c语言排序之归并排序(递归和非递归)

下面我来为你详细讲解“C语言排序之归并排序(递归和非递归)”的完整攻略:

什么是归并排序

归并排序是一种基于分治策略的排序算法,其基本思想是将原始数据分成若干个小的子序列,然后将这些小的子序列两两合并成为较大的子序列,直到最终合并成为完整的有序序列。

归并排序可以采用递归和非递归两种方式实现。

归并排序递归实现

归并排序的递归实现相对容易理解,可以通过以下步骤进行实现:

  1. 把待排序的序列不断二分,直到每个子序列只有一个元素。
  2. 将相邻的子序列进行合并,得到有序的子序列,重复此过程,直到合并成为完整的有序序列。

下面是归并排序的递归实现的示例代码:

void merge_sort(int arr[], int left, int right)
{
    if (left < right) {
        int mid = (left + right) / 2;
        merge_sort(arr, left, mid);      // 对左边进行排序
        merge_sort(arr, mid + 1, right); // 对右边进行排序
        merge(arr, left, mid, right);   // 合并左右两个有序序列
    }
}

其中 merge 函数用于合并两个有序序列,具体如下:

void merge(int arr[], int left, int mid, int right)
{
    int i = left, j = mid + 1, k = 0;
    int temp[right - left + 1];

    while (i <= mid && j <= right) {
        if (arr[i] <= arr[j]) {
            temp[k++] = arr[i++];
        } else {
            temp[k++] = arr[j++];
        }
    }

    while (i <= mid) {
        temp[k++] = arr[i++];
    }

    while (j <= right) {
        temp[k++] = arr[j++];
    }

    for (i = left, k = 0; i <= right; i++, k++) {
        arr[i] = temp[k];
    }
}

该函数的功能是将 arr 数组中从下标 leftmid 和从下标 mid+1right 的两个有序子数组合并为一个有序数组。

归并排序非递归实现

归并排序的非递归实现是通过迭代的方式实现的,它使用二路归并策略将原序列不断划分成有序的子序列,并不断地进行合并,直到合并成为完整的有序序列。

下面是归并排序的非递归实现的示例代码:

void merge_sort(int arr[], int len)
{
    int left, mid, right;

    for (int step = 1; step < len; step <<= 1) {
        left = 0;

        while (left + step < len) {
            mid = left + step - 1;  // 左子序列的最后一个元素
            right = mid + step < len ? mid + step : len - 1;  // 右子序列的最后一个元素
            merge(arr, left, mid, right);  // 合并两个有序子序列
            left = right + 1;  // 移动左指针到下一个合并区间的起点
        }   
    }
}

其中 step 指的是分治进行合并的步长,每次将原序列划分为若干个长为 step 的子序列进行两两合并。

示例说明

下面是一个示例数组:

int arr[] = {8, 3, 9, 4, 1, 2, 7, 5};
int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);

对这个数组使用归并排序进行排序,可以选择递归实现或非递归实现。

递归实现

使用归并排序的递归实现对数组进行排序,可以使用以下代码:

merge_sort(arr, 0, len-1);

排序后,该数组的元素变为:1 2 3 4 5 7 8 9

非递归实现

使用归并排序的非递归实现对数组进行排序,可以使用以下代码:

merge_sort(arr, len);

排序后,该数组的元素变为:1 2 3 4 5 7 8 9

至此,归并排序的递归和非递归两种实现方式都已经讲解完毕。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:c语言排序之归并排序(递归和非递归) - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月19日
下一篇 2023年5月19日

相关文章

  • 一道JS前端闭包面试题解析

    下面我来为你讲解一道 JS 前端闭包面试题的完整攻略。 面试题 下面是面试题的题目与内容: for (var i = 0; i < 5; i++) { setTimeout(function() { console.log(i); }, 0); } 要求输出 0, 1, 2, 3, 4,但是实际上却是输出了 5, 5, 5, 5, 5。请问这是为什么?…

    算法与数据结构 2023年5月19日
    00
  • C语言 扩展欧几里得算法代码

    下面我来为你详细讲解一下“C语言 扩展欧几里得算法代码”的完整攻略。 什么是扩展欧几里得算法? 扩展欧几里得算法是求解两个整数 a、b 的最大公约数(Greatest Common Divisor,简称 GCD)的一种算法。该算法可以不仅计算出最大公约数,还可以得到一组关于 a、b 的贝祖等式的整数解和一些运算过程。 算法流程 扩展欧几里得算法的流程如下: …

    算法与数据结构 2023年5月19日
    00
  • C++使用一个栈实现另一个栈的排序算法示例

    C++使用一个栈实现另一个栈的排序算法 本文将介绍如何使用一个栈(以下称为stack1)将另一个未排序的栈(以下称为stack2)进行排序,排序结果存放在stack2中。 实现思路 我们可以通过stack1不断从stack2中弹出元素,将弹出的元素插入到正确的位置,实现栈的排序。 具体步骤如下: 创建一个临时变量temp,用于存储stack1中弹出的元素。 …

    算法与数据结构 2023年5月19日
    00
  • PHP实现二维数组按照指定的字段进行排序算法示例

    下面是详细讲解“PHP实现二维数组按照指定的字段进行排序算法示例”的完整攻略。 问题描述 有一个包含多个元素、每个元素又包含多个键值对的PHP二维数组,现在需要按照指定的某个字段对它们进行排序。怎么实现? 解决方法 我们可以使用PHP的usort()函数来实现。usort()函数是PHP的内置函数,可以通过自定义的排序函数来对数组进行排序。这里我们可以通过编…

    算法与数据结构 2023年5月19日
    00
  • C++插入排序算法实例详解

    C++插入排序算法实例详解 什么是插入排序算法? 插入排序算法是一种简单直观的排序算法,其基本思想是将待排序的数据插入已排序序列的合适位置,以达到排序的目的。该算法的时间复杂度为 O(N^2),适用于数据量较小的排序场景。 插入排序算法的基本步骤 插入排序算法的基本步骤可以归纳为以下三个: 将待排序序列的第一个元素视作已排序序列,将后面的元素逐个与已排序序列…

    算法与数据结构 2023年5月19日
    00
  • C#实现优先队列和堆排序

    C#实现优先队列和堆排序攻略 什么是优先队列? 优先队列(Priority Queue)是在数据结构中使用频率很高的一种类型,它的主要特点是能够在数据插入时将数据进行优先级的排序。 并且每次取出数据时取的是优先级最高的数据。 通常情况下我们使用最大堆来实现优先队列。 最大堆是一种特殊的堆,它的特点是每个结点都大于等于它的子结点。 什么是堆排序? 堆排序是一种…

    算法与数据结构 2023年5月19日
    00
  • C语言实现快速排序算法实例

    下面是“C语言实现快速排序算法实例”的完整攻略: 快速排序算法简介 快速排序是一种高效的排序算法,属于比较排序中的一种,采用分治策略,通过将原序列划分为若干个子序列依次排序,最终得到有序序列。该算法的平均时间复杂度为O(nlogn),最坏情况下的时间复杂度为O(n^2),因此在实际应用中要根据数据规模和数据分布情况选择合适的算法。 C语言快速排序实现示例 下…

    算法与数据结构 2023年5月19日
    00
  • java简单冒泡排序实例解析

    Java简单冒泡排序是一种常见的排序算法,它通过不断比较相邻元素的大小,并交换相邻元素的位置,从而将最大(最小)的元素逐渐交换到序列的顶端(底端),实现排序操作。在本篇文章中,我们将详细讲解如何使用Java实现简单的冒泡排序算法。 算法实现思路 定义一个整型数组,包含待排序的元素 使用for循环嵌套,通过不断比较相邻的元素大小,将最大(最小)元素逐渐移到数组…

    算法与数据结构 2023年5月19日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部