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//整体思路

//归并排序的核心思想是 "分而治之":

//分:将数组不断分成两半,直到每个子数组只有一个元素

//治:将已排序的子数组合并,逐步得到更大的有序数组

//最终得到完全排序的数组

//以数组 {12, 11, 13, 5, 6, 7} 为例:

//首先分解为 {12, 11, 13} 和 {5, 6, 7}

//左半部分继续分解为 {12}, {11, 13},排序后合并为 {11, 12, 13}

//右半部分继续分解为 {5}, {6, 7},排序后合并为 {5, 6, 7}

//最终合并左右两部分得到 {5, 6, 7, 11, 12, 13}

public class qq {

public static void mergeSort(int[] arr) {

if (arr == null || arr.length <= 1) {

return; // 数组为空或只有一个元素时无需排序

}

int n = arr.length;

int[] temp = new int[n]; // 临时数组,用于合并过程

sort(arr, 0, n - 1, temp);

}

// 这是归并排序的核心递归方法

// 首先计算中间位置,将数组分为左右两部分

// 递归排序左半部分(left 到 mid)

// 递归排序右半部分(mid+1 到 right)

// 最后调用 merge () 方法合并两个有序子数组

// 分治排序的递归方法

private static void sort(int[] arr, int left, int right, int[] temp) {

if (left < right) {

// 1. 分解:将数组分成两部分

int mid = (left + right) / 2;

// 2. 递归解决:分别排序左右两部分

sort(arr, left, mid, temp);

sort(arr, mid + 1, right, temp);

// 3. 合并:将两个有序子数组合并

merge(arr, left, mid, right, temp);

}

}

// 这是归并排序中最关键的部分,负责合并两个有序子数组

// 使用三个指针分别跟踪左子数组、右子数组和临时数组的当前位置

// 先比较两个子数组的元素,将较小的元素放入临时数组

// 处理剩余元素(左右子数组可能有一个先遍历完)

// 最后将临时数组中的有序元素复制回原数组

// 合并两个有序子数组

private static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right, int[] temp) {

int i = left; // 左子数组的起始索引

int j = mid + 1; // 右子数组的起始索引

int k = left; // 临时数组的起始索引

// 比较两个子数组的元素,将较小的元素放入临时数组

while (i <= mid && j <= right) {

if (arr[i] <= arr[j]) {

temp[k++] = arr[i++];

} else {

temp[k++] = arr[j++];

}

}

// 将左子数组剩余元素复制到临时数组

while (i <= mid) {

temp[k++] = arr[i++];

}

// 将右子数组剩余元素复制到临时数组

while (j <= right) {

temp[k++] = arr[j++];

}

// 将临时数组中的元素复制回原数组

for (i = left; i <= right; i++) {

arr[i] = temp[i];

}

}

// 测试方法

public static void main(String[] args) {

int[] arr = {12, 11, 13, 5, 6, 7};

System.out.println("排序前的数组:");

for (int num : arr) {

System.out.print(num + " ");

}

mergeSort(arr);

System.out.println("\n排序后的数组:");

for (int num : arr) {

System.out.print(num + " ");

}

}

}

//时间复杂度:O (n log n),无论最好、最坏还是平均情况

//空间复杂度:O (n),需要额外的临时数组

//稳定性:稳定排序(相等元素的相对顺序保持不变)

//适合处理大规模数据,尤其适合链表排序

//归并排序通过牺牲空间换取了稳定的高效排序性能,是分治法在排序算法中的经典应用。

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