为n的有序表为止
2 .两个相邻有序序列归并：分析
假设前后两个有序序列分别存放在一维数组人的r[h..m] 和 r[m+1..t]中，同时，提供另一个有序数组order，用于存放归并后的数据
首先在两个有序序列中，分别从第1个记录开始进行对应关键字的比较，将关键字值较小的记录放入有序数据order中
然后，依次对两个有序序列中剩余记录进行相同操作，直到两个有序序列中的所有记录都加入到有序数组order中为止
最后，这个有序数组order中存放的记录序列就是归并排序后的结果。
3. 两个相邻有序序列归并：算法
代码
/** * * @param r 待排序的数组（多个有序子序列） * @param order 已经排序号的数组 * @param h 第一个子序列开始的位置 * @param m 第一个子序列结束的位置，第二个子序列开始的位置为m+1 * @param t 第二个子序列结束的位置 */ //【算法】两个有序序列的归并算法 //把r数组中两个相邻的有序表r[h]~r[m]和r[m+1]~r[t]归并为一个有序表order[h]~order[t] public void merge(RecordNode[] r, RecordNode[] order, int h, int m, int t) { int i = h, j = m + 1, k = h; while (i <= m && j <= t) { // 将r中两个相邻子序列归并到order中 if (r[i].key.compareTo(r[j].key) <= 0) {// 较小值复制到order中 order[k++] = r[i++]; } else { order[k++] = r[j++]; } } while (i <= m) { // 将前一个子序列剩余元素复制到order中 order[k++] = r[i++]; } while (j <= t) { // 将后一个子序列剩余元素复制到order中 order[k++] = r[j++]; } }- 测试
public class TestSeqList13_merge {
public static void main(String[] args) throws Exception {
int[] arr = {39,52,67,95,8,25,56,70};
SeqList seqList = new SeqList(arr.length);
System.out.print("序列号:");
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.print(" " + i);
seqList.insert(i, new RecordNode(arr[i]));
}
System.out.println();
System.out.print("归并前:");
seqList.display();
// 归并操作
System.out.print("归并后:");
RecordNode[] temp = new RecordNode[arr.length];
// 待归并的数据 {39,52,67,95}和 {8,25,56,70}
seqList.merge(seqList.r,temp,0,3, 7);
// 输出归并后的数据
for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
String str = temp[i].key.toString().length() == 1 ? " " : " ";
System.out.print(str + temp[i].key.toString());
}
System.out.println();
}
}
//归并操作
//序列号: 0 1 2 3 4 5 6 7
//归并前: 39 52 67 95 8 25 56 70
//归并后: 8 25 39 52 56 67 70 954. 一趟归并：分析
假设r为待排序的数组，n为待排序列的长度，s为待归并的有序子序列的长度，一趟归并排序的结果存放在数组order中。
两个相邻的有序序列，第一趟处理的长度为1，第二趟为2，第三趟为4 ... ，也就是说s的取值1/2/4/8...
步骤：
根据长度s，进行两两归并
归并操作时，如果最后两个序列长度不等，将剩余内容归并到有序表中
归并操作时，如果有未参加归并操作的内容，直接复制到order中
5. 一趟归并：算法
代码
//【算法】一趟归并算法 //把数组r[n]中每个长度为s的有序表两两归并到数组order[n]中 //s 为子序列的长度，n为排序序列的长度 public void mergepass(RecordNode[] r, RecordNode[] order, int s, int n) { System.out.print("子序列长度s=" + s + " "); int p = 0; //p为每一对待合并表的第一个元素的下标，初值为0 while (p + 2 * s - 1 <= n - 1) { //两两归并长度均为s的有序表 merge(r, order, p, p + s - 1, p + 2 * s - 1); p += 2 * s; } if (p + s - 1 < n - 1) { //归并最后两个长度不等的有序表 merge(r, order, p, p + s - 1, n - 1); } else { for (int i = p; i <= n - 1; i++) //将剩余的有序表复制到order中 { order[i] = r[i]; } } }
测试：s=1
public class TestSeqList14_mergepass {
public static void main(String[] args) throws Exception {
int[] arr = {52,39,67,95,70,8,25,52,56};
SeqList seqList = new SeqList(arr.length);
System.out.print("序列号:\t\t ");
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.print(" " + i);
seqList.insert(i, new RecordNode(arr[i]));
}
System.out.println();
System.out.print("初始值:\t\t ");
seqList.display();
// 一趟归并算法
RecordNode[] temp = new RecordNode[arr.length];
int s = 1;
seqList.mergepass(seqList.r, temp, s, arr.length);
for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
String str = temp[i].key.toString().length() == 1 ? " " : " ";
System.out.print(str + temp[i].key.toString());
}
System.out.println();
}
}
//一趟归并算法
//序列号: 0 1 2 3 4 5 6 7 8
//初始值: 52 39 67 95 70 8 25 52 56
//子序列长度s=1 39 52 67 95 8 70 25 52 56- 测试：s=8
public class TestSeqList14_mergepass2 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
int[] arr = {8,25,39,52,52,67,70,95,56};
SeqList seqList = new SeqList(arr.length);
System.out.print("序列号:\t\t ");
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.print(" " + i);
seqList.insert(i, new RecordNode(arr[i]));
}
System.out.println();
System.out.print("初始值:\t\t ");
seqList.display();
// 一趟归并算法
RecordNode[] temp = new RecordNode[arr.length];
int s = 8;
seqList.mergepass(seqList.r, temp, s, arr.length);
for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
String str = temp[i].key.toString().length() == 1 ? " " : " ";
System.out.print(str + temp[i].key.toString());
}
System.out.println();
}
}
//一趟归并算法
//序列号: 0 1 2 3 4 5 6 7 8
//初始值: 8 25 39 52 52 67 70 95 56
//子序列长度s=8 8 25 39 52 52 56 67 70 956 二路归并：分析
设置待排序的n个记录保存在数组r[n]中，归并过程中需要引入辅助数组temp[n]，
第1趟由r归并到temp，第2趟由temp归并到r
如此反复，直到n个记录成为一个有序表为止。
在归并过程中，为了将最后的排序结果仍置于数组中，需要进行的归并趟数为偶数，
如果实际上只需奇数趟即可生成，那么最后还要进行一趟，正好此时temp中的n个有序记录，为一个长度不大于s的表，将会背直接复制r。
7. 二路归并： 算法
添加打印方法
public void display(RecordNode[] arr) { //输出数组元素 for (int i = 0; i < arr.length; i++) { String str = arr[i].key.toString().length() == 1 ? " " : " "; System.out.print(str + arr[i].key.toString()); } System.out.println(); }算法代码
//【算法】2-路归并排序算法 public void mergeSort() { System.out.println("归并排序"); int s = 1; // s为已排序的子序列长度，初值为1 int n = this.curlen; RecordNode[] temp = new RecordNode[n]; // 定义长度为n的辅助数组temp while (s < n) { mergepass(r, temp, s, n); // 一趟归并，将r数组中各子序列归并到temp中 display(temp); // 打印temp临时数组 s *= 2; // 子序列长度加倍，下一趟归并 mergepass(temp, r, s, n); // 将temp数组中各子序列再归并到r中 display(); // 打印r数组 s *= 2; } }- 测试
public class TestSeqList15_mergeSort {
public static void main(String[] args) throws Exception {
int[] arr = {52,39,67,95,70,8,25,52,56};
SeqList seqList = new SeqList(arr.length);
System.out.print("序列号:\t\t ");
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.print(" " + i);
seqList.insert(i, new RecordNode(arr[i]));
}
System.out.println();
System.out.print("初始值:\t\t ");
seqList.display();
// 二路归并算法
seqList.mergeSort();
}
}
//二路归并算法
//序列号: 0 1 2 3 4 5 6 7 8
//初始值: 52 39 67 95 70 8 25 52 56
//归并排序
//子序列长度s=1 39 52 67 95 8 70 25 52 56
//子序列长度s=2 39 52 67 95 8 25 52 70 56
//子序列长度s=4 8 25 39 52 52 67 70 95 56
//子序列长度s=8 8 25 39 52 52 56 67 70 958. 性能分析
时间复杂度：
1. 归并趟数：log2n
2. 每一趟时间复杂度：O(n)
3. 二路归并排序：O(nlog2n)
空间复杂度：O(n)
二路归并是一个==稳定==的排序算法
三、什么是基数排序？
基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort。它是透过键值的部份资讯，将要排序的元素分配至某些“桶”中，藉以达到排序的作用，基数排序法是属于稳定性的排序，其时间复杂度为O (nlog(r)m)，其中r为所采取的基数，而m为堆数，在某些时候，基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法。
四、基数排序
1 概述
基数排序（Radix Sort）：是一种借助于多关键字进行排序，也就是一种将单关键字按基数分成“多关键字”进行排序的方法。
基数排序分类：
多关键字排序
链式基数排序
2 多关键字排序
n个记录的序列 {R1, R2, ... , Rn}对关键字(k1, k2, ... , kd)有序。
就是说，对于序列中任意两个记录Ri和Rj (1≤i＜j≤n) 都满足下列有序关系：
(ki1, ki2, ... , kid) ＜ (kj1, kj2, ... , kjd)
1. K1称为最主位关键字
2. Kd称为最主位关键字
多关键字排序按照关键字的顺序分为两种方式：
1. 最主位优先MSD法：先对K1进行分组，同一组中记录，若关键字K1相等，再对各组按K2排序分成子组，... , 至最后对最次位关键字排序完成为止。
2. 最次为优先LSD法：先对Kd进行排序，然后对Kd-1进行排序，依次类推，直至对主要位关键字K1排序完成为止。（排序过程中不需要根据“前一个”关键字的排序结果，将记录序列分隔成若干个子序列）
例如：学生记录含三个关键字，
系别、班号和班内的序列号，其中以系别为最主位关键字。
3. 链式基数排序
假如多关键字的记录序列中，每个关键字的取值范围相同，则按LSD法进行排序时，可以采用“分配-收集”的方法，其好处是不需要进行关键字间的比较。
对于数字型或字符型的单关键字，可以看成是由多个数位或多个字符构成的多关键字，此时可以采用这种“分配-收集”的办法进行排序，称为基数排序法。
例如：关键字如下{209, 386, 768, 185, 247, 606, 230, 834, 539}
1. 首先按其
个位数取值分别为0,1,...9分配成10组，之后按从0至9的顺序将他们收集在一起2. 然后按其
十位数取值分别为0,1,...9分配成10组，之后再按从0至9的顺序将他们收集在一起3. 最后按其
百位数重复一遍上述操作在计算机上实现基数排序时，为减少所需辅助存储空间，应采用链表作存储结构，即链式基数排序，具体操作：
1. 待排序记录以指针相链，构成一个链表
2. 分配时，按当前关键字位所取值，将记录分配到不同的链队列中，每个队列中记录的关键字位相同3. 收集时，按当前关键字位取值从小到大将各队列首尾相链成一个链表4. 对每个关键字位均 重复2）和3）两步
例如：
注意：
分配和收集的实际操作仅为修改链表中的指针和设置队列的头、尾指针
为查找使用，该链表尚需将它调整为有序表。
五、各种排序的比较
写到最后
四季轮换，已经数不清凋零了多少， 愿我们往后能向心而行，一路招摇胜！
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