归并排序
归并排序（Merge Sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。
- 基本思路
- 分而治之
在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
我们可以看到上图中，待排序数组为{4，8，2，7，1，6，3，5}，我们先将它们分解成{4，8，2，7}和{1，6，3，5}两部分，将这两部分继续分解为{4，8}、{2，7}和{1，6}、{3、5}；以此类推，分解的过程完成。接着我们将4，8，2，7，1，6，3，5两两排序合并，变成{4，8}、{2，7}、{1，6}、{3、5}，紧接着继续将以上四部分两两排序合并，变成{2，4，7，8}和{1，3，5，6}，最后再将这两部分排序合并，排序完成。
- 归并操作
- 归并操作需要将两个已经有序的子序列合并成一个有序序列，我们选择图中的{2，4，7，8}和{1，3，5，6}为例，它是怎么合并成一个有序数列呢？
- 我们先重新申请一个能容纳两个数组归并的空间(命名temp的数组)，两个哨兵指针 i 和 j 分别指向两个数组的开头；我们对比两个指针所指向数据的大小，将小的数据移向temp数组，指向该数据的指针向后移动。
注：我们发现 j 指针已经指向结尾，那么把前一个数组的剩余数据按顺序移到temp数组。
此时两个已经有序的子序列合并成了一个有序序列。
JAVA 代码
package DataStructure; public class MergeSort { public static void sort(int[] arr, int low, int high, int[] temp) { if (low < high) { int mid = (low + high) / 2; sort(arr, low, mid, temp); sort(arr, mid + 1, high, temp); merge(arr, low, mid, high, temp); // 对两个子数组进行合并操作 } } private static void merge(int[] arr, int low, int mid, int high, int[] temp) { int tempPoint = 0; // temp数组指针 int i = low; // i指针 int j = mid + 1; // j指针 while (i <= mid && j <= high) if (arr[i] <= arr[j]) temp[tempPoint++] = arr[i++]; else temp[tempPoint++] = arr[j++]; while (i <= mid) temp[tempPoint++] = arr[i++]; // 左边剩余的填充至temp数组中 while (j <= high) temp[tempPoint++] = arr[j++]; // 右边剩余的填充至temp数组中 int t = 0; while (low <= high) // 返回至原数组 arr[low++] = temp[t++]; } public static void main(String[] args) { int[] arr = { 4, 8, 2, 7, 1, 6, 3, 5 }; int[] temp = new int[arr.length]; sort(arr, 0, arr.length - 1, temp); for (int n : arr) System.out.print(n + " "); } } - 时间复杂度
归并排序是稳定排序，它也是一种十分高效的排序，上图中可看出，每次合并操作的平均时间复杂度为O(n)，而完全二叉树的深度为O(logn)。总平均时间复杂度为O(nlogn)。而且，归并排序的最好、最坏、平均时间复杂度均为O(nlogn)。
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