算法之排序-----排序第二篇 归并排序

归并排序

引言
  这是我学习总结排序算法的第二篇---归并排序，归并排序还是蛮快的。今天也是蛮高心的一天，写归并排序的代码，一次也没有调试，可能因为程序比较小和自己比较熟悉吧，不过可以肯定的是往后要向这种方向要求和发展自己。
算法

  算法描述

  归并操作的过程如下：

申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列
设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置
重复步骤3直到某一指针达到序列尾
将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾
  时间复杂度O(n*log n)，空间复杂度O（n）。
  举个例子跑过程吧，这是最好的学习方法。



各标识符初始化如下，R = （S + E）/2 .



接着，如下（截图不太平，不好看哈

）


 
       


接着如下


  

 
                

 


接着，如下


  

 
      

  

 
      

  

 
   

  


接着，如下


 

 

 
      

  

 
      

  

 
   

  


接着合并，如下（选的例子数据不好，没能体现出改变来。。。。痛。。）


  

 
   

          

 
  


接着合并，如下


   

 
         

 
  


接着合并，如下


     


接着合并，如下



ok，完毕。
实验
       


代码
test.cpp

#include<iostream>
#include<Windows.h>
#include<ctime>
using namespace std;

// function declare
template<class T>
void MergeSort( T data[], size_t s,size_t r, size_t e );
template<class T>
void Partition( T data[], size_t s, size_t e );

size_t const size = 1000000;

int main( )
{
DWORD time_s, time_e;
int * mydata = new int [size] ;
for(size_t i = 0; i < size; i++)
{
mydata[i] = rand() % 1000;
}
cout<<"给"<<size<<"个数据排序 "<<endl;
time_s = GetTickCount();
Partition(mydata,0,size-1);
time_e = GetTickCount();
/*
for(size_t i = 0; i < size; i++)
{
cout<<mydata[i]<<" ";
}
*/
cout<<endl<<"用时 "<<time_e - time_s<<"毫秒"<<endl;
system("pause") ;
return 0 ;
}

template<class T>
void Partition( T data[], size_t s, size_t e )
{
if( data != NULL && s < e )
{
size_t r = (s + e)/2 ;
Partition(data,s,r) ;
Partition(data,r+1,e) ;
MergeSort(data,s,r,e) ;
}
}

template<class T>
void MergeSort( T data[], size_t s,size_t r, size_t e )
{
if( data != NULL && s <= r && r <= e )
{
T * my = new T[e - s + 1] ;
size_t L = s ;
size_t R = r + 1 ;
size_t my_it = 0;
while( L <= r && R <= e )
{
if( data[L] <= data[R] )
my[my_it++] = data[L++];
else
my[my_it++] = data[R++];
}
while( L <= r )
{
my[my_it++] = data[L++];
}
while( R <= e )
{
my[my_it++] = data[R++];
}
for(L = 0; L < (e - s + 1); L++)
{
data[ L+s ] = my[L];
}
}
}