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文章目录
- 🌴前言
- 🌴一.归并排序
- 1.概念
- 2.时间复杂度
- 3.代码实现
- 🌴二、小和问题
- 1.概念
- 2.举例
- 3.代码实现
- 🌴三、逆序对问题
- 1. 概念
- 2. 举例
- 3.代码实现
- 🌴总结
🌴前言
归并排序是建立在归并操作上的一种有效,稳定的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)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。
速度仅次于快速排序,为稳定排序算法,一般用于对总体无序,但是各子项相对有序的数列。
🌴一.归并排序
1.概念
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
第二步: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
第三步: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直到某一指针超出序列尾
将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾
2.时间复杂度
O(n log n)
3.代码实现
public class Example1 {public static void main(String[] args) {int[] arr = {1, 5, 9, 3, 4, 6, 2, 7, 99, 2, 3, 7, 9, 5, 4,76};process(arr, 0, arr.length - 1);System.out.println(Arrays.toString(arr));}private static void process(int[] arr, int L, int R) {if (L == R) {return;}int mid = L + ((R - L) >> 1);process(arr, L, mid);process(arr, mid + 1, R);merge(arr, L, mid, R);}private static void merge(int[] arr, int L, int M, int R) {int[] temp = new int[R - L + 1];int i = 0;int p1 = L;int p2 = M + 1;while (p1 <= M && p2 <= R) {temp[i++] = arr[p1] <= arr[p2] ? arr[p1++] : arr[p2++];}while (p1 <= M){temp[i++]=arr[p1++];}while (p2 <= R){temp[i++] = arr[p2++];}for (int j = 0; j < temp.length; j++) {arr[L+j] = temp[j];}}
}
🌴二、小和问题
1.概念
在一个数组中,每一个数左边比当前数小的数累加起来,叫做这个数组的小和。
2.举例
数组【1,3,4,2,5】中
1
左边比1
小的数,没有
3
左边比3
小的数:1
4
左边比4
小的数:1
、3
2
左边比2
小的数:1
5
左边比5
小的数:1
、3
、4
、2
所以,小和为:1+1+3+1+1+3+4+2=16
3.代码实现
public class Example2 {public static void main(String[] args) {int[] arr = {1, 3, 4, 2, 5};System.out.println(process(arr, 0, arr.length - 1));}private static int process(int[] arr, int l, int r) {if (l == r) {return 0;}int mid = l + ((r - l) >> 1);int leftSum = process(arr, l, mid);int rightSum = process(arr, mid + 1, r);return leftSum + rightSum + merge(arr, l, mid, r);}private static int merge(int[] arr, int l, int mid, int r) {int[] temp = new int[r - l + 1];int i = 0;int p1 = l;int p2 = mid + 1;int sum = 0;while (p1 <= mid && p2 <= r) {sum += arr[p1] < arr[p2] ? (r - p2 + 1) * arr[p1] : 0;temp[i++] = arr[p1] < arr[p2] ? arr[p1++] : arr[p2++];}while (p1 <= mid) {temp[i++] = arr[p1++];}while (p2 <= r) {temp[i++] = arr[p2++];}for (int j = 0; j < temp.length; j++) {arr[l + j] = temp[j];}return sum;}
}
🌴三、逆序对问题
1. 概念
在一个数组中,左边的数如果比右边的数大,则这两个数构成一个逆序对。
2. 举例
在数组【3,2,4,5,0】中
比3
小的:2
、0
比2
小的:0
比4
小的:0
比5
小的:0
比0
小的,没有
所以,该数组的逆序对共有5个
3.代码实现
public class Example3 {public static void main(String[] args) {int[] arr = {3, 2, 4, 5, 0};System.out.println(process(arr, 0, arr.length - 1));}private static int process(int[] arr, int l, int r) {if (l == r) {return 0;}int mid = l + ((r - l) >> 1);int leftR = process(arr, l, mid);int rightR = process(arr, mid + 1, r);return leftR + rightR + merge(arr, l, mid, r);}private static int merge(int[] arr, int l, int mid, int r) {int[] temp = new int[r - l + 1];int i = 0;int p1 = l;int p2 = mid + 1;int sum = 0;while (p1 <= mid && p2 <= r){sum += arr[p1] > arr[p2] ? (mid - p1 + 1) : 0;temp[i++] = arr[p1] > arr[p2] ? arr[p2++] : arr[p1++];}while (p1 <= mid){temp[i++] = arr[p1++];}while (p2 <= r){temp[i++] = arr[p2++];}for (int j = 0; j < temp.length; j++) {arr[l + j] = temp[j];}return sum;}
}
🌴总结
文章中代码的编写使用的都是Java基础知识,多加练习熟能生巧。
本文中若是有出现的错误请在评论区或者私信指出,我再进行改正优化,如果文章对你有所帮助,请给博主一个宝贵的三连,感谢大家😘!!!