有趣的事,Python永远不会缺席!

一、归并排序(MERGE-SORT)概念

  归并排序(MERGE-SORT)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(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。归并排序适用于子序列有序的数据排序。

1、原理

  归并排序是分治法的典型应用。分治法(Divide-and-Conquer):将原问题划分成 n 个规模较小而结构与原问题相似的子问题;递归地解决这些问题,然后再合并其结果,就得到原问题的解。从上图看分解后的数列很像一个二叉树。

归并排序采用分而治之的原理:

  1. 将一个序列从中间位置分成两个序列;
  2. 在将这两个子序列按照第一步继续二分下去;
  3. 直到所有子序列的长度都为1,也就是不可以再二分截止。这时候再两两合并成一个有序序列即可。

              原理如上图,图片来源于https://blog.csdn.net/su_bao/article/details/81053871

2、举例

  1. 对以下数组进行归并排序: 
[11, 99, 33 , 69, 77, 88, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]

  2. 首先,进行数组分组,即

[11, 99, 33 , 69, 77, 88, 55],    [ 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]
[11, 99, 33] ,     [69, 77, 88, 55],    [ 11, 33, 36],    [39, 66, 44, 22]
[11],     [99, 33] , [69, 77], [88, 55],[ 11], [33, 36],[39, 66], [44, 22]

  直到所有子序列的长度都为1,也就是不可以再二分截止。

[11], [99], [33] , [69], [77], [88], [55],[ 11], [33], [36],[39], [66], [44], [22]

  3. 这时候再两两合并成一个有序序列即可。

[11],[33,99],[69,77],[55,88],[11],[33,36],[39,66],[22,44]
[11,33,99],[55,69,77,88],[11,33,36],[22,39,44,66]
[11,33,55,69,77,88,99],[11,22,33,36,39,44,66]

  4、最终排序

[11, 11, 22, 33, 33, 36, 39, 44, 55, 66, 69, 77, 88, 99]

  1. 二、代码

  代码用jupyternotebook实现

 def merge_sort(arr):
"""归并排序"""
if len(arr) == 1:
return arr
# 使用二分法将数列分两个
mid = len(arr) // 2
left = arr[:mid]
right = arr[mid:]
# 使用递归运算
return marge(merge_sort(left), merge_sort(right)) def marge(left, right):
"""排序合并两个数列"""
result = []
# 两个数列都有值
while len(left) > 0 and len(right) > 0:
# 左右两个数列第一个最小放前面
if left[0] <= right[0]:
result.append(left.pop(0))
else:
result.append(right.pop(0))
# 只有一个数列中还有值,直接添加
result += left
result += right
return result merge_sort([11, 99, 33 , 69, 77, 88, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]) # 返回结果[11, 11, 22, 33, 33, 36, 39, 44, 55, 66, 69, 77, 88, 99]

   这里记录一下,python有一个模块,专门提供了归并排序的方法,叫做“heapq”模块,因此我们只要将分解后的结果导入该方法即可。例如:

 from heapq import merge

 def merge_sort(lst):
if len(lst) <= 1:
return lst # 从递归中返回长度为1的序列
middle = len(lst) // 2
left = merge_sort(lst[:middle]) # 通过不断递归,将原始序列拆分成n个小序列
right = merge_sort(lst[middle:])
return list(merge(left, right)) merge_sort([11, 99, 33 , 69, 77, 88, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]) # 返回结果[11, 11, 22, 33, 33, 36, 39, 44, 55, 66, 69, 77, 88, 99]

三、特点

  1. 比较性:排序时元素之间需要比较,所以为比较排序

  2. 稳定性:我们从代码中可以看到当左边的元素小于等于右边的元素就把左边的排前面,而原本左边的就是在前面,所以相同元素的相对顺序不变,故为稳定排序

  3. 时间复杂度:    复杂度为O(nlog^n)

  4. 空间复杂度:在合并子列时需要申请临时空间,而且空间大小随数列的大小而变化,所以空间复杂度为O(n)

  5. 记忆方法:所谓归并肯定是要先分解,再合并

结果   

  Successfully !!!

  有趣的事,Python永远不会缺席!还不来加我,瞅什么瞅。

Python排序算法(六)——归并排序(MERGE-SORT)的更多相关文章

  1. 经典排序算法 - 归并排序Merge sort

    经典排序算法 - 归并排序Merge sort 原理,把原始数组分成若干子数组,对每个子数组进行排序, 继续把子数组与子数组合并,合并后仍然有序,直到所有合并完,形成有序的数组 举例 无序数组[6 2 ...

  2. 排序算法二:归并排序(Merge sort)

    归并排序(Merge sort)用到了分治思想,即分-治-合三步,算法平均时间复杂度是O(nlgn). (一)算法实现 private void merge_sort(int[] array, int ...

  3. 连续线性空间排序 起泡排序(bubble sort),归并排序(merge sort)

    连续线性空间排序 起泡排序(bubble sort),归并排序(merge sort) 1,起泡排序(bubble sort),大致有三种算法 基本版,全扫描. 提前终止版,如果发现前区里没有发生交换 ...

  4. python 排序算法总结及实例详解

    python 排序算法总结及实例详解 这篇文章主要介绍了python排序算法总结及实例详解的相关资料,需要的朋友可以参考下 总结了一下常见集中排序的算法 排序算法总结及实例详解"> 归 ...

  5. Java常见排序算法之归并排序

    在学习算法的过程中,我们难免会接触很多和排序相关的算法.总而言之,对于任何编程人员来说,基本的排序算法是必须要掌握的. 从今天开始,我们将要进行基本的排序算法的讲解.Are you ready?Let ...

  6. Python排序算法之选择排序定义与用法示例

    Python排序算法之选择排序定义与用法示例 这篇文章主要介绍了Python排序算法之选择排序定义与用法,简单描述了选择排序的功能.原理,并结合实例形式分析了Python定义与使用选择排序的相关操作技 ...

  7. 带你掌握4种Python 排序算法

    摘要:在编程里,排序是一个重要算法,它可以帮助我们更快.更容易地定位数据.在这篇文章中,我们将使用排序算法分类器对我们的数组进行排序,了解它们是如何工作的. 本文分享自华为云社区<Python ...

  8. java排序算法之冒泡排序(Bubble Sort)

    java排序算法之冒泡排序(Bubble Sort) 原理:比较两个相邻的元素,将值大的元素交换至右端. 思路:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面.即在第一趟:首先比较第1个和第2个数 ...

  9. python排序算法实现(冒泡、选择、插入)

    python排序算法实现(冒泡.选择.插入) python 从小到大排序 1.冒泡排序: O(n2) s=[3,4,2,5,1,9] #count = 0 for i in range(len(s)) ...

  10. 44.python排序算法(冒泡+选择)

    一,冒泡排序: 是一种简单的排序算法.它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个,如果他们的排序错误就把他们交换过来. 冒泡排序是稳定的(所谓稳定性就是两个相同的元素不会交换位置) 冒泡排序算法的运作如下 ...

随机推荐

  1. c++调用动态库失败解决办法

    c++调用动态库失败解决办法 之前写好的程序今天早上过来发现在服务器上出错了,于是就各种查问题,整整一个早上外加下午两个小时都在查这个问题,最终被我找到了问题: 在程序中我发现LoadLibrary( ...

  2. 敏感信息直接在 nginx 通过环境变量设置

    通常我们在维护PHP线上项目的时候,为了隔离配置和代码,会使用fastcgi_param的形式将环境变量定义在Nginx的配置文件中(Apache可以使用SetEnv指令).这样在PHP-FPM运行过 ...

  3. Python中random模块生成随机数详解

    Python中random模块生成随机数详解 本文给大家汇总了一下在Python中random模块中最常用的生成随机数的方法,有需要的小伙伴可以参考下 Python中的random模块用于生成随机数. ...

  4. 改进初学者的PID-采样时间

    最近看到了Brett Beauregard发表的有关PID的系列文章,感觉对于理解PID算法很有帮助,于是将系列文章翻译过来!在自我提高的过程中,也希望对同道中人有所帮助.作者Brett Beaure ...

  5. tp 执行sql 语句

    $User = D('User'); $User->query('select * from think_user where status=1'); $User->execute('up ...

  6. 正则表达式入门教程&&经典Javascript正则表达式

    前言 例子: ^.+@.+\\..+$ 这样的代码曾经多次把我自己给吓退过.可能很多人也是被这样的代码给吓跑的吧.继续阅读本文将让你也可以自由应用这样的代码. 正文 教程:正则表达式30分钟入门教程 ...

  7. Docker 安装运行MSSQL Server

    1.镜像主页 https://hub.docker.com/_/microsoft-mssql-server 2.拉取2017最新版 docker pull mcr.microsoft.com/mss ...

  8. ROW_NUMBER()函数使用详解

    原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30908543/article/details/74108348 注:mysql貌似不适用,本人测试未成功,mysql实现方式可参考:ht ...

  9. 【网络开发】UDP组播接收端解析

    UDP组播接收端解析 网络中的一台主机如果希望能够接收到来自网络中其它主机发往某一个组播组的数据报,那么这么主机必须先加入该组播组,然后就可以从组地址接收数据包.在广域网中,还涉及到路由器支持组播路由 ...

  10. 推荐linux运维必备的几本书

    首先,<鸟哥的linux私房菜> 鸟哥 其次,<linux就该这么学> 刘瑞版 然后,<CentOS linux系统运维> 张祥琳版 最后,<CentOS运维 ...