归并排序(Python)
一.采用分治策略:将原问题划分成n个规模较小的但结构和原问题相同的子问题,递归解决这些子问题后合并各个结果从而得到原问题的解。
二.分治策略的步骤:
- 分解:将原问题分解成一系列子问题
- 解决:子问题粒度足够小、能直接求解则直接求解,子问题不能直接求解则继续递归分解为更小的子问题
- 合并:将子问题的结果合并为原问题的解
总的来说就是递归分解问题至能直接求解,然再将各子问题的结果合并在一起从而得到原问题的解
三.归并排序(以整数排序为例)
3.1将待排序的数组为左右两个组单独排序,然后合并左右两个已排序好的数组,不断递归这个过程知道数组大小为1
3.2伪代码
merge_sort(A, start, end) //A为待排序数组, start和end分别为需要排序的部分的开始和结束的元素下标
if start < end //问题不能直接求解,需要分解
m = (start + end) / 2 //找出中间位置
merge_sort(start, m) //对左半部分排序
merge_sort(m+1, end) //对右半部分排序
merge(A, start, m, end) //合并左右两部分
3.3merge(A, start, m, end)函数
A为数组, start、m和end为开始、中间和结束下标
merge(A, start, m, end)
left_size = m - start
right_size = end - m + 1
L[left_size] = {0}
R[right_size] = {0}
for i = 0 to (left_size -1)
L[i] = A[start+i]
for j = 0 to (right_size -1)
R[j] = A[m + j]
i = 0
j = 0
for n = start to end
if L[i] <= R[j]
A[n] = L[i]
++i
else
A[n] = R[j]
++j
四.Python代码
- import sys
- def merge(A, start, middle, end):
- arr_left = A[start : middle + 1]
- arr_right = A[middle + 1 : end + 1]
- i = 0;
- j = 0;
- left_len = len(arr_left)
- right_len = len(arr_right)
- for n in range(start, end + 1):
- if arr_left[i] <= arr_right[j]:
- A[n] = arr_left[i]
- i = i + 1
- if i >= left_len: #左边的已经比较完,直接将剩下的右边赋值给A
- A[n+1 : n + right_len - j + 1] = arr_right[j : ]
- return None
- else:
- A[n] = arr_right[j]
- j = j + 1
- if j >= right_len: #右边的已经比较完,直接将剩下的左边赋值给A
- A[n+1 : n + left_len - i + 1] = arr_left[i : ]
- return None
- def merge_sort(A, start, end):
- if start < end:
- middle = (end + start) / 2
- merge_sort(A, start, middle)
- merge_sort(A, middle + 1, end)
- merge(A, start, middle, end)
- def main(argv=None):
- A = [9, 3, 10, 34, 25, 11, 100, 29, 64, 82, 55, 43, 73]
- print "before : ", A
- merge_sort(A, 0, len(A) - 1)
- print "after : ", A
- if __name__ == "__main__":
- sys.exit(main())
运行结果:
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