普通归并排序

public class MergeSort {
/**
* @param arr 待排序的数组
* @param left 本次归并的左边界
* @param mid 本次归并的中间位置,也就是分界线
* @param right 本次归并的右边界
* @param <T> 泛型
* @local aux 辅助空间(Auxiliary Space)
*/
private static <T extends Comparable<? super T>> void merge(T[] arr, int left, int mid, int right) {
T[] aux = java.util.Arrays.copyOfRange(arr, left, right + 1); //aux,i j分别是这两半的起始指针。将这两个闭区间归并[left ... mid] [mid + 1 ... right]
int i = left;
int j = mid + 1; for (int t = left; t <= right; t++) {//把arr数组中的[left...right]区间都覆盖了,就完事了
if (i > mid) { //i == mid + 1 时越界(跃出左半数组)
arr[t] = aux[j++ - left];
} else if (j > right) {//j == right + 1 时越界(跃出右半数组)
arr[t] = aux[i++ - left];
} else if (aux[i - left].compareTo(aux[j - left]) < 0) {//如果i-left小,那么插入。(左半边数组的指针所指的数小)
arr[t] = aux[i++ - left];
} else { //如果j-left小,那么插入。(右半边数组的指针所指的数小)
arr[t] = aux[j++ - left];
}
}
} private static <T extends Comparable<? super T>> void sort(T[] arr, int left, int right) {
if (left >= right) {
return;
} int mid = (left + right) / 2;
sort(arr, left, mid);
sort(arr, mid + 1, right);
merge(arr, left, mid, right);
} public static <T extends Comparable<? super T>> void sort(T[] arr) {
sort(arr, 0, arr.length - 1);
} private static void printArr(Object[] arr) {
for (Object o : arr) {
System.out.print(o);
System.out.print("\t");
}
System.out.println();
} public static void main(String args[]) {
Integer[] arr = {3, 5, 1, 7, 2, 9, 8, 0, 4, 6};
printArr(arr);//3 5 1 7 2 9 8 0 4 6
sort(arr);
printArr(arr);//0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
}
}

归并优化:利用插入排序

当递归到规模足够小时,利用插入排序

public class MergeSort {
/**
* @param arr 待排序的数组
* @param left 本次归并的左边界
* @param mid 本次归并的中间位置,也就是分界线
* @param right 本次归并的右边界
* @param <T> 泛型
* @local aux 辅助空间(Auxiliary Space)
*/
private static <T extends Comparable<? super T>> void merge(T[] arr, int left, int mid, int right) {
T[] aux = java.util.Arrays.copyOfRange(arr, left, right + 1); //aux,i j分别是这两半的起始指针。将这两个闭区间归并[left ... mid] [mid + 1 ... right]
int i = left;
int j = mid + 1; for (int t = left; t <= right; t++) {//把arr数组中的[left...right]区间都覆盖了,就完事了
if (i > mid) { //i == mid + 1 时越界(跃出左半数组)
arr[t] = aux[j++ - left];
} else if (j > right) {//j == right + 1 时越界(跃出右半数组)
arr[t] = aux[i++ - left];
} else if (aux[i - left].compareTo(aux[j - left]) < 0) {//如果i-left小,那么插入。(左半边数组的指针所指的数小)
arr[t] = aux[i++ - left];
} else { //如果j-left小,那么插入。(右半边数组的指针所指的数小)
arr[t] = aux[j++ - left];
}
}
} /**
* @param arr 当规模小的时候对arr采用插入排序
* @param left 待排序部分的左边界
* @param right 待排序部分的右边界
* @param <T> 泛型
*/
private static <T extends Comparable<? super T>> void insertionSort(T[] arr, int left, int right) {
for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
T temp = arr[i];
int j = i - 1;
while (j >= 0 && temp.compareTo(arr[j]) < 0) {
arr[j + 1] = arr[j];
j--;
}
arr[j + 1] = temp;
}
} private static <T extends Comparable<? super T>> void sort(T[] arr, int left, int right) {
if (right - left < 7) { //对小规模数据进行插入排序
insertionSort(arr, left, right);
return;
} int mid = (left + right) / 2;
sort(arr, left, mid);
sort(arr, mid + 1, right);
merge(arr, left, mid, right);
} public static <T extends Comparable<? super T>> void sort(T[] arr) {
sort(arr, 0, arr.length - 1);
} private static void printArr(Object[] arr) {
for (Object o : arr) {
System.out.print(o);
System.out.print("\t");
}
System.out.println();
} public static void main(String args[]) {
Integer[] arr = {3, 5, 1, 7, 2, 9, 8, 0, 4, 6};
printArr(arr);//3 5 1 7 2 9 8 0 4 6
sort(arr);
printArr(arr);//0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
}
}  

归并排序继续优化:归并前判断一下是否还有必要归并

public class MergeSort {
/**
* @param arr 待排序的数组
* @param left 本次归并的左边界
* @param mid 本次归并的中间位置,也就是分界线
* @param right 本次归并的右边界
* @param <T> 泛型
* @local aux 辅助空间(Auxiliary Space)
*/
private static <T extends Comparable<? super T>> void merge(T[] arr, int left, int mid, int right) {
T[] aux = java.util.Arrays.copyOfRange(arr, left, right + 1); //aux,i j分别是这两半的起始指针。将这两个闭区间归并[left ... mid] [mid + 1 ... right]
int i = left;
int j = mid + 1; for (int t = left; t <= right; t++) {//把arr数组中的[left...right]区间都覆盖了,就完事了
if (i > mid) { //i == mid + 1 时越界(跃出左半数组)
arr[t] = aux[j++ - left];
} else if (j > right) {//j == right + 1 时越界(跃出右半数组)
arr[t] = aux[i++ - left];
} else if (aux[i - left].compareTo(aux[j - left]) < 0) {//如果i-left小,那么插入。(左半边数组的指针所指的数小)
arr[t] = aux[i++ - left];
} else { //如果j-left小,那么插入。(右半边数组的指针所指的数小)
arr[t] = aux[j++ - left];
}
}
} /**
* @param arr 当规模小的时候对arr采用插入排序
* @param left 待排序部分的左边界
* @param right 待排序部分的右边界
* @param <T> 泛型
*/
private static <T extends Comparable<? super T>> void insertionSort(T[] arr, int left, int right) {
for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
T temp = arr[i];
int j = i - 1;
while (j >= 0 && temp.compareTo(arr[j]) < 0) {
arr[j + 1] = arr[j];
j--;
}
arr[j + 1] = temp;
}
} private static <T extends Comparable<? super T>> void sort(T[] arr, int left, int right) {
// 先注释掉,为了测试
// if (right - left < 7) { //对小规模数据进行插入排序
// insertionSort(arr, left, right);
// return;
// }
if (left >= right) {
return;
} int mid = (left + right) / 2;
sort(arr, left, mid);
sort(arr, mid + 1, right); //在归并前判断一下,如果左边的最大的比右边的最小的还小(或者等于),那就不用归并了,已经有序了。
if (arr[mid].compareTo(arr[mid + 1]) <= 0) {
return;
}
merge(arr, left, mid, right);
} public static <T extends Comparable<? super T>> void sort(T[] arr) {
sort(arr, 0, arr.length - 1);
} private static void printArr(Object[] arr) {
for (Object o : arr) {
System.out.print(o);
System.out.print("\t");
}
System.out.println();
} public static void main(String args[]) {
Integer[] arr = {3, 5, 1, 7, 2, 9, 8, 0, 4, 6};
printArr(arr);//3 5 1 7 2 9 8 0 4 6
sort(arr);
printArr(arr);//0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
}
}  

归并排序继续优化:只在排序前开辟一次空间

public class MergeSort {
public static <T extends Comparable<? super T>> void sort(T[] arr) {
T[] aux = (T[]) new Comparable[arr.length];
sort(arr, aux, 0, arr.length - 1);
} private static <T extends Comparable<? super T>> void sort(T[] arr, T[] aux, int left, int right) {
if (right - left < 4) {
insertionSort(arr, left, right);
return;
}
// if (left >= right) {
// return;
// } int mid = (left + right) / 2;
sort(arr, aux, left, mid);
sort(arr, aux, mid + 1, right);
if (arr[mid].compareTo(arr[mid + 1]) > 0) {
merge(arr, aux, left, mid, right);
}
} private static <T extends Comparable<? super T>> void merge(T[] arr, T[] aux, int left, int mid, int right) {
System.arraycopy(arr, left, aux, left, right - left + 1); int i = left;
int j = mid + 1;
for (int t = left; t <= right; t++) {
if (i > mid) {
arr[t] = aux[j++];
} else if (j > right) {
arr[t] = aux[i++];
} else if (aux[i].compareTo(aux[j]) < 0) {
arr[t] = aux[i++];
} else {
arr[t] = aux[j++];
}
}
} private static <T extends Comparable<? super T>> void insertionSort(T[] arr, int left, int right) {
for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
T temp = arr[i];
int j = i - 1;
while (j >= left && temp.compareTo(arr[j]) < 0) {
arr[j + 1] = arr[j--];
}
arr[j + 1] = temp;
}
} private static void printArr(Object[] arr) {
for (Object o : arr) {
System.out.print(o);
System.out.print("\t");
}
System.out.println();
} public static void main(String args[]) {
Integer[] arr = {3, 5, 1, 7, 2, 9, 8, 0, 4, 6};
printArr(arr);//3 5 1 7 2 9 8 0 4 6
sort(arr);
printArr(arr);//0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
}
}

  

归并排序及优化(Java实现)的更多相关文章

  1. 怎么优化JAVA程序的执行效率和性能?

    现在java程序已经够快的了,不过有时写出了的程序效率就不怎么样,很多细节值得我们注意,比如使用StringBuffer或者StringBuilder来拼接或者操作字符串就比直接使用String效率高 ...

  2. Tomcat 优化 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 的解决方法

    Tomcat 优化 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 的解决方法 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap sp ...

  3. jvm系列(十):如何优化Java GC「译」

    本文由CrowHawk翻译,是Java GC调优的经典佳作. 本文翻译自Sangmin Lee发表在Cubrid上的"Become a Java GC Expert"系列文章的第三 ...

  4. jvm系列(七):如何优化Java GC「译」

    本文由CrowHawk翻译,地址:如何优化Java GC「译」,是Java GC调优的经典佳作. Sangmin Lee发表在Cubrid上的”Become a Java GC Expert”系列文章 ...

  5. jvm系列(十):如何优化Java GC「

    转自:https://www.cnblogs.com/ityouknow/p/7653129.html 本文由CrowHawk翻译,地址:如何优化Java GC「译」,是Java GC调优的经典佳作. ...

  6. 归并排序(非递归,Java实现)

    归并排序(非递归):自底向上 public class MergeSort { /** * @param arr 待排序的数组 * @param left 本次归并的左边界 * @param mid ...

  7. MergeSort(归并排序)算法Java实现

    归并排序  归并排序 (merge sort) 是一类与插入排序.交换排序.选择排序不同的另一种排序方法.归并的含义是将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表.归并排序有多路归并排序.两路归并排序 ...

  8. 冒泡排序优化JAVA

    本文对传统的冒泡排序进行了一些优化,减少了循环次数. 时间复杂度 若文件的初始状态是正序的,一趟扫描即可完成排序.所需的关键字比较次数 C 和记录移动次数 M 均达到最小值: C(min)=n-1 , ...

  9. 如何优化 Java 性能?

    对于 Java 性能比较关心的同学大概都知道<Java Performance>这本书,一般而言,很多同学在日常写 Java Code 的时候很少去关心性能问题,但是在我们写 Code 的 ...

随机推荐

  1. 内置函数--global() 和 local()

    一 . globals :返回当前作用域内全局变量的字典.   >>> globals() {'__spec__': None, '__package__': None, '__bu ...

  2. orcale和hive常用函数对照表(?代表未证实)

    函数分类 oracle hive 说明 字符函数 upper('coolszy') upper(string A) ucase(string A) 将文本字符串转换成字母全部大写形式 lower('K ...

  3. 机器学习中应用到的各种距离介绍(附上Matlab代码)

    转载于博客:各种距离 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的"距离"(Distance). ...

  4. UTF-8 的BOM带来的麻烦

    UTF-8 的BOM带来的麻烦 工作需要我用程序生成一个html文件. 由于服务器端使用apache+Tomcat来执行html和jsp文件. 开始生成html文件放在apache目录下,页面无法默认 ...

  5. Linux以字节显示内存大小

    Linux以字节显示内存大小 youhaidong@youhaidong-ThinkPad-Edge-E545:~$ free -b total used free shared buffers ca ...

  6. iOS - XMPP 的使用

    1.XMPP XMPP 是一个基于 Socket 通信的即时通讯的协议,它规范了即时通信在网络上数据的传输格式,比如登录,获取好友列表等等的格式.XMPP 在网络传输的数据是 XML 格式. 开发架构 ...

  7. java用Kruskal实现最小生成树

    今天更新这篇文章超级激动,因为我会最小生成树的算法了(其实昨天就开始研究了,只是昨天参加牛客网的算法比赛,结果又被虐了,好难过~) 最小生成树的算法,其实学了数据结构就会有一定的基础,Kruskal算 ...

  8. ajax面试题

    1.ajax是什么?如何创建一个ajax? ajax并不算是一种新的技术,全称是asynchronous javasript and xml,可以说是已有技术的组合,主要用来实现客户端服务器的异步通信 ...

  9. 用Python来找合适的妹子

    时间真的有点仓促,匆匆忙忙撸完这篇文章. 虽然今天是情人节,但还是要关心一下单身狗们,帮助他们俩脱单. 古人云:知己知彼,百战不殆.  好好去了解一下妹子们的内心想法,早日脱单! 这次我在一个某知名婚 ...

  10. .NET平台开源项目速览(21)Cron任务调度CronNET

    如果用知乎,可以关注专栏:.NET开源项目和PowerBI社区 Quartznet大名鼎鼎应该很少有人不知道,相关的开源项目很多,不过那东东对新手来说,有点晦涩,加上哪个Cron表达式,可能一进去云里 ...