分治算法归并排序

news2024/11/13 10:42:34

分治算法

基本概念

把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题…直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。

分治法的基本步骤

分治法在每一层递归上都有三个步骤:

step1分解:将原问题分解为若干个规模较小,相互独立,与原问题形式相同的子问题;
step2解决:若子问题规模较小而容易被解决则直接解,否则递归地解各个子问题
step3合并:将各个子问题的解合并为原问题的解。

归并排序

归并排序是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治)策略(分治法将问题分成一些小的问题然后递归求解,而治的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

代码如下:

#include <iostream>
using namespace std;

const int N = 1e4 + 10;
int is1[N], is2[N]; // `is1` 为主数组,`is2` 为辅助数组

// 合并两个有序子数组的函数
void merge(int low, int mid, int high) {
    int i = low, j = mid + 1, k = low; // 初始化 i, j, k 指针

    // 合并两个有序子数组
    while (i <= mid && j <= high) {
        if (is1[i] < is1[j]) {
            is2[k++] = is1[i++]; // 左子数组元素更小,拷贝到辅助数组
        }
        else {
            is2[k++] = is1[j++]; // 右子数组元素更小,拷贝到辅助数组
        }
    }

    // 处理左子数组剩余元素
    while (i <= mid) {
        is2[k++] = is1[i++];
    }

    // 处理右子数组剩余元素
    while (j <= high) {
        is2[k++] = is1[j++];
    }

    // 将辅助数组中的合并结果拷贝回主数组
    for (int i = low; i <= high; i++) {
        is1[i] = is2[i];
    }
}

// 归并排序递归函数
void mergesort(int l, int r) {
    if (l >= r) {
        return; // 如果子数组长度为1或无效,直接返回
    }

    int mid = (l + r) >> 1; // 计算中间索引
    mergesort(l, mid);      // 递归排序左半部分
    mergesort(mid + 1, r);  // 递归排序右半部分
    merge(l, mid, r);       // 合并两个有序子数组
}

int main() {
    int n;
    cin >> n; // 输入数组长度

    // 输入数组元素
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> is1[i];
    }

    // 归并排序
    mergesort(1, n);

    // 输出排序后的数组
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cout << is1[i] << ' ';
    }
    cout << endl;

    return 0;
}

代码模板

// 合并排序函数
void merge_sort(int q[], int l, int r)
{
    // 如果子数组只有一个元素或为空,则无需排序
    if (l >= r) return;
    // 计算中间点
    int mid = l + r >> 1;
    // 递归地排序左半部分
    merge_sort(q, l, mid);
    // 递归地排序右半部分
    merge_sort(q, mid + 1, r);
    // 定义临时数组用于合并
    int k = 0, i = l, j = mid + 1;
    int tmp[r - l + 1]; // 临时数组大小为当前处理的子数组大小
    // 合并两个已排序的子数组
    while (i <= mid && j <= r)
        if (q[i] <= q[j]) tmp[k ++ ] = q[i ++ ]; // 将较小的元素放入临时数组
        else tmp[k ++ ] = q[j ++ ]; // 将较小的元素放入临时数组
    // 将左半部分剩余的元素添加到临时数组
    while (i <= mid) tmp[k ++ ] = q[i ++ ];
    // 将右半部分剩余的元素添加到临时数组
    while (j <= r) tmp[k ++ ] = q[j ++ ];
    // 将临时数组中的元素复制回原数组
    for (i = l, j = 0; i <= r; i ++, j ++ ) q[i] = tmp[j];
}

代码链接gitee

归并排序的时间复杂度为O(nlogn)

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.coloradmin.cn/o/2142019.html

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,一经查实,立即删除!

相关文章

单细胞CCA整合流程学习(SeuratV5/V4)

CCA&#xff08;Canonical Correlation Analysis&#xff09;和 Harmony 是两种常用于单细胞 RNA 测序&#xff08;scRNA-seq&#xff09;数据整合和批次效应校正的方法。 CCA 通过计算两个&#xff08;或多个&#xff09;数据集的线性组合&#xff0c;使这些组合之间的相关性…

1、vectorCast单元测试常用操作

一、自动创建测试工程 1、设置工作目录 进入软件主页面,点击file,选择set working directory,随便选择一个保存该项目的目录即可。 2、创建一个空工程 编译器选择vector自带的编译器,vectorCast MinGW C。 此时项目工程就创建好了 2.1、配置编译器节点 点击编译器节点…

JAVA毕业设计173—基于Java+Springboot+vue3的酒店民宿管理系统(源代码+数据库)

毕设所有选题&#xff1a; https://blog.csdn.net/2303_76227485/article/details/131104075 基于JavaSpringbootvue3的酒店民宿管理系统(源代码数据库)173 一、系统介绍 本项目前后端分离(可以改为ssm版本)&#xff0c;分为用户、员工、管理员三种角色 1、用户&#xff1a…

Nowcoder—链表的回文结构

题目描述 题目分析 1.回文结构是指一个序列或字符串从前往后读或从后往前读都是相同的。 2.时间复杂度为O(n)&#xff0c;说明循环只能有一层&#xff1b;空间复杂度为O(1)&#xff0c;说明不能额外的申请空间。 3.链表的结点最多不会超过900个。 思路 1 思路1&#xff1a;…

2024年数字中国创新赛-MISC

1 wireshark-1 可以看到在theanswerishere.php执行了sql注入&#xff0c;所以存在漏洞的PHP页面名称是theanswerishere.php 2 wireshark-2 从以上漏洞测试我们发现在一共有三列 3 wireshark-3 从这里我们可以看到注入的列名是th1sfI4g 4 wireshark-4 从这里回显包我们能看到…

鸿蒙next web组件和h5 交互实战来了

前言导读 鸿蒙next web组件这个专题之前一直想讲一下 苦于没有时间&#xff0c;周末把代码研究的差不多了&#xff0c;所以就趁着现在这个时间节点分享给大家。也希望能对各位读者网友工作和学习有帮助&#xff0c;废话不多说我们正式开始。 效果图 默认页面 上面H5 下面ArkU…

深度学习--------------序列模型

目录 序列数据统计工具&#xff08;方案一&#xff09;马尔可夫假设&#xff08;方案二&#xff09;潜变量模型总结 序列模型基于马尔可夫假设方式该部分总代码 单步预测多步预测k步预测该部分总代码 序列数据 实际中数据是有时序结构的。 统计工具 在时间t观察带 x t x_t xt…

二叉搜索树(Java实现)

博主主页: 码农派大星. 数据结构专栏:Java数据结构 数据库专栏:MySQL数据库 JavaEE专栏:JavaEE 关注博主带你了解更多数据结构知识 1.概念 二叉搜索树又称二叉排序树,或者它是一棵空树,或者是具有以下性质的二叉树: 若它的左子树不为空&#xff0c;则左子树上所有节点的值都…

【kafka-01】kafka安装和基本核心概念

Kafka系列整体栏目 内容链接地址【一】afka安装和基本核心概念https://zhenghuisheng.blog.csdn.net/article/details/142213307【二】kafka集群搭建https://zhenghuisheng.blog.csdn.net/article/details/142253288 kafka安装和基本核心概念 一&#xff0c;kafka安装和基本核心…

MoneyPrinterTurbo 安装使用流程

项目地址&#xff1a; https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo 开发环境&#xff1a;mac 1 git 下载 # 下载代码到本地 git clone https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo.git cd MoneyPrinterTurbo2 docker 配源 在 docker 安装目录执行以下命令显示隐藏…

Spring模块详解Ⅳ(Spring ORM和Spring Transaction)

目录 Spring ORM&#xff08;Object-Relational Mapping&#xff09;作用核心组件使用步骤事务管理代码演示优点挑战总结 Spring Transaction&#xff08;Spring事务管理&#xff09;事务的基本概念Spring事务管理的类型声明式事务管理事务的传播行为&#xff08;Propagation&a…

【LabVIEW学习篇 - 25】:JKI状态机

文章目录 JKI状态机JKI状态机安装JKI状态机的基本了解状态机的运行原理示例 JKI状态机 JKI状态机的核心就是队列消息状态机用户事件处理器模式&#xff0c;JKI状态机采用指定格式的字符串来描述状态。 JKI状态机并没有采用队列而是采用指定的字符串进行存储&#xff0c;它封装…

【论文阅读】PERCEIVER-ACTOR: A Multi-Task Transformer for Robotic Manipulation

Abstract transformers凭借其对大型数据集的扩展能力&#xff0c;彻底改变了视觉和自然语言处理。但在机器人操作中&#xff0c;数据既有限又昂贵。通过正确的问题表述&#xff0c;操纵仍然可以从变形金刚中受益吗&#xff1f;我们使用peract来研究这个问题&#xff0c;peract…

图解Redis 02 | String数据类型的原理及应用场景

介绍 在 Redis 中&#xff0c;String 是一种重要的数据类型&#xff0c;是最基本的 key-value 结构&#xff0c;在这个结构中&#xff0c; value 是一个字符串。value 所能容纳的数据最大长度为512M。 需要注意的是&#xff0c;这里的字符串不只指文本数据&#xff0c;它还可…

Https AK--(ssl 安全感满满)

免责声明&#xff1a;本文仅做分享&#xff01; 目录 https探测 openssl Openssl连接服务器获取基本信息 连接命令&#xff1a; 指定算法连接: 测试弱协议连接是否可以连接: 得到的内容包括&#xff1a; sslscan 在线查询证书 https AK type 中间人AK sslsplit 工具…

【C++题解】1997. 孤独的素数

欢迎关注本专栏《C从零基础到信奥赛入门级&#xff08;CSP-J&#xff09;》 问题&#xff1a;1997. 孤独的素数 类型&#xff1a;二维数组 题目描述&#xff1a; 在一个 n 行 m 列的矩阵王国中&#xff0c;生活着一些整数&#xff0c;其中一些是素数&#xff0c;一些不是素数…

数据中心一体化智能运维方案

数据中心基础运维概述 在当今这个信息化的时代&#xff0c;数据中心作为支撑企业信息化建设的核心枢纽&#xff0c;其运维工作的重要性不言而喻。某数据中心深知运维工作的关键性&#xff0c;因此&#xff0c;从基础环境到网络、服务器存储以及基础软件&#xff0c;每一环节都力…

openeuler 22.03 lts sp4 使用 kubeadm 部署 k8s-v1.28.2 高可用集群

文章目录 [toc]废话篇这篇文章什么时候写的为什么是 openeuler为什么是 22.03 lts sp4高可用架构题外话 干活篇环境介绍系统初始化相关关闭防火墙关闭 selinux关闭 swap开启内核模块开启模块自动加载服务 sysctl 内核参数调整清空 iptables 规则安装各种依赖和工具修改 .bashrc…

R语言的基础知识R语言函数总结

R语言与数据挖掘&#xff1a;公式&#xff1b;数据&#xff1b;方法 R语言特征 对大小写敏感通常&#xff0c;数字&#xff0c;字母&#xff0c;. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母)。不过&#xff0c;一个命名必须以 . 或者字母开头&#xff0c;并且如果以 . 开头&…

Python数据分析案例60——扩展变量后的神经网络风速预测(tsfresh)

案例背景 时间序列的预测一直是经久不衰的实际应用和学术研究的对象&#xff0c;但是绝大多数的时间序列可能就没有太多的其他的变量&#xff0c;例如一个股票的股价&#xff0c;还有一个企业的用电量&#xff0c;人的血糖浓度等等&#xff0c;空气的质量&#xff0c;温度这些…