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C++代码实现的归并排序(分治法)

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简介:
本篇教程详细介绍了使用C++编程语言实现归并排序算法的过程,该算法基于分治策略有效地对数据进行排序。通过逐步解析和示例代码帮助读者深入理解这一经典算法。 课程的随堂作业,用C语言编写,可以用Dev C++运行。这是一段新手写的代码,请勿批评。仅为不想完成作业的朋友提供方便,毕竟老师也不会仔细检查的。

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客服
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  • C++
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    本篇教程详细介绍了使用C++编程语言实现归并排序算法的过程,该算法基于分治策略有效地对数据进行排序。通过逐步解析和示例代码帮助读者深入理解这一经典算法。 课程的随堂作业,用C语言编写,可以用Dev C++运行。这是一段新手写的代码,请勿批评。仅为不想完成作业的朋友提供方便,毕竟老师也不会仔细检查的。
  • 优质
    本课程讲解归并排序及其背后的分治算法原理,通过实例分析其高效解决问题的方法,并探讨在计算机科学中的广泛应用。 归并排序是一种基于分治策略的高效且稳定的排序算法。其核心思想是将一个大的待排序序列分割为两个更小的部分,并分别对这两个部分进行排序操作,最后再合并这两部分以生成最终有序的序列。 在给出的例子中,`mergesort`函数扮演了归并排序过程中的关键角色。当输入列表长度小于等于1时,该函数直接返回这个列表(因为此时它已经是一个有序状态)。对于更长的列表,则通过计算中间位置将其分为两个子列表,并递归地对这两个部分进行排序操作。 具体而言,`mergesort(seq[:mid])`和`mergesort(seq[mid:])`这两行代码分别处理了左半部和右半部序列。一旦左右两部分都经过排序,接下来的任务就是利用一个名为`merging(left, right)`的辅助函数将这两个有序子列表合并为单个已排序的完整列表。 这个合并过程涉及到创建一个新的空结果列表,并使用两个指针分别跟踪当前正在比较的元素位置(即从左和右开始)。通过循环对比左右两部分中的元素,较小的那个被添加到最终的结果中。当一个序列遍历完毕后,直接将另一个剩余的部分追加至结果之中。 归并排序算法的时间复杂度为O(n log n),而空间复杂度则为O(n)——这是因为除了原始输入列表之外还需要额外的存储来临时存放中间过程中的子数组和合并后的数据。尽管如此,由于其稳定性和在处理大规模数据集上的优越性能,在许多实际应用场景中归并排序仍然是一个非常受欢迎的选择。 简而言之,通过将问题分解为更小的部分进行递归解决,并最终重新组合这些部分以获得完整解决方案的方式,归并排序提供了一种有效的方法来实现数组或列表的有序化。
  • C语言中使用数组
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    本文章讲解如何在C语言编程环境中运用分治策略来开发高效的归并排序算法,具体涉及数组操作与递归技巧。 目的: 1. 掌握使用分治法解决问题所需的条件; 2. 深化对分治法算法设计的理解与应用; 3. 锻炼学生程序跟踪调试的能力; 4. 通过本次实验练习,培养学生运用所学知识解决实际问题的技能。 任务描述: 输入N个数,并对其进行归并排序。 解决方案: 采用分治策略解决问题如下: (1)将数据等分为两组(每组的数据量可能相差一个),目的是分别在其中找到最大值和最小值。 (2)递归地分解,直到每个小组的元素数量不超过两个,则可以直接找出它们的最大或最小值。 (3)回溯时合并子问题的结果,在两个子结果中选择较大的取较大者,较小的取较小者,并将此作为当前问题的答案。 归并排序的过程是通过不断分割数组来实现的,即将一个大的数组拆分成更小的子数组进行处理,然后再将其有序地合并起来。这种方法的优点在于能够同时对多个数据进行比较和排序操作,因此它是分治法的一个典型应用实例。 其中,“分”体现在将大数组分解为较小的子数组; “治”则是在每个已排好序的小数组上执行合并步骤。
  • [] 9. 和非递及其复杂度析(、复杂度析)
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    本视频讲解归并排序算法,包括其递归与非递归两种实现方式,并深入剖析该算法的时间及空间复杂度。通过学习,掌握归并排序的核心思想和应用技巧。 1. 基本思想 在数列排序过程中,如果只有一个数字,则该序列自然有序;如果有两个数字,则只需一次比较即可完成排序。也就是说,数据量越小,排序就越容易处理。然而,当面对大量数据组成的序列时,直接进行排序会非常困难。为了解决这一问题,可以考虑将大序列分解成较小的子序列,直到每个子序列仅包含一个元素(此时它们自然有序),然后通过合并这些已排好序的小序列来完成整个数列的排序过程。 归并排序的基本思路与快速排序相似,唯一的区别在于归并排序选取数组中间位置作为基准值。
  • C++与减
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    本文章探讨了使用C++语言实现堆排序算法及其在减治策略中的应用,详细解析了其高效性能和复杂度分析。 堆排序是一种基于比较的算法,在计算机科学领域里利用了数据结构中的“堆”这一概念。“堆”通常被理解为一个完全二叉树,其中每个父节点的值都大于或等于(大顶堆)或者小于或等于(小顶堆)其子节点。通过构建和调整这样的堆来实现排序是堆排序算法的核心。 在计算机科学中,“减治法”是一种常用的问题解决策略,它将复杂问题分解成更简单的部分,并分别处理这些较小的部分然后组合起来得到最终的解。这种思想体现在堆排序过程中,即将整个序列逐步转化为一个合法的堆,再通过交换和调整使该堆不断优化直至完成排序。 接下来详细介绍堆排序的具体步骤: 1. **建堆**:将待排序的数据构建成大顶堆(或者小顶堆)。这一步通常从最后一个非叶子节点开始自底向上进行,确保每个子树都满足“父节点大于或等于其左右孩子”的规则。 2. **交换与下沉**:首先把当前的最大值(即根元素)和序列的末尾元素互换位置。然后将剩余未排序的部分重新调整为一个堆,并继续执行上述步骤直到整个数组有序为止。 3. **完成排序**:通过以上过程,原先无序的数据变成了有顺序的状态,从而完成了堆排序任务。 在C++中实现这一算法需要定义`heapify`函数来维护和构建满足条件的“堆”,以及主程序负责控制整体流程。关键代码段如下: ```cpp void heapify(int arr[], int n, int i) { // 初始化最大元素为根节点 int largest = i; // 计算左、右子节点的位置 int left = 2 * i + 1; int right = 2 * i + 2; if (left < n && arr[left] > arr[largest]) { largest = left; // 更新最大值为左孩子(如果它比当前根大) } if (right < n && arr[right] > arr[largest]) { largest = right; // 同理更新右子节点 } if (largest != i) { // 如果发现需要调整的元素,交换并递归处理受影响的部分 swap(arr[i], arr[largest]); heapify(arr, n, largest); } } void heapSort(int arr[], int n) { for (int i = n - 2; i >= 0; --i) // 构建大顶堆 heapify(arr, n, i); for (int i = n - 1; i > 0; --i) { swap(arr[0], arr[i]); // 将最大值移动到数组末尾,缩小未排序的范围 heapify(arr, i, 0); // 调整剩余部分为堆结构 } } ``` 通过减治法策略和C++的强大功能支持,我们可以高效地实现并优化堆排序算法。该方法适用于处理大规模的数据集,并且其时间复杂度是O(n log n)。
  • C++中
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    本文介绍了如何在C++编程语言中实现高效的归并排序算法,通过代码示例详细解释了其工作原理和步骤。 C++实现归并排序算法是基于分治法的一种有效方法。该算法通过将已有序的子序列合并成完全有序的序列来完成整个数组的排序工作。 归并排序的工作原理如下: 1. 分配一个大小为两个已经排序过的子序列之和的空间,用于存放最终合并后的结果。 2. 设置两个指针分别指向这两个有序子序列的起始位置。 3. 比较两指针所指示元素,选择较小的一个放入到临时空间中,并移动对应的指针至下一个位置。 4. 重复步骤3直到某一个指针超出其所在序列尾部。 5. 将另一个未处理完的序列剩余部分直接复制到合并后的结果末尾。 在C++编程语言环境中实现归并排序时,通常采用递归函数来完成。以下是一个简单的示例代码: ```cpp #include using namespace std; void Merge(int arr[], int temp[], int start, int mid, int end) { int i = start, j = mid + 1, k = start; while (i != mid + 1 && j != end + 1) { if (arr[i] > arr[j]) temp[k++] = arr[j++]; else temp[k++] = arr[i++]; } while (i != mid + 1) temp[k++] = arr[i++]; while (j != end + 1) temp[k++] = arr[j++]; for (i = start; i <= end; i++) arr[i] = temp[i]; } void MergeSort(int arr[], int temp[], int start, int end) { if (start < end) { int mid = start + (end - start) / 2; MergeSort(arr, temp, start, mid); MergeSort(arr, temp, mid + 1, end); Merge(arr, temp, start, mid, end); } } int main() { int a[8] = {50, 10, 20, 30, 70, 40, 80, 60}; int i; int b[8]; MergeSort(a, b, 0, 7); for (i = 0; i < 8; i++) cout << a[i] << ; return 0; } ``` 此示例展示了如何使用递归函数实现归并排序。首先,数组被分成两个子序列,并对每个子序列进行递归调用排序操作;然后通过Merge函数将这两个已排序的子序列合并为一个完全有序的大序列。 归并排序的时间复杂度是O(n log n),空间复杂度是O(n)。因此它是一种高效的算法,同时也是一种稳定的排序方式(即保持原始顺序)。这种技术在解决各种排序问题时非常有用。
  • C++中快速对比.rar_解析及_c++
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    本资源深入剖析了C++中快速排序与归并排序两种经典排序算法,重点讲解了归并排序的工作原理及其在C++语言下的具体实现方法。 本程序涉及快速排序算法与归并排序的比较,并分析两者所需的时间。
  • C++
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    本文章详细介绍了如何使用C++编程语言来实现高效的归并排序算法。通过递归方法对数组进行分治处理,并展示完整代码示例和运行结果分析。适合初学者学习掌握。 归并排序(MERGE-SORT)是一种高效的排序算法,其基本思想源于分治法(Divide and Conquer)。通过不断地将数组划分为较小的子序列,并对这些子序列进行排序,最后合并成一个完整的有序序列。 具体来说,归并排序主要涉及以下三个步骤: 1. **划分**:数组被不断分割为大小相等或接近相等的两部分,直到每个子序列仅包含一两个元素。通常以2为单位进行划分。 2. **排序**:对于每个子序列,如果只含一个元素,则它已经是有序;若含有两个元素,则通过比较并交换位置确保其顺序。此过程递归地进行直至所有子序列都只含单个元素。 3. **合并**:将相邻的已排序子序列合成为更大的有序序列。这一步通常需要额外的结果数组,用于依次比较和放入两个子序列中的较小值,并保持从小到大的排列次序。当全部子序列完成合并后,整个数组也就变得有序了。 例如,对于一个数列 {6, 202, 100, 301, 38, 8, 1} ,经过三次归并操作之后会得到最终的有序序列 {1, 6, 8, 38, 100, 202, 301},总共进行了11次比较。 在C++中实现归并排序可以参考以下代码框架: ```cpp #include #include void merge(int *data, int start, int end, int *result) { // 实现合并两个已排序子序列的逻辑 } void merge_sort(int *data, int start, int end, int *result) { // 递归地对数据进行划分和排序,然后调用merge函数来合并结果 } int main() { int data[] = {...}; int length = sizeof(data)/sizeof(data[0]); int result[length]; std::cout << Before sorted:\n; for (int i = 0; i < length; ++i) std::cout << data[i] << ; merge_sort(data, 0, length - 1, result); // 输出排序后的结果 } ``` 在`merge`函数中,我们比较左右两个子序列的元素,并将较小值放入结果数组。当一个子序列的所有元素都已添加到结果数组后,则再把另一个未处理完的部分追加进去。 归并排序的时间复杂度为O(n log n),空间复杂度为O(n)(其中n是待排序数组的长度)。尽管在某些场景下,由于递归和额外的空间使用,此方法可能不如其他算法节省资源。但在稳定性(保持原有相同元素间的顺序)及效率方面,它表现良好。
  • MATLAB插入和二.rar
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    本资源包含使用MATLAB编写的插入排序、二分归并排序以及常规归并排序算法代码,适用于学习与教学。 在《算法设计与分析》课程中使用MATLAB实现插入排序、二分归并排序和归并排序的实验。这些实验包括编写.m文件以及撰写详细的实验报告,适用于安徽大学本科阶段的学习内容。