想更好的了解归并排序, 需先了解, 将两个有序列表, 组成一个有序列表 有两个列表  l1 = [1, 3, 5, 7] l2 = [2, 4, 6] 需要将 l1 和 l2 组成一个 有序大列表  l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 注意,前提 l1 和 l2 两个列表已经排好序, 是有序列表 def merge(l1, l2): # 两个列表, 两个初始索引号, 赋值 0 l1_index, l2_index = 0, 0 # 存放结果的新的空列表 result = [] #…

目录 1. 归并排序--while版本 2. 测试用例 3. 算法时间复杂度分析 1. 归并排序--while版本 def merge_sort_while(b_list): '''归并排序--while版本''' num = len(b_list) if num <= 1: return b_list middle = num // 2 # left 采用归并排序后形成的有序的新列表 left_list = merge_sort_while(b_list[:middle]) # right 采…

采用分治法: 分割:递归地把当前序列平均分割成两半. 集成:在保持元素顺序的同时将上一步得到的子序列集成到一起(归并). 归并操作(归并算法),指的是将两个已经排序的序列合并成一个序列的操作.归并排序算法依赖归并操作. 递归法(Top-down) 1.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 2.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 3.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 4.重复步骤3直到某一指针到达序列…

#-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np def Merge(a, f, m, l): i = f j = m + 1 tmp = [] while i <= m and j <= l: if a[i] <= a[j]: tmp.append(a[i]) i += 1 else: tmp.append(a[j]) j += 1 while i <= m: tmp.append(a[i]) i += 1 while j<= l: tmp…

归并排序: 原理与C语言实现 参考:白话经典算法系列之五 归并排序的实现 1. 容易对有序数组A,B进行排序. 2. 为了使得A,B组内数据有序:可以将A,B组各自再分成二组. 3. 经过不断分组,当分出来的小组只有一个数据时(有序),合并相邻二个小组. 这样通过先递归的分解数列,再合并数列就完成了归并排序. 代码摘自<Python Algorithm> # 对数组seq进行归并排序 # 返回排序后数组 def mergesort(seq): mid = len(seq)//2 lft, rg…

四.归并排序 基本思想:归并(Merge)排序法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的.然后再把有序子序列合并为整体有序序列.归并过程:比较a[i]和a[j]的大小,若a[i]≤a[j],则将第一个有序表中的元素a[i]复制到r[k]中,并令i和k分别加上1:否则将第二个有序表中的元素a[j]复制到r[k]中,并令j和k分别加上1,如此循环下去,直到其中一个有序表取完,然后再将另一个有序表中剩余的元素复制到r中从下标k到下标t的单元.…

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…

今天依旧是学算法,前几天在搞bbs项目,界面也很丑,评论功能好像也有BUG.现在不搞了,得学下算法和数据结构,笔试过不了,连面试的机会都没有…… 今天学了折半查找算法,折半查找是蛮简单的,但是归并排序我就挺懵比,看教材C语言写的归并排序看不懂,后来参考了别人的博客,终于搞懂了. 折半查找 先看下课本对于 折半查找的讲解.注意了,折半查找是对于有序序列而言的.每次折半,则查找区间大约缩小一半.low,high分别为查找区间的第一个下标与最后一个下标.出现low>high时,说明目标关键字在整个有序…

学习归并排序的过程是十分痛苦的.它并不常用,看起来时间复杂度好像是几种排序中最低的,比快排的时间复杂度还要低,但是它的执行速度不是最快的.很多朋友不理解时间复杂度低为什么运行速度不一定快,这个不清楚的伙伴可以看下我之前发表的文章http://www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/7301535.html看完之后也许你会对时间复杂度有一个新的认识.我谈的观点往往不是官方的定义,我希望能帮助更多基础薄弱的同学读懂思想~归并排序: 先分开再合并,分开成单个元素,合并的时候按照正确顺序合并…

高速排序的时间复杂度最好情况下为O(n*logn),最坏情况下为O(n^2),平均情况下为O(n*logn),是不稳定的排序 归并排序的时间复杂度最好情况下为O(n*logn),最坏情况下为O(n*logn),平均情况下为O(n*logn),是稳定的排序 堆排序的时间复杂度最好情况下为O(n*logn),最坏情况下为O(n*logn),平均情况下为O(n*logn),是不稳定的排序 1.高速排序 高速排序的介绍以及C语言实如今这里:高速排序C语言实现 本文介绍的是高速排序python实现: de…