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C++如何实现归并排序_C++分治排序算法Merge Sort的实现与分析

裘德小鎮的故事
发布: 2025-11-20 16:58:56
原创
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归并排序采用分治思想,先递归分割数组至单元素,再合并有序子数组,时间复杂度恒为O(n log n),空间复杂度O(n),稳定且适合大规模数据。

c++如何实现归并排序_c++分治排序算法merge sort的实现与分析

归并排序是一种典型的分治算法,通过将数组不断分割成两部分,分别排序后再合并,最终得到有序序列。它的时间复杂度稳定在 O(n log n),适合处理大规模数据排序,且具备稳定性(相等元素的相对位置不变)。

归并排序的基本思想

分治策略:将一个大问题分解为多个小问题解决,再将结果合并。

归并排序分为两个阶段:

  • 分解:递归地将数组从中点拆分为左右两部分,直到子数组长度为1。
  • 合并:将两个已排序的子数组合并成一个有序数组。

代码实现(C++)

// 归并排序 C++ 实现 #include <iostream> #include <vector> using namespace std;

// 合并两个有序区间 [left, mid] 和 [mid+1, right] void merge(vector<int>& arr, int left, int mid, int right) { vector<int> temp(right - left + 1); // 临时数组存储合并结果 int i = left; // 左子数组指针 int j = mid + 1; // 右子数组指针 int k = 0; // 临时数组指针

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

// 复制剩余元素
while (i <= mid) temp[k++] = arr[i++];
while (j <= right) temp[k++] = arr[j++];

// 将合并结果复制回原数组
for (int p = 0; p < k; p++) {
    arr[left + p] = temp[p];
}
登录后复制

}

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// 主排序函数:递归实现 void mergeSort(vector<int>& arr, int left, int right) { if (left < right) { int mid = left + (right - left) / 2; // 防止整数溢出 mergeSort(arr, left, mid); mergeSort(arr, mid + 1, right); merge(arr, left, mid, right); } }

// 使用示例 int main() { vector<int> nums = {38, 27, 43, 3, 9, 82, 10}; cout << "原始数组: "; for (int x : nums) cout << x << " "; cout << endl;

mergeSort(nums, 0, nums.size() - 1);

cout << "排序后数组: ";
for (int x : nums) cout << x << " ";
cout << endl;

return 0;
登录后复制

}

算法分析

时间复杂度:无论最好、最坏还是平均情况,都是 O(n log n)。每次划分耗时 O(log n),每层合并总共需要 O(n) 时间。

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空间复杂度:O(n),因为需要一个与原数组等长的临时数组用于合并操作。

稳定性:是稳定排序算法。合并过程中,当左右元素相等时优先取左边,保持了原有顺序。

适用场景

  • 对时间稳定性要求高的系统。
  • 链表排序(不需要额外数组,可用指针连接)。
  • 外部排序(数据量超过内存,需分块读取)。

优化建议

虽然归并排序性能稳定,但仍有优化空间:

  • 小数组切换为插入排序:当子数组长度小于10左右时,插入排序更高效。
  • 避免频繁创建临时数组:可提前分配一个辅助数组,在整个排序过程中复用。
  • 非递归实现(自底向上):通过控制子数组大小迭代合并,避免递归开销。

基本上就这些。归并排序结构清晰、逻辑严谨,是理解分治思想的经典范例。掌握它的实现和原理,对提升算法思维很有帮助。不复杂但容易忽略细节,比如边界处理和临时数组管理。

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