Java 归并排序算法详解
Java 归并排序算法详解
归并排序(Merge Sort)是一种高效的、基于比较的排序算法,属于分治法的一种。本文将详细介绍归并排序的原理、Java 代码实现、时间复杂度分析和实际例子。
1. 归并排序原理
归并排序的基本思想是将待排序的序列分成若干个小序列,每个小序列单独排序,然后再将这些有序的小序列合并成一个整体有序的序列。具体步骤如下:
- 分解:将序列分成两个子序列。
- 解决:递归地对两个子序列进行归并排序。
- 合并:将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。
2. Java 代码实现
下面是归并排序的 Java 实现:
public class MergeSort {// 归并排序方法public static void mergeSort(int[] arr, int left, int right) {if (left < right) {// 找到中间点int mid = (left + right) / 2;// 递归地对左半部分进行归并排序mergeSort(arr, left, mid);// 递归地对右半部分进行归并排序mergeSort(arr, mid + 1, right);// 合并两个有序的子序列merge(arr, left, mid, right);}}// 合并两个有序的子序列private static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right) {// 计算两个子序列的长度int n1 = mid - left + 1;int n2 = right - mid;// 创建临时数组int[] L = new int[n1];int[] R = new int[n2];// 复制数据到临时数组for (int i = 0; i < n1; i++) {L[i] = arr[left + i];}for (int j = 0; j < n2; j++) {R[j] = arr[mid + 1 + j];}// 合并临时数组到原数组int i = 0; // 初始索引 of 左子序列int j = 0; // 初始索引 of 右子序列int k = left; // 初始索引 of 合并后的子序列while (i < n1 && j < n2) {if (L[i] <= R[j]) {arr[k] = L[i];i++;} else {arr[k] = R[j];j++;}k++;}// 复制左子序列的剩余元素while (i < n1) {arr[k] = L[i];i++;k++;}// 复制右子序列的剩余元素while (j < n2) {arr[k] = R[j];j++;k++;}}// 主方法,用于测试public static void main(String[] args) {int[] arr = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};System.out.println("Original array:");printArray(arr);mergeSort(arr, 0, arr.length - 1);System.out.println("Sorted array:");printArray(arr);}// 辅助方法,用于打印数组public static void printArray(int[] arr) {for (int num : arr) {System.out.print(num + " ");}System.out.println();}
}
3. 时间复杂度分析
归并排序的时间复杂度如下:
- 最佳情况:时间复杂度为 O(nlogn)
- 最坏情况:时间复杂度为 O(nlogn)
- 平均情况:时间复杂度为 O(nlogn)
4. 空间复杂度分析
归并排序的空间复杂度为 O(n)O(n),因为需要额外的空间来存储临时数组。
5. 实际例子
我们可以通过一个具体的例子来理解归并排序的过程:
假设有一个数组 [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
,归并排序的过程如下:
-
分解:
[64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
分解为[64, 34, 25]
和[12, 22, 11, 90]
。[64, 34, 25]
继续分解为[64, 34]
和[25]
。[12, 22, 11, 90]
继续分解为[12, 22]
和[11, 90]
。[64, 34]
继续分解为[64]
和[34]
。[12, 22]
继续分解为[12]
和[22]
。[11, 90]
继续分解为[11]
和[90]
。
-
合并:
[64]
和[34]
合并为[34, 64]
。[12]
和[22]
合并为[12, 22]
。[11]
和[90]
合并为[11, 90]
。[34, 64]
和[25]
合并为[25, 34, 64]
。[12, 22]
和[11, 90]
合并为[11, 12, 22, 90]
。[25, 34, 64]
和[11, 12, 22, 90]
合并为[11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]
。
最终,数组 [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
被排序为 [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]
。
6. 归并排序的优势和劣势
优势
- 高效:时间复杂度为 O(nlogn),适用于大数据量的排序。
- 稳定:归并排序是一种稳定的排序算法,即相等的元素在排序前后相对位置不变。
劣势
- 空间复杂度高:需要额外的空间来存储临时数组,空间复杂度为 O(n)。
7. 总结
归并排序是一种高效的排序算法,特别适合处理大规模数据。通过分治法的思想,将大问题分解成小问题,再将小问题的解决方案合并成大问题的解决方案。