Java-数据结构-排序(三) |ू･ω･` )

❄️一、归并排序：

[☞ 基本思想：](#☞ 基本思想：)

[☞ 代码：](#☞ 代码：)

[☞ 归并排序的非递归方法：](#☞ 归并排序的非递归方法：)

❄️二、排序算法的分析：

❄️三、非基于比较的排序：

❄️总结：

❄️一、归并排序：

☞ 基本思想：

归并排序是一个建立在归并操作上的一种排序算法，这个算法是采用分治法的典型案例。

就是：将有序的子序列合并，得到一个完全有序的列表。

即是先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。

若将两个有序的列表合并成一个列表，称为二路归并。

我们来看看这个排序是如何进行排序的：

就是分成了分解操作和合并操作，那么我们的这个分解操作是如何做的，合并操作又是如何做的？我们呢来一一的看看如何操作的：

分解操作：

1、我们呢对于这个数据开始位置设置为left ，结束位置设置为 right ，之后求出中间值 mid ，

2、之后把left 到 mid 下标的值分为一组，mid +1 到 right 的值分为一组。

3、对于 left 到 mid这一组，再分的话把 mid 的下标给到 right 之后再求 mid 位置。

4、对于 mid+1 到 right 这一组，再分的话就把 mid+1 的下标给到 left 之后再求 mid 位置。

5、这样直至我们的 left >= right 的时候结束。

OK，我们的分解思路就是这样的，我们呢来看看代码是如何编写的：

java 复制代码

public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortTmp(array,0,array.length - 1);
    }

    private static void mergeSortTmp(int[] array, int left, int right) {
        if (left >= right) {
            return;
        }
        //分解操作
        int mid = (left + right) / 2;
        mergeSortTmp(array,left,mid);
        mergeSortTmp(array,mid+1,right);
        
    }

合并操作：

1、我们在每次分解完一个区间的数据之后呢，就对其进行合并操作，合并之后就是有序的数据了

2、比如我们合并长度为2 的两个有序的数据，就是相当于合并两个有序的数组

3、我们要知道每个数组的开始和结尾

第一个数组：开头是left 用s1 保存，结尾是mid 用e1 保存

第二个数组：开头是mid+1 用s2 保存，结尾是right 用e2 保存

4、我们把 s1 和 s2 下标的值进行比较之后小的值呢放到新的数组中，只要有一个超过了e1或者e2就需要退出循环，进行下一步的判断操作。

5、还有判断哪个数组放到新的数组中，之后再把没放入的放进数组中

6、把排好序的数组放到原先的数组中，但是要注意放的时候我们的原数组的下标要加上一个left

因为我们第二次排序的时候呢下标不是从 0 开始的是从 left 下标开始的。

我们来看看代码是如何编写的：

java 复制代码

    private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {
        int[] tmp = new int[right - left + 1];
        int k = 0;
        int s1 = left;
        int e1 = mid;
        int s2 = mid + 1;
        int e2 = right;

        while(s1 <= e1 && s2 <= e2) {

            if (array[s1] <= array[s2]) {
                tmp[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmp[k++] = array[s2++];
            }
        }

        while (s1 <= e1) {
            tmp[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= e2) {
            tmp[k++] = array[s2++];
        }

        for (int i = 0; i < k; i++) {
            array[i+left] = tmp[i];
        }
    }

这就是我们的合并排序的代码了，我们来看看整体的代码：

☞ 代码：

java 复制代码

 /**
     * 归并排序
     * 时间复杂度：O(N*logN)
     * 空间复杂度：O(N)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortTmp(array,0,array.length - 1);
    }

    private static void mergeSortTmp(int[] array, int left, int right) {
        if (left >= right) {
            return;
        }
        //分解操作
        int mid = (left + right) / 2;
        mergeSortTmp(array,left,mid);
        mergeSortTmp(array,mid+1,right);
        //每一个分解完之后呢，都要进行排序合并操作
        merge(array,left,mid,right);
    }

    private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {
        int[] tmp = new int[right - left + 1];
        int k = 0;
        int s1 = left;
        int e1 = mid;
        int s2 = mid + 1;
        int e2 = right;

        while(s1 <= e1 && s2 <= e2) {

            if (array[s1] <= array[s2]) {
                tmp[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmp[k++] = array[s2++];
            }
        }

        while (s1 <= e1) {
            tmp[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= e2) {
            tmp[k++] = array[s2++];
        }

        for (int i = 0; i < k; i++) {
            array[i+left] = tmp[i];
        }
    }

☞ 归并排序的非递归方法：

我们的非递归呢，就是把我们的分解操作变成非递归的操作，那么如何做呢？

对于分解操作，我们一开始是不是可以看成它们是一个一个有序，之后是两个两个有序，之后是四个四个有序，这样下去就可以把我们的分解操实现了。

1、我们定义一个 gap 用来判断是几个一组的

我们的 gap 每次变化都是乘2 的，并且 gap < 数组长度才可以执行下面的操作

2、我们的定义个 i 从 0 下标开始，我们的 left 就是 i

这里我们的 i 不能是++操作进行往下走，我们的 i 这里是 i = i + gap*2

3、mid = left + gap - 1

在赋值之后呢，我们的mid 要进行判断操作，是否是 >= 数组的长度，如果是，就把其进行 - 1

因为这里我们之后要传给合并有序数组的操作，防止数组越界

4、right = mid + gap

这里同样要进行判断操作， 是否是 >= 数组的长度，如果是，就把其进行 - 1

代码：

java 复制代码

public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortNor(array);
    }

private static void mergeSortTmp(int[] array, int left, int right) {
        if (left >= right) {
            return;
        }
        //分解操作
        int mid = (left + right) / 2;
        mergeSortTmp(array,left,mid);
        mergeSortTmp(array,mid+1,right);
        //每一个分解完之后呢，都要进行排序合并操作
        merge(array,left,mid,right);
    }
//非递归实现归并
public static void mergeSortNor(int[] array) {
        int gap = 1;
        while (gap < array.length) {
            for (int i = 0; i < array.length; i = i + gap*2) {
                int left = i;
                int mid = left + gap - 1;
                if (mid >= array.length) {
                    mid = array.length - 1;
                }
                int right = mid + gap;
                if (right >= array.length) {
                    right = array.length - 1;
                }
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap *= 2;
        }
    }

❄️二、排序算法的分析：

|----------|----------------|----------------|----------------|---------------------|---------|
| 排序方法 | 最好 | 平均 | 最坏（时间复杂度） | 空间复杂度 | 稳定性 |
| 冒泡排序 | O(N^2) | O(N^2) | O(N^2) | O(1) | 稳定 |
| 插入排序 | O(N) | O(N^2) | O(N^2) | O(1) | 稳定 |
| 选择排序 | O(N^2) | O(N^2) | O(N^2) | O(1) | 不稳定 |
| 希尔排序 | O(N) | O(N^1.3) | O(N^1.5) | O(1) | 不稳定 |
| 堆排序 | O(N*logN) | O(N*logN) | O(N*logN) | O(1) | 不稳定 |
| 快速排序 | O(N*logN) | O(N*logN) | O(N^2) | O(log(N))~O(N) | 不稳定 |
| 归并排序 | O(N*logN) | O(N*logN) | O(N*logN) | O(N) | 稳定 |

❄️三、非基于比较的排序：

我们之前介绍的排序都是需要比较的排序方法，我们还有不需要比较的排序方法：计数排序、基数排序、桶排序。

我们的非基于比较的排序可以通过 "传送门" 来了解：

基数排序：

基数排序

桶排序：

桶排序

当然如果需要计数排序的传送门的话，这里也有：

计数排序

❄️总结：

OK，到这里呢我们的排序呢就结束了，这次关于排序的代码呢还是比较多的，要认真的理解它们，同时要画图的去理解它们的执行流程。下一篇博客呢我们就要介绍关于Map与Set的知识啦，让我们尽情期待吧！！！拜拜~~~