归并排序
归并排序在经典递归实现中需要的额外空间相对较多。这是因为在归并排序的过程中,需要与原始数组大小相同的额外空间来存储临时合并的数组。所以,其空间复杂度为O(n),其中n表示待排序数组的长度。在递归过程中,需要创建临时数组来存储分割后的子数组,这些临时数组会随着递归的进行不断地被创建和释放。
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相比快速排序算法,归并排序在任何情况下都是O(nlogn),而快速排序在最坏的情况下是O(n的平方)
算法代码如下:
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class Solution {
public int[] sortArray(int[] nums) {
return mergeSort(nums, 0, nums.length-1);
}
public static int[] mergeSort(int[] nums, int l, int r){
if(l==r){
int[] newsz=new int[1];
newsz[0]=nums[l];
return newsz;
}
int mid=(l+r)/2;
int[] mergeSort1 = mergeSort(nums, l, mid);
int[] mergeSort2 = mergeSort(nums, mid + 1, r);
int[] sum=new int[mergeSort1.length+mergeSort2.length];
int m=0,i=0,j=0;
while (i<mergeSort1.length&&j<mergeSort2.length) {
if (mergeSort1[i] <= mergeSort2[j]) {
sum[m++] = mergeSort1[i++];
} else {
sum[m++] = mergeSort2[j++];
}
}
while (j<mergeSort2.length){
sum[m++]=mergeSort2[j++];
}
while (i<mergeSort1.length){
sum[m++]=mergeSort1[i++];
}
return sum;
}
}