--- comments: true --- # 11.6 归并排序 「归并排序 merge sort」是一种基于分治策略的排序算法,包含图 11-10 所示的“划分”和“合并”阶段。 1. **划分阶段**:通过递归不断地将数组从中点处分开,将长数组的排序问题转换为短数组的排序问题。 2. **合并阶段**:当子数组长度为 1 时终止划分,开始合并,持续地将左右两个较短的有序数组合并为一个较长的有序数组,直至结束。 ![归并排序的划分与合并阶段](merge_sort.assets/merge_sort_overview.png)
图 11-10 归并排序的划分与合并阶段
## 11.6.1 算法流程 如图 11-11 所示,“划分阶段”从顶至底递归地将数组从中点切分为两个子数组。 1. 计算数组中点 `mid` ,递归划分左子数组(区间 `[left, mid]` )和右子数组(区间 `[mid + 1, right]` )。 2. 递归执行步骤 `1.` ,直至子数组区间长度为 1 时,终止递归划分。 “合并阶段”从底至顶地将左子数组和右子数组合并为一个有序数组。需要注意的是,从长度为 1 的子数组开始合并,合并阶段中的每个子数组都是有序的。 === "<1>" ![归并排序步骤](merge_sort.assets/merge_sort_step1.png) === "<2>" ![merge_sort_step2](merge_sort.assets/merge_sort_step2.png) === "<3>" ![merge_sort_step3](merge_sort.assets/merge_sort_step3.png) === "<4>" ![merge_sort_step4](merge_sort.assets/merge_sort_step4.png) === "<5>" ![merge_sort_step5](merge_sort.assets/merge_sort_step5.png) === "<6>" ![merge_sort_step6](merge_sort.assets/merge_sort_step6.png) === "<7>" ![merge_sort_step7](merge_sort.assets/merge_sort_step7.png) === "<8>" ![merge_sort_step8](merge_sort.assets/merge_sort_step8.png) === "<9>" ![merge_sort_step9](merge_sort.assets/merge_sort_step9.png) === "<10>" ![merge_sort_step10](merge_sort.assets/merge_sort_step10.png)图 11-11 归并排序步骤
观察发现,归并排序与二叉树后序遍历的递归顺序是一致的。 - **后序遍历**:先递归左子树,再递归右子树,最后处理根节点。 - **归并排序**:先递归左子数组,再递归右子数组,最后处理合并。 === "Python" ```python title="merge_sort.py" [class]{}-[func]{merge} [class]{}-[func]{merge_sort} ``` === "C++" ```cpp title="merge_sort.cpp" [class]{}-[func]{merge} [class]{}-[func]{mergeSort} ``` === "Java" ```java title="merge_sort.java" [class]{merge_sort}-[func]{merge} [class]{merge_sort}-[func]{mergeSort} ``` === "C#" ```csharp title="merge_sort.cs" [class]{merge_sort}-[func]{merge} [class]{merge_sort}-[func]{mergeSort} ``` === "Go" ```go title="merge_sort.go" [class]{}-[func]{merge} [class]{}-[func]{mergeSort} ``` === "Swift" ```swift title="merge_sort.swift" [class]{}-[func]{merge} [class]{}-[func]{mergeSort} ``` === "JS" ```javascript title="merge_sort.js" [class]{}-[func]{merge} [class]{}-[func]{mergeSort} ``` === "TS" ```typescript title="merge_sort.ts" [class]{}-[func]{merge} [class]{}-[func]{mergeSort} ``` === "Dart" ```dart title="merge_sort.dart" [class]{}-[func]{merge} [class]{}-[func]{mergeSort} ``` === "Rust" ```rust title="merge_sort.rs" [class]{}-[func]{merge} [class]{}-[func]{merge_sort} ``` === "C" ```c title="merge_sort.c" [class]{}-[func]{merge} [class]{}-[func]{mergeSort} ``` === "Zig" ```zig title="merge_sort.zig" [class]{}-[func]{merge} [class]{}-[func]{mergeSort} ``` 实现合并函数 `merge()` 存在以下难点。 - **需要特别注意各个变量的含义**。`nums` 的待合并区间为 `[left, right]` ,但由于 `tmp` 仅复制了 `nums` 该区间的元素,因此 `tmp` 对应区间为 `[0, right - left]` 。 - 在比较 `tmp[i]` 和 `tmp[j]` 的大小时,**还需考虑子数组遍历完成后的索引越界问题**,即 `i > leftEnd` 和 `j > rightEnd` 的情况。索引越界的优先级是最高的,如果左子数组已经被合并完了,那么不需要继续比较,直接合并右子数组元素即可。 ## 11.6.2 算法特性 - **时间复杂度 $O(n \log n)$、非自适应排序**:划分产生高度为 $\log n$ 的递归树,每层合并的总操作数量为 $n$ ,因此总体时间复杂度为 $O(n \log n)$ 。 - **空间复杂度 $O(n)$、非原地排序**:递归深度为 $\log n$ ,使用 $O(\log n)$ 大小的栈帧空间。合并操作需要借助辅助数组实现,使用 $O(n)$ 大小的额外空间。 - **稳定排序**:在合并过程中,相等元素的次序保持不变。 ## 11.6.3 链表排序 * 对于链表,归并排序相较于其他排序算法具有显著优势,**可以将链表排序任务的空间复杂度优化至 $O(1)$** 。 - **划分阶段**:可以通过使用“迭代”替代“递归”来实现链表划分工作,从而省去递归使用的栈帧空间。 - **合并阶段**:在链表中,节点增删操作仅需改变引用(指针)即可实现,因此合并阶段(将两个短有序链表合并为一个长有序链表)无须创建额外链表。 具体实现细节比较复杂,有兴趣的同学可以查阅相关资料进行学习。