常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括:

归并排序(英语:Merge sort,或mergesort),是创建在归并操作上的一种有效的排序算法,效率为O(n log n)。1945年由约翰·冯·诺伊曼首次提出。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用,且各层分治递归可以同时进行。

作为一种典型的分而治之思想的算法应用,归并排序的实现由两种方法:
自上而下的递归(所有递归的方法都可以用迭代重写,所以就有了第 2 种方法);
自下而上的迭代;
在《数据结构与算法 JavaScript 描述》中,作者给出了自下而上的迭代方法。但是对于递归法,作者却认为:
However, it is not possible to do so in JavaScript, as the recursion goes too deep for the language to handle.
然而,在 JavaScript 中这种方式不太可行,因为这个算法的递归深度对它来讲太深了。
说实话,我不太理解这句话。意思是 JavaScript 编译器内存太小,递归太深容易造成内存溢出吗?还望有大神能够指教。
和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,但表现比选择排序好的多,因为始终都是 O(nlogn) 的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。


  1. 算法步骤

  2. 申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列;

  3. 设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置;

  4. 比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置;

  5. 重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾;

  6. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。

  7. 动图演示

1、JavaScript 代码实现

function mergeSort(arr) {
var len = arr.length;
if(len < 2) {
return arr;
}
var middle = Math.floor(len / 2),
left = arr.slice(0, middle),
right = arr.slice(middle);
return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
} function merge(left, right){
var result = []; while (left.length && right.length) {
if (left[0] <= right[0]) {
result.push(left.shift());
} else {
result.push(right.shift());
}
} while (left.length)
result.push(left.shift()); while (right.length)
result.push(right.shift()); return result;
}

2、Python 代码实现

def mergeSort(arr):
import math
if(len(arr)<2):
return arr
middle = math.floor(len(arr)/2)
left, right = arr[0:middle], arr[middle:]
return merge(mergeSort(left), mergeSort(right)) def merge(left,right):
result = []
while left and right:
if left[0] <= right[0]:
result.append(left.pop(0));
else:
result.append(right.pop(0));
while left:
result.append(left.pop(0));
while right:
result.append(right.pop(0));
return result

3、Go 代码实现

func mergeSort(arr []int) []int {
length := len(arr)
if length < 2 {
return arr
}
middle := length / 2
left := arr[0:middle]
right := arr[middle:]
return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))
} func merge(left []int, right []int) []int {
var result []int
for len(left) != 0 && len(right) != 0 {
if left[0] <= right[0] {
result = append(result, left[0])
left = left[1:]
} else {
result = append(result, right[0])
right = right[1:]
}
} for len(left) != 0 {
result = append(result, left[0])
left = left[1:]
} for len(right) != 0 {
result = append(result, right[0])
right = right[1:]
} return result
}

4、Java实现

 public static int[] sort(int[] nums, int low, int high) {
int mid = (low + high) / 2;
if (low < high) { sort(nums, low, mid); sort(nums, mid + 1, high); merge(nums, low, mid, high);
}
return nums;
} /**
* 将数组中low到high位置的数进行排序
* nums 待排序数组
* low 待排的开始位置
* mid 待排中间位置
* high 待排结束位置
*/
public static void merge(int[] nums, int low, int mid, int high) {
int[] temp = new int[high - low + 1];
int i = low;
int j = mid + 1;
int k = 0; while (i <= mid && j <= high) {
if (nums[i] < nums[j]) {
temp[k++] = nums[i++];
} else {
temp[k++] = nums[j++];
}
} while (i <= mid) {
temp[k++] = nums[i++];
} while (j <= high) {
temp[k++] = nums[j++];
} for (int k2 = 0; k2 < temp.length; k2++) {
nums[k2 + low] = temp[k2];
}
}

希望可以一起交流技术,有兴趣可以加qq邀请入群:525331804 全栈技术开发qq群:581993430

JavaScript算法 ,Python算法,Go算法,java算法,系列之【归并排序】篇的更多相关文章

  1. 死磕 java同步系列之终结篇

    简介 同步系列到此就结束了,本篇文章对同步系列做一个总结. 脑图 下面是关于同步系列的一份脑图,列举了主要的知识点和问题点,看过本系列文章的同学可以根据脑图自行回顾所学的内容,也可以作为面试前的准备. ...

  2. 【机器学习算法-python实现】採样算法的简单实现

    1.背景     採样算法是机器学习中比較经常使用,也比較easy实现的(出去分层採样).经常使用的採样算法有下面几种(来自百度知道):     一.单纯随机抽样(simple random samp ...

  3. Java面试系列第2篇-Object类中的方法

    Java的Object是所有引用类型的父类,定义的方法按照用途可以分为以下几种: (1)构造函数 (2)hashCode() 和 equals() 函数用来判断对象是否相同 (3)wait().wai ...

  4. Java面试系列第3篇-HashMap相关面试题

    HashMap是非线程安全的,如果想要用线程安全的map,可使用同步的HashTable或通过Collections.synchronizeMap(hashMap)让HashMap变的同步,或者使用并 ...

  5. 死磕 java线程系列之终篇

    (手机横屏看源码更方便) 简介 线程系列我们基本就学完了,这一个系列我们基本都是围绕着线程池在讲,其实关于线程还有很多东西可以讲,后面有机会我们再补充进来.当然,如果你有什么好的想法,也可以公从号右下 ...

  6. 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现

    压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构 ...

  7. 压缩感知重构算法之OLS算法python实现

    压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构 ...

  8. 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现

    压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构 ...

  9. 压缩感知重构算法之IHT算法python实现

    压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构 ...

  10. 压缩感知重构算法之SP算法python实现

    压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构 ...

随机推荐

  1. windos环境apache+mysql+php+Discuz的安装配置

    首先是相关软件的下载:PHP.Apache和Mysql软件以及VC库.相关软件可到我的百度网盘下载,百度网盘:http://pan.baidu.com/s/1o6DYcMu 相关软件的直接下载地址: ...

  2. vue-router2.0动态路由获取参数

    一下demo演示2.0中的vue-router是如何获取到不同参数的,并在地址栏中匹配不同的信息 <!DOCTYPE html> <html lang="en"& ...

  3. 使用关系型数据库作为Redis落地的思路

    Redis的持久化方式主要有2种:RDB和AOF,但各有不足,同时Redis没有SQL支持,Redis本身提供的命令不足以实现大多数SQL查询需求,对后期运营的分析需求支撑不足.此外,对于游戏来说,活 ...

  4. 老李教你性能测试监控工具nmon

    老李教你性能测试监控工具nmon   loadrunner的某些性能监控器不够强大,这就需要我们利用更好的工具进行监控,在项目中我们会用nmon工具作为辅助性能监控的工具,帮助我们进行性能分析,pop ...

  5. JavaWeb总结(十)—文件上传和下载

    一.文件的上传 1.文件的基本上传 对于文件上传,浏览器在上传的过程中是将文件以流的形式提交到服务器端的,如果直接使用Servlet获取上传文件的输入流然后再解析里面的请求参数是比较麻烦,所以一般选择 ...

  6. javascript里的几种常见的数组方法

    Array()的几种方法 1.splice(2,3,4)删除数组中任意项(三个参数). 2.splice(1,3)删除从第一项开始的往后三项(两个参数).(splice可以结合pop(),unshif ...

  7. ThreadLocal学习笔记

    首先,ThreadLocal是Java语言提供的用于支持线程局部变量的标准实现类.很多时候,ThreadLocal与Synchronized在功能上有一定的共性,都可以用来解决多线程环境下线程安全问题 ...

  8. android studio 2.3 下载地址

      android studio下载:  Windows+SDK:(1.8GB)| Windows(428 MB) | Linux    idea  win.exe  win.zip 序号 名称 中文 ...

  9. 关于iOS开发首次进入需要获取地理位置

    今天给大家简单介绍一下iOS开发过程中会遇到的获取地理位置的问题,(话不多说进入正题)这里给大家讲解一下两种在APPdelegate获取地理位置的方法: 一:首先是用系统的方法获取地理位置: 1. 首 ...

  10. Linq: Aggregate

    Aggregate累加器 今天看东西的时候看见这么个扩展方法Aggregate(累加器)很是陌生,于是乎查了查,随手记录一下. 直接看一个最简答的版本,其他版本基本没什么区别,需要的时候可看一下 pu ...