数据结构-归并排序+计数排序

1.归并排序

基本思想:
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。 归并排序核心步骤:

相当于每次把待排数据分为两个子区间,如果每个子区间有序,再让两个子区间归并起来也有序,那整体就有序了。我们可以按照二叉树的思想,把子区间再分为两份,使子区间的子区间有序.......直到子区间分无可分为止。

具体过程如下:

那该如何让两个有序子区间归并呢?

直接在数组中肯定不行,这样会发生数据的覆盖。所以我们可以像之前合并两个有序数组一样,另外开辟一个空间tmp,依次比较两个有序子区间的值,每次比较后把较小的放在tmp中,如果其中一个子区间提前结束,就把另外一个子区间的剩余的数据全放进tmp,最后把tmp中的数据拷贝回原数组。

使用递归实现:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
void _MegeSort(int* a, int begin, int end,int*tmp)
{//只剩一个数据,递归结束if (begin == end){return;}int mid = (begin + end) / 2;//递归子区间,分为两部分_MegeSort(a, begin, mid, tmp);_MegeSort(a, mid+1, end, tmp);int begin1 = begin, end1 = mid;int begin2 = mid + 1, end2 = end;int j = begin;//两部分比较,每次小的放入tmpwhile (begin1 <= end1 && begin2 <= end2){if (a[begin1] < a[begin2]){tmp[j++] = a[begin1++];}else{tmp[j++] = a[begin2++];}}//哪部分有剩余,全部放入tmpwhile (begin1 <= end1){tmp[j++] = a[begin1++];}while (begin2 <= end2){tmp[j++] = a[begin2++];}//拷贝到原数组memcpy(a + begin, tmp + begin, sizeof(int) * (end - begin + 1));
}
void MegeSort(int* a, int n)
{int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);_MegeSort(a, 0, n - 1, tmp);free(tmp);
}void Print(int* a, int n)
{for (int i = 0; i < n; i++){printf("%d ",a[i]);}printf("\n");
}
int main()
{int a[] = { 1,4,9,6,3,5,2,8,10,7,11,1};MegeSort(a, sizeof(a) / sizeof(int));Print(a, sizeof(a) / sizeof(int));return 0;
}

注意:

1. 因为每次递归的子区间都不一定是从0开始的,所以我们拷贝数据时,最好从begin的位置开始:

//拷贝到原数组
memcpy(a + begin, tmp + begin, sizeof(int) * (end - begin + 1));

2. 在代码中j作为tmp的坐标,每次往tmp中放入数据后都要加一,但不能初始化为0,否则每次递归进入,j的值都会清0,所以最好初始化:j=begin

归并排序的复杂度:

时间复杂度O(N*logN)

归并排序每次递归都要把待排数据分为两份,相当于二分法,那一共有logN层递归,而每次递归都要比较数据,要把每个数据都遍历一遍,每层的时间复杂度就是O(N),所以总共的时间复杂度是O(N*logN)。

空间复杂度:O(N) 

刚开始就开辟了空间,此时就已经是O(N)了,而递归过程中函数栈帧的创建是logN,所以总的空间复杂度是:O(N+logN),但是量级没变,还是O(N)。

2.非递归实现归并排序

非递归实现归并排序,我们只需模拟上述的递归过程即可,把递归过程转换为:把数据先分为2个一组,全部归并一遍,拷贝回原数组,然后4个一组,全部归并一遍,拷贝回原数组,再8个一组, 全部归并一遍,拷贝回原数组,

那我们就可以设置一个gap,两个数据为一组时,gap=1,每归并一组数据就往后跳2*gap步,直到全部归并一遍,再次分组,这次gap=2,每归并一组数据往后跳2*gap步,直到全部归并一遍,下次gap=4,跳2*gap步.....,直到gap>n就停止,

代码如下:

void MegeSortNonR(int* a, int n)
{int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (tmp == NULL){perror("malloc fail\n");return;}int gap = 1;while (gap < n){int j = 0;for (int i = 0; i < n; i += 2 * gap){int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;//两部分比较,每次小的放入tmpwhile (begin1 <= end1 && begin2 <= end2){if (a[begin1] < a[begin2]){tmp[j++] = a[begin1++];}else{tmp[j++] = a[begin2++];}}//哪部分有剩余,全部放入tmpwhile (begin1 <= end1){tmp[j++] = a[begin1++];}while (begin2 <= end2){tmp[j++] = a[begin2++];}}memcpy(a, tmp, sizeof(int) * n);gap *= 2;}free(tmp);
}

测试一下:

上面结果看起来,我们排序成功了,但是上述代码真的对吗?

上面代码我们在测试时用的是8个数据,但是如果用9个、10个等,就会发现排序并不会成功,可能程序还会崩掉,这是为什么呢?

因为我们在分组时,是按照固定的2的次方分的,一旦数据个数不是2、4、8的次方,后面归并时就会发生越界问题。

下面我们给10个数据打印一下边界,会发现,有三种越界的方式,:

那我们对这三种情况分别做一下处理:

第1、2种情况出现时,我们直接break,第三种情况,我们修改边界,令end2=n-1,但是注意直接break后,第1、2种情况往tmp中归并时会少一部分数据(如上图蓝框所示),所以最后把tmp的数据往a中拷贝时,不能一次性全部拷贝回去,否则a中这些数据就永远丢失了,所以最好归并一段,拷贝一段,这样拷贝过去的数据只会把前面的数据覆盖,没参与归并的数据还在a中。

代码如下:

void MegeSortNonR(int* a, int n)
{int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);if (tmp == NULL){perror("malloc fail\n");return;}int gap = 1;while (gap < n){int j = 0;for (int i = 0; i < n; i += 2 * gap){int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;if (end1 >= n || begin2 >= n){break;}//修正if (end2 >= n){end2 = n - 1;}//两部分比较,每次小的放入tmpwhile (begin1 <= end1 && begin2 <= end2){if (a[begin1] < a[begin2]){tmp[j++] = a[begin1++];}else{tmp[j++] = a[begin2++];}}//哪部分有剩余,全部放入tmpwhile (begin1 <= end1){tmp[j++] = a[begin1++];}while (begin2 <= end2){tmp[j++] = a[begin2++];}//归并一段,拷贝一段memcpy(a+i, tmp+i, sizeof(int) * (end2-i+1));}gap *= 2;}free(tmp);
}

3.计数排序

基本思想:

1. 统计每个数据出现的次数。

2. 根据数据的次数排序。 

如果我们要排序的数在0~9之间,我们可以像上面一样开辟10个int大小的空间,统计待排数据中每个数据的个数,在开辟出的数组的相应下标处计数,那如果我们要排序的数据在100~109之间呢?难道开辟110个空间吗?

当然不是,我们可以做相对映射,在开辟空间之前,先找到待排数据中的最小值和最大值,开辟空间的大小就是:sizeof(int)*(max-min+1),开辟出的数组下标应该是:0~9,0~9下标的位置分别对应的是100~109,计数时,在下标为该数据减待排数据中的最小值的位置统计次数,例如:109就在109-100=9的下标处统计次数,统计完排序的时候再加上最小值即可。

代码如下:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
void CountSort(int* a, int n)
{int min = a[0], max = a[0];//找最大值和最小值for (int i = 0; i < n; i++){if (a[i] < a[0]){min = a[i];}if (a[i] > a[0]){max = a[i];}}int range = max - min + 1;int* count = (int*)malloc(sizeof(int) * range);memset(count, 0, sizeof(int) * range);//计数for (int i = 0; i < n; i++){count[a[i] - min]++;}//排序int k = 0;for (int j = 0; j < range; j++){while (count[j]--){a[k++] = j + min;}}
}
//打印函数
Print(int* a, int n)
{for (int i = 0; i < n; i++){printf("%d ", a[i]);}printf("\n");
}
int main()
{int a[] = { 6,1,6,7,9,6,4,5,6,1 };CountSort(a, sizeof(a) / sizeof(int));Print(a, sizeof(a) / sizeof(int));return 0;
}

计数排序的复杂度:

时间复杂度:O(N+range)

寻找最大值和最小值时,遍历一遍数组,时间复杂度是:O(N),由于待排数据的范围是range,排序时所耗费的时间复杂度是:O(range),所以最终的时间复杂度是:O(N+range)

如果知道N和range的大小,N大,就是O(N),range大,就是O(range)

空间复杂度:O(range)

额外开辟的空间个数是range,所以空间复杂度就是:O(range)

4.排序的复杂度和稳定性

总结如下:

 以上就是排序学习的全部内容了,到这,数据结构的学习就告一段落了,近期会停更一段时间,用来复习,后面将继续学习C++的知识,

未完待续。。。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/167446.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

2023年P气瓶充装证模拟考试题库及P气瓶充装理论考试试题

题库来源&#xff1a;安全生产模拟考试一点通公众号小程序 2023年P气瓶充装证模拟考试题库及P气瓶充装理论考试试题是由安全生产模拟考试一点通提供&#xff0c;P气瓶充装证模拟考试题库是根据P气瓶充装最新版教材&#xff0c;P气瓶充装大纲整理而成&#xff08;含2023年P气瓶…

pulseaudio是如何测试出音频延迟的

通常专业的音频设备生产厂商都有专业的设备来测试精确的音频链路延时。 那么没有专业设备怎么测试出音频延迟呢?如下图,我们可以看到pulseaudio可以测试出硬件音频延迟。 那么,他是怎么测试出硬件延迟的呢?他的理论依据是什么呢?接下来我带大伙一起探索一下。 /*占位…

红队攻防实战之从边界突破到漫游内网(无cs和msf)

也许有一天我们再相逢&#xff0c;睁大眼睛看清楚&#xff0c;我才是英雄。 本文首发于先知社区&#xff0c;原创作者即是本人 本篇文章目录 网络拓扑图&#xff1a; 本次红队攻防实战所需绘制的拓扑图如下&#xff1a; 边界突破 访问网站&#xff1a; http://xxx.xxx.xxx…

Linux 排查必看文件

目录 1. 登录日志 1.1 /var/log/wtmp 1.2 /var/log/btmp.* 1.3 /var/log/lastlog 1.4 /var/log/faillog 1.5 /var/log/secure 1.6 /var/log/auth.log 2. 系统日志 2.1 /var/log/cron.* 2.2 /var/log/syslog 2.3 /var/log/audit/audit.*log 3. 历史命令 3.1 ~/…

Docker 中OpenResty下载与使用

1Panel安装OpenResty 查看到就说明安装成功 部署项目 在http中添加&#xff1a; server { listen 8001; //端口号 server_name localhost; location / { root /admin; //项目路径 index index.html index.htm; …

Java二级医院区域HIS信息管理系统源码(SaaS服务)

一个好的HIS系统&#xff0c;要具有开放性&#xff0c;便于扩展升级&#xff0c;增加新的功能模块&#xff0c;支撑好医院的业务的拓展&#xff0c;而且可以反过来给医院赋能&#xff0c;最终向更多的患者提供更好的服务。 系统采用前后端分离架构&#xff0c;前端由Angular、J…

P1028 [NOIP2001 普及组] 数的计算

时刻记住一句话&#xff1a;写递归&#xff0c;1画图&#xff0c;2大脑放空&#xff01;&#xff01;&#xff01; 意思是&#xff0c;自己写递归题目&#xff0c;先用样例给的数据画图&#xff0c;然后想一个超级简单的思路&#xff0c;直接套上去就可以了。 上题干&#xff…

牛客 HJ106 字符逆序 golang实现

牛客题目算法连接 题目 golang 实现 package mainimport ("fmt""bufio""os" )func main() {str, _ : bufio.NewReader(os.Stdin).ReadString(\n)if len(str) 0 {return } else {newstr:""strLen:len(str)-1for i:strLen;i>0;i-…

生产环境出现问题,测试人如何做工作复盘?

很多时候我们能把大部分的Bug或一些部署等问题在业务上线之前就解决了&#xff0c;但由于某些因素&#xff0c;线上问题还是时而出现&#xff0c;影响业务生产甚至是公司效益。 避免线上问题的发生以及线上问题及时处理是测试人员的一项重要职责&#xff0c;如何快速地处理&am…

XG916Ⅱ轮式装载机后驱动桥设计机械设计CAD

wx供重浩&#xff1a;创享日记 对话框发送&#xff1a;装载机 获取完整论文报告工程源文件 本次设计内容为XG916Ⅱ装载机后驱动桥设计&#xff0c;大致上分为主传动的设计&#xff0c;差速器的设计&#xff0c;半轴的设计&#xff0c;最终传动的设计四大部分。其中主传动锥齿轮…

【多线程】Thread类的使用

目录 1.概述 2.Thread的常见构造方法 3.Thread的几个常见属性 4.启动一个线程-start() 5.中断一个线程 5.1通过共享的标记来进行沟通 5.2 调用 interrupt() 方法来通知 6.等待一个进程 7.获取当前线程引用 8.线程的状态 8.1所有状态 8.2线程状态和转移的意义 1.概述 …

Relabel与Metic Relabel

Prometheus支持多种方式的自动发现目标&#xff08;targets&#xff09;&#xff0c;以下是一些常见的自动发现方式&#xff1a; 静态配置&#xff1a;您可以在Prometheus配置文件中直接列出要监测的目标。这种方式适用于目标相对稳定的情况下&#xff0c;例如固定的服务器或设…

HCIA-RS基础:动态路由协议基础

摘要&#xff1a;本文介绍动态路由协议的基本概念&#xff0c;为后续动态路由协议原理课程提供基础和引入。主要讲解常见的动态路由协议、动态路由协议的分类&#xff0c;以及路由协议的功能和自治系统的概念。文章旨在优化标题吸引力&#xff0c;并通过详细的内容夯实读者对动…

自求导的方法实现线性回归算法

线性回归是一种常用的回归算法&#xff0c;用于建立输入变量和连续输出变量之间的关系。传统的线性回归算法通常依赖于繁琐的数学推导和梯度计算。但是&#xff0c;随着深度学习的兴起&#xff0c;自求导的方法逐渐成为实现线性回归算法的有效途径。本文将介绍如何使用自求导的…

VMware安装windows操作系统

一、下载镜像包 地址&#xff1a;镜像包地址。 找到需要的版本下载镜像包。 二、安装 打开VMware新建虚拟机&#xff0c;选择用镜像文件。将下载的镜像包加载进去即可。

python opencv 边缘检测(sobel、沙尔算子、拉普拉斯算子、Canny)

python opencv 边缘检测&#xff08;sobel、沙尔算子、拉普拉斯算子、Canny&#xff09; 这次实验&#xff0c;我们分别使用opencv 的 sobel算子、沙尔算子、拉普拉斯算子三种算子取进行边缘检测&#xff0c;然后后面又使用了Canny算法进行边缘检测。 直接看代码&#xff0c;代…

论文导读 | 10月专题内容精选:人的预测

编者按 本次论文导读&#xff0c;编者选择了10月份OR和MS上与"人的预测"有关的三篇文章&#xff0c;分别涉及群体智慧的提取&#xff0c;个体序列预测的评估&#xff0c;以及决策者对风险的扭曲感知在分布式鲁棒优化中的应用。其中&#xff0c;从基于"生成式可能…

使用VUE3实现简单颜色盘,吸管组件,useEyeDropper和<input type=“color“ />的使用

1.使用vueuse中的useEyeDropper来实现滴管的功能和使用input中的type"color"属性来实现颜色盘 效果&#xff1a; 图标触发吸管 input触发颜色盘 组件代码部分 &#xff1a;<dropper> ---- vueuse使用 <template><div class"sRGBHexWrap fbc…

补充:如何提高selenium的运行速度?

已经通读该专栏文章的同学,或许对UI自动化测试有了一定的掌握,细心的同学肯定会发现一个问题,当用例量达到一定程度时,对于整体用例的执行速度肯定不会很满意。除了应用多线程运行用例的方式加快速度,有没有其他的方法呢? 今天告诉大家,方法是有的!也是本人新学的。即…

[PyTorch][chapter 66][强化学习-值函数近似]

前言 现实强化学习任务面临的状态空间往往是连续的,无穷多个。 这里主要针对这种连续的状态空间处理。后面DQN 也是这种处理思路。 目录&#xff1a; 1&#xff1a; 原理 2&#xff1a; 梯度更新 3&#xff1a; target 和 预测值 4 流程 一 原理 强化学习最重要的是得到 …