算法 -- 归并排序 - 草稿

merge 归并排序原理

归并排序 == 递归 + 合并

合并

将两个有序的数组合并成一个有序的大数组;(从两个小数组的第一个元素开始比较,将较小的放进大数组的第一个元素;再将两个小数组最前面的元素比较,将较小的放进大数组的第二个元素....直到一个小数组先耗尽,将另一个小数组直接追加到大数组后面)

递归

假设给定一个数组,要将其排序;可以先递归地将数组分半,直到不能再分(此时,一个小数组只有一个元素),再将小数组逐渐合并成大数组

原地归并

给定一个数组,创建一个副本;将副本中元素排序后复制到原来的数组中(递归后,第一次是sample[0]和sample[1] 比较后,依次复制经数组;第二次是 sample[3] 和 sample[4] 比较后,复制进数组);这样存储结果时不用创建新的数组,节省了空间;

分解大数组

分解大数组有两种方法:自顶向下 和 自底向上

  • 自顶向下:写一个将数组分成两半的函数,递归地调用该函数直到不能再分解(此时一个小数组只包含一个元素)
  • 自底向上:既然递归底部上一个小数组只包含一个元素,那么可以一开始就直接从副本一个一个地读取,比较后,放进大数组中;(类似于解决大问题中的小问题,再将所有解决的小问题合并起来)

代码

递归的代码分为两大部分:

  • 合并
  • 分解
    • 自顶向下
    • 自底向上

合并代码

#!/usr/bin/python3

class Merge:
    def merge(self, sample, low, mid, high):
        aux = sample[:]

        # part 1: [low:mid]     index: i
        # part 2: [mid+1:high]  index: j
        # sample  -- index: n
        i = low
        j = mid + 1
        for n in range(low, high+1):
            if i > mid:  # part 1 over
                sample[n] = aux[j]
                j += 1
            elif j > high: # part 2 over
                sample[n] = aux[i]
                i += 1
            elif aux[i] < aux[j]:
                sample[n] = aux[i]
                i += 1
            else: 
                sample[n] = aux[j]
                j += 1

    def sortTtoB(self, sample, low, high):
        mid = low + (high - low) // 2 
        if low >= high:
            pass
        else:
            self.sortTtoB(sample, low, mid)
            self.sortTtoB(sample, mid + 1, high)
            self.merge(sample, low, mid, high)


if __name__ == '__main__':
    sample = input().split()
    sort = Merge()
    sort.sortTtoB(sample, 0, len(sample) - 1)
    for elem in sample:
        print(elem, end=' ')
    print()
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