《算法》归并排序学习

继续学习《算法》,这次依然是排序算法的学习:归并排序。
在这次的学习中本人遇到了一些问题,主要就是归并排序的实现较前面的选择排序和插入排序较为复杂。最主要的原因还是在《算法》中代码都是java实现的,我在用swift写的时候不仔细出了点错误。于是百度了一些C++的代码,再用C++代码实现了排序的过程之后才理解了整个排序的过程。

还是先上代码吧,将代码运行起来逐步的观察排序的过程更有利于理解;

本文中提及的‘分解’并不是真正的将数组变为一个个的小数组,而是根据角标当成小数组来分段的处理。

本文中标示数组起始和结束位置的lo和hi为左右都包含,并非常见的左包含右不包含,代码注释中已提及。

首先提供一个全局的临时数组 aux 用于归并操作;
num 为了方便测试不同长度的数组排序

let num = 10
var aux = [Int](repeating:0 , count:num)

归并的方法:

/// 归并
///
/// - Parameters:
///   - a: 需要归并的数组
///   - lo: 归并的起始位置(包含)
///   - mid: 归并的中间位置(视为包含在左边部分)
///   - hi: 归并的终点位置(包含)
func merge(a : inout[Int], lo : Int, mid : Int, hi : Int) -> Void {
    /**
     i、为左边数组的起始位置,
     j、为右边数组的起始位置;
     */
    var i = lo,j = mid+1
    /**
     将数组 a 中需要归并的元素复制到 数组 aux 的对应位置;
     */
    for k in lo...hi {
        aux[k] = a[k]
    }
    /**
     归并 操作
     */
    for k in lo...hi {
        /**
         当 i > mid 时,说明左边的数组已经全部归并完成,
         这时只需要将 右边剩余的部分归并到 a 数组中即可;
         */
        if i>mid {
            a[k] = aux[j]
            j = j+1
            /**
             当 j>hi 时,说明右边的数组已经全部归并完成,
             这时只需要将左边剩余的部分归并到 a 数组中即可;
             */
        }else if j>hi {
        a[k] = aux[i]
            i = i+1
            /**
               比较 左右两边数组元素的大小,
               将较小的元素先归并到数组a中,并将对应的i或者j加一;
             * 这里是归并过程完成排序的部分。
             *  归并排序始终将数组一分为二,最终将分成只有单个元素的小数组。
             *  那么只需要将较小的放在放在前面即可完成两个小数组的排序。
             *  两个小数组在归并时,如果其中一个全部归并完成,那么剩余的数组要么是只有一个元素且较大,
                 要么是已经完成排序且全部大于已经完成的部分。
             */
        }else if aux[i]<aux[j] {
            a[k] = aux[i]
            i = i+1
        }else {
            a[k] = aux[j]
            j = j+1
        }
    }
}

排序的方法:

/// 归并排序方法
///
/// - Parameters:
///   - a: 排序的数组
///   - lo: 起始位置(包含)
///   - hi: 结束位置(包含)
func sort(a:inout[Int], lo:Int, hi:Int) -> Void {
    ///当lo大于或者等于hi时说明数组不能再分了。
    if lo>=hi {
        return
    }
    ///mid为归并排序数组的中间位置,是分割数组的位置
    ///mid被认为包含在左边数组里
    let mid = lo+(hi-lo)/2
    /**
     递归调用,将数组 a 逐步的不解为只有一个元素的数组(并非创建新的数组,只是根据小标按照单个数组的方式处理)
     */
    sort(a: &a, lo: lo, hi: mid)
    sort(a: &a, lo: mid+1, hi: hi)
    /**
     将数组归并 排序
     */
    merge(a: &a, lo: lo, mid: mid, hi: hi)
}

现在将代码运行起来吧。

var a = [Int]()

for i in 0..<num {
//    let c = arc4random_uniform(UInt32(num))
//    a.append(Int(c))
    a.append(num-i-1)
}

print("初始数组-->",a)
sort(a: &a, lo: 0, hi: a.count-1)
print("排序完成",a)

最开始为了方便查看排序的过程,并未使用无序的数组,而是使用了一个逆序的数组。附上C++运行的归并排序过程方便理解:

归并排序过程

lo=0,mid=0,hi=1
初始9,8

初始9,8 为第一次归并操作时归并的两个数组,左边为[9] 右边为[8]。在归并过程中将较小的元素放在靠前的位置完成归并时即成为

8 9

之后:

lo=0,mid=1,hi=2
初始8 9 ,7

第二次归并操作,完成归并且有序的[8,9]为左边的数组 ,[7] 为右边的数组。在归并时逐个比较两数组元素的大小 7<8 ,即将7放在靠前的位置。之后右边数组完成归并,将左边的数组[8,9]归并在后面位置。即为:

7 8 9

通过观察我们发现 排序过程中 归并排序会将整个数组分成只含有一个元素的数组,然后两两进行归并操作。之后再进一步归并直至完成整个过程。
在这个归并过程中因为始终将较小的元素放在靠前的位置,所以在完成归并时数组就变成了有序的。

《算�法》归并排序子数组依赖树

归并排序会将整个数组全部递归的"分解"为小数组进行排序,当数组较为庞大时归并操作就会变的过于频繁。因此在处理较大的数据时可以在数组被"分解"为较小的数组时使用插入排序,这样可以避免过于频繁的归并操作。

/// 对数组的部分元素插入排序
///
/// - Parameters:
///   - a: 排序的数组
///   - lo: 起始位置(包含)
///   - hi: 结束位置(包含)
func insertSort(a:inout[Int], lo:Int, hi:Int) -> Void {
    for i in lo+1...hi {
        for j in lo..<i {
            let num = i-j
            if a[num]<a[num-1] {
                let temp = a[num]
                a[num] = a[num-1]
                a[num - 1] = temp
            }else {
                break
            }
        }
    }
}

排序的方法修改为:

/// 归并排序方法
///
/// - Parameters:
///   - a: 排序的数组
///   - lo: 起始位置(包含)
///   - hi: 结束位置(包含)
func sort(a:inout[Int], lo:Int, hi:Int) -> Void {
    ///当lo大于或者等于hi时说明数组不能再分了。
    if lo>=hi {
        return
    }
    let len = 10000
    
    if hi-lo<len {
        insertSort(a: &a, lo: lo, hi: hi)
        return
    }
    
    ///mid为归并排序数组的中间位置,是分割数组的位置
    ///mid被认为包含在左边数组里
    let mid = lo+(hi-lo)/2
    /**
     递归调用,将数组 a 逐步的不解为只有一个元素的数组(并非创建新的数组,只是根据小标按照单个数组的方式处理)
     */
    sort(a: &a, lo: lo, hi: mid)
    sort(a: &a, lo: mid+1, hi: hi)
    /**
     将数组归并 排序
     */
    merge(a: &a, lo: lo, mid: mid, hi: hi)
}

sort方法中 len 即表示元素少于多少则使用插入排序,这个越大则需要做的归并操作越少,越小则归并操作越多。但是这个数字也不是越大越好,随着 len 的增大插入算法处理庞大数据的性能下降。因此在使用这种方式的归并排序需要选择合适 len 的大小。

To be continued

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