归并排序(Merge Sort)是一种分治策略的排序算法,它将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列。归并排序可以分为两个主要步骤:分解和合并。
分解步骤是将数组不断地一分为二,直到子数组只包含一个元素(此时可以认为子数组是有序的)。合并步骤则是将两个有序的子数组合并成一个有序数组,直到合并为完整的有序数组。
下面是一个归并排序的 Java 实现以及详细的代码解析:
java
public class MergeSort {
// 归并排序的入口函数
public static void mergeSort(int[] arr) {
if (arr == null || arr.length < 2) {
return; // 如果数组为空或只有一个元素,则不需要排序
}
mergeSort(arr, 0, arr.length - 1); // 调用递归排序函数
}
// 递归排序函数
private static void mergeSort(int[] arr, int left, int right) {
if (left < right) {
// 找到中间位置
int mid = (left + right) / 2;
// 递归分解左半部分
mergeSort(arr, left, mid);
// 递归分解右半部分
mergeSort(arr, mid + 1, right);
// 合并左右两部分
merge(arr, left, mid, right);
}
}
// 合并两个有序数组
private static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right) {
// 临时数组
int[] temp = new int[right - left + 1];
// 左半部分有序序列的指针
int i = left;
// 右半部分有序序列的指针
int j = mid + 1;
// 临时数组的指针
int k = 0;
// 将左右两个有序数组合并到临时数组
while (i <= mid && j <= right) {
if (arr[i] <= arr[j]) {
temp[k++] = arr[i++];
} else {
temp[k++] = arr[j++];
}
}
// 将左边剩余元素填充进temp中
while (i <= mid) {
temp[k++] = arr[i++];
}
// 将右边剩余元素填充进temp中
while (j <= right) {
temp[k++] = arr[j++];
}
// 将temp中的元素全部拷贝回原数组
for (int p = 0; p < temp.length; p++) {
arr[left + p] = temp[p];
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {5, 3, 8, 4, 2};
mergeSort(arr);
for (int num : arr) {
System.out.print(num + " ");
}
}
}
代码解析:
-
mergeSort(int[] arr)
方法是归并排序的入口点,它首先检查数组是否为空或只有一个元素,如果是,则直接返回。然后调用递归排序函数mergeSort(int[] arr, int left, int right)
。 -
mergeSort(int[] arr, int left, int right)
是一个递归方法,用于分解数组。它找到数组的中间位置,然后递归地对左半部分和右半部分进行排序。当left < right
时,表示还有需要排序的子数组,否则递归结束。 -
merge(int[] arr, int left, int mid, int right)
方法负责合并两个有序的子数组。它创建了一个临时数组temp
,并用两个指针i
和j
分别指向左右两个子数组的起始位置。然后,比较这两个子数组的元素,并将较小的元素放入temp
中,直到其中一个子数组的所有元素都被放入temp
。最后,将另一个子数组剩余的元素也放入temp
,并将temp
中的元素复制回原数组。 -
main
方法中创建了一个待排序的数组,并调用mergeSort
方法进行排序。排序完成后,遍历数组并打印排序结果。
归并排序是一种稳定的排序算法,时间复杂度为 O(n log n),其中 n 是数组的长度。由于归并排序涉及递归和额外的数组空间,因此空间复杂度也是 O(n)。尽管归并排序在大多数情况下表现优异,但在处理小数组或几乎有序的数组时,