算法导论学习笔记(一)排序算法之分治排序
2016-03-02 22:28
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分治顾名思义,就是分而治之。
即将大问题分化成小问题,然后其处理复杂度就会下降很多。“大事化小,小事化了”说的就是这个意思。
分治排序的核心思想是将两串已排序的数列进行合并。而为了使得这两串数列均为已排序数列,则将其再分为更小的两串已排序数列,再进行合并······
第3~7行中以q为边界,将大数组分为两个小数组;
第7、8行为设置哨兵,表明数组结束,能简化部分排序代码;
第12~17行中将两个数组的最前端依次比较,将较小的放入原数组中。
第13~17行共循环n次,则其花费O(n);
所以合并数列部分花费为O(n);
所以时间复杂度为O(n*lg(n))。
即将大问题分化成小问题,然后其处理复杂度就会下降很多。“大事化小,小事化了”说的就是这个意思。
分治排序的核心思想是将两串已排序的数列进行合并。而为了使得这两串数列均为已排序数列,则将其再分为更小的两串已排序数列,再进行合并······
合并部分
再进行合并时,由于这两串数列均以排序,所以可以看作两幅叠好的扑克牌,拿最上面的牌进行比较,将小的牌依次拿出,直至所有的牌合并完毕。算导的合并伪代码
MERGE(A,p,q,r)//其中A为被排序数组,p为左边界,r为右边界,q属于[p,r) 1 n1 = q - p + 1 2 n2 = r - q 3 let L[1..n1 + 1] and R[1..n2 + 1] be new arrays 4 for i = 1 to n1 5 L[i] = A[p + i -1] 6 for j = 1 to n2 7 R[j] = A[q + j] 8 L[n1 + 1] = ∞ 9 R[n2 + 1] = ∞ 10 i = 1 11 j = 1 12 for k = p to r 13 if L[i] <= R[j] 14 A[k] = L[i] 15 i = i + 1 16 else A[k] = R[j] 17 j = j + 1
第3~7行中以q为边界,将大数组分为两个小数组;
第7、8行为设置哨兵,表明数组结束,能简化部分排序代码;
第12~17行中将两个数组的最前端依次比较,将较小的放入原数组中。
时间复杂度
第5、7行将整个数列分为两部分,则其共花费O(n);第13~17行共循环n次,则其花费O(n);
所以合并数列部分花费为O(n);
递归部分
算导的伪代码
MERGE-SORT(A,p,r) 1 if p < r 2 q = (p+r)/2 3 MERGE-SORT(A,p,q) 4 MERGE-SORT(A,q+1,r) 5 MERGE(A,p,q,r)
时间复杂度
依据P21,其总代价为cn * lg(n) + cn;所以时间复杂度为O(n*lg(n))。
代码片段如下
void merge(int *arraySort,int left,int center,int right) { int leftArray[center-left+2]; int rightArray[right-center+1]; int i,j; for(i = 0;i<=center-left;i++) leftArray[i] = arraySort[i+left]; for(j = 0;j<right-center;j++) rightArray[j] = arraySort[j+center+1]; leftArray[center-left+1] = 0x3f3f3f3f; rightArray[right-center] = 0x3f3f3f3f; i = 0; j = 0; for(int q = left;q<=right;q++){ if(leftArray[i]<rightArray[j]){ arraySort[q] = leftArray[i]; i++; } else { arraySort[q] = rightArray[j]; j++; } } } void mergeSort(int *arraySort,int left,int right) { if(left<right){ int center = (left+right)/2; mergeSort(arraySort,left,center); mergeSort(arraySort,center+1,right); merge(arraySort,left,center,right); } }
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