剑指Offer——归并排序思想应用
剑指Offer——归并排序思想应用
前言
在学习排序算法时,初识归并排序,从其代码量上感觉这个排序怎么这么难啊。其实归并排序的思想很简单:将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。归并排序是建立在归并操作上的一种有效排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。下面结合一编程实例进行系统学习。
时间复杂度:O(nlogn)
空间复杂度:O(n)
稳定性:稳定
数组中的逆序对
题目描述
在数组中的两个数字,如果前面一个数字大于后面的数字,则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出。 即输出P%1000000007。
输入描述:
题目保证输入的数组中没有的相同的数字
数据范围:
对于%50的数据,size<=10^4
对于%75的数据,size<=10^5
对于%100的数据,size<=2*10^5
输入例子:
1,2,3,4,5,6,7,0
输出例子:
7
这里的解题思路是:先把数组分隔成子数组,统计出字数组内部逆序对的数目;然后再统计出相邻两个子数组之间的逆序对数目。在统计逆序对过程中,还需要对数组进行排序。不难发现,这个排序过程实际上就是归并排序。
归并排序中用到了递归的写法,其实自己对递归并不感冒。递归方式虽使代码看起来更加整洁简练,但是由于其使用到了栈,而栈的内存大小是一定的,故当递归深度过于大时,就会出现栈溢出StackOverflow的异常情况。递归的方式可由非递归即循环方式替代。
package cn.edu.ujn.offersword; public class C5_36_InversePairs { /** * @date 2016-09-16 * @number 03 * @author SHQ */ public static void main(String[] args) { int [] array = {1,2,3,4,5,6,7,0}; System.out.println(InversePairs(array)); } private static int InversePairs(int [] array) { if(array == null || array.length == 0) { return 0; } int len = array.length; int[] copy = new int[len]; // 设置一辅助数组,用于存放排序结果 for(int i = 0; i < len; i++) { copy[i] = array[i]; } int count = InversePairsCore(array, copy, 0, len-1); return count; } private static int InversePairsCore(int[] array, int[] copy,int low, int high) { if(low == high) { return 0; } int mid = (low + high) >> 1;//使用左移运算符 >>,运算速度高于除法运算符 int leftCount = InversePairsCore(array, copy, low, mid) % 1000000007; int rightCount = InversePairsCore(array, copy, mid+1, high)% 1000000007; int count = 0; int i = mid; int j = high; int locCopy = high; while(i >= low && j > mid) { if(array[i] > array[j]) { count += j - mid; copy[locCopy--] = array[i--]; if(count >= 1000000007) // 数值过大求余 { count %= 1000000007; } } else { copy[locCopy--] = array[j--]; } } for(; i >= low; i--) { copy[locCopy--] = array[i]; } for(; j > mid; j--) { copy[locCopy--] = array[j]; } for(int s = low; s <= high; s++) { array[s] = copy[s]; } return (leftCount + rightCount + count) % 1000000007; } }
注 归并排序原始算法
package cn.edu.ujn.offersword; import java.util.Arrays; public class MergeSort { /** * 归并排序 * 简介:将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表 即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的。 * 然后再把有序子序列合并为整体有序序列 * 时间复杂度为O(nlogn) * 空间复杂度为O(n) * 稳定排序方式 * @param nums 待排序数组 * @return 输出有序数组 */ public static int[] sort(int[] nums, int low, int high) { int mid = (low + high) / 2; if (low < high) { // 左边 sort(nums, low, mid); // 右边 sort(nums, mid + 1, high); // 左右归并 merge(nums, low, mid, high); } return nums; } public static void merge(int[] nums, int low, int mid, int high) { int[] temp = new int[high - low + 1]; int i = low;// 左指针 int j = mid + 1;// 右指针 int k = 0; // 把较小的数先移到新数组中 while (i <= mid && j <= high) { if (nums[i] < nums[j]) { temp[k++] = nums[i++]; } else { temp[k++] = nums[j++]; } } // 把左边剩余的数移入数组 while (i <= mid) { temp[k++] = nums[i++]; } // 把右边边剩余的数移入数组 while (j <= high) { temp[k++] = nums[j++]; } // 把新数组中的数覆盖nums数组 for (int k2 = 0; k2 < temp.length; k2++) { nums[k2 + low] = temp[k2]; } } // 归并排序的实现 public static void main(String[] args) { int[] nums = { 2, 7, 8, 3, 1, 6, 9, 0, 5, 4 }; MergeSort.sort(nums, 0, nums.length-1); System.out.println(Arrays.toString(nums)); } }
注
在求链表长度时,不要出现以下语句。会抛出空指针异常。
int len1 = 0; int len2 = getLength(pHead2); int difLen = 0; // pHeadTmp1指向较长链表 ListNode pHeadLong = pHead1; while(pHeadLong != null){ len1++; pHeadLong = pHeadLong.next; } // pHeadTmp2指向较短链表 ListNode pHeadShort = pHead2; if(len1 > len2){ difLen = len1 - len2; }else{ // 此处会抛异常(在本地无异常) pHeadLong = pHead2; pHeadShort = pHead1; difLen = len2 - len1; }
相应的,可单独实现一函数计算链表长度,如下:
private static int getLength(ListNode pHead){ int len = 0; while(pHead != null){ len++; pHead = pHead.next; } return len; }
美文美图
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