第13周内排序第5讲-归并排序
归并排序大概讲解

归并排序大概讲解
归并排序是一种高效的排序算法,它的基本思路是将待排序的序列分为若干个子序列,每个子序列都是有序的,然后再将这些子序列合并成一个有序的序列。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n),是一种稳定的排序算法。
归并排序的主要步骤如下:
1. 将待排序的序列不断地分为两个子序列,直到每个子序列只有一个元素为止。
2. 将两个子序列合并成一个有序的序列,这个过程称为归并。
3. 不断地重复步骤2,直到所有的子序列合并成一个完整的有序序列。
归并排序可以使用递归或迭代的方法实现。
递归实现的归并排序思路较为简单,但是由于递归调用的开销较大,实际应用较少。
迭代实现的归并排序需要借助一个辅助数组,可以在空间上进行优化。
归并排序具有以下优点:
1. 稳定性好,相同元素的相对位置不会改变。
2. 时间复杂度较低,最坏时间复杂度为O(nlogn),平均时间复杂度为O(nlogn)。
3. 可以排序大规模数据,适用于外部排序。
需要注意的是,归并排序的缺点是需要额外的空间来存储待排序的序列,空间复杂度较高。
此外,归并排序的常数因子较大,在小规模数据的排序中表现不如插入排序等简单排序算法。
大学数据结构教案电子版

课程名称:数据结构授课教师:[教师姓名]授课班级:[班级名称]授课时间:[具体日期]学时安排:16学时教学目标:1. 理解数据结构的基本概念,掌握数据结构在计算机科学中的重要性。
2. 掌握常用数据结构的逻辑结构、存储结构及其操作实现。
3. 能够分析算法的时间复杂度和空间复杂度。
4. 能够运用所学知识解决实际问题,具备一定的编程能力。
教学内容:1. 绪论2. 线性表3. 栈和队列4. 串和数组5. 树与图6. 查找算法7. 排序算法教学大纲:一、绪论1. 数据结构的概念和作用2. 数据结构的分类3. 数据结构的学习方法和步骤二、线性表1. 线性表的定义和特点2. 线性表的顺序存储和链式存储3. 线性表的基本操作:插入、删除、查找、排序等三、栈和队列1. 栈的定义和特点2. 栈的顺序存储和链式存储3. 栈的基本操作:入栈、出栈、判空、清栈等4. 队列的定义和特点5. 队列的顺序存储和链式存储6. 队列的基本操作:入队、出队、判空、清队等四、串和数组1. 串的定义和特点2. 串的顺序存储和链式存储3. 串的基本操作:连接、查找、替换、提取等4. 数组的定义和特点5. 数组的顺序存储和链式存储6. 数组的基本操作:插入、删除、查找、排序等五、树与图1. 树的定义和特点2. 树的顺序存储和链式存储3. 树的基本操作:遍历、查找、插入、删除等4. 图的定义和特点5. 图的邻接矩阵存储和邻接表存储6. 图的基本操作:深度优先遍历、广度优先遍历、最短路径查找等六、查找算法1. 二分查找法2. 分块查找法3. 哈希查找法七、排序算法1. 冒泡排序2. 选择排序3. 插入排序4. 快速排序5. 归并排序6. 堆排序教学方法与手段:1. 讲授法:讲解数据结构的基本概念、原理和操作方法。
2. 案例分析法:通过实际案例讲解数据结构的应用。
3. 编程实践:让学生动手实现数据结构的相关操作。
4. 课堂讨论:鼓励学生积极思考,提出问题并共同探讨。
《归并排序》教学设计

《归并排序》教学设计归并排序教学设计介绍归并排序归并排序是一种高效的排序算法,它基于分治的思想。
它将待排序的序列不断地分割成较小的子序列,直到每个子序列只有一个元素,然后将这些子序列两两合并,使得合并后的序列有序。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn),所以在处理大规模数据排序时非常有效。
教学目标通过本教学设计,学生将能够:1. 理解归并排序的原理和过程;2. 掌握归并排序的实现方法;3. 熟练应用归并排序解决实际问题;4. 分析和评估归并排序的时间复杂度和空间复杂度。
教学内容理论讲解1. 归并排序的基本思想和过程;2. 归并排序的时间复杂度和空间复杂度分析;3. 归并排序的应用场景和优缺点。
算法实现1. 递归实现归并排序;2. 非递归实现归并排序。
实例分析通过一些实际例子,演示如何使用归并排序算法解决实际问题,例如对整数数组进行排序、对学生成绩进行排名等。
思考题和练为了加深学生对归并排序的理解和应用能力,设计一些思考题和练题,例如给定一组数据让学生手动执行归并排序算法、设计一些需要应用归并排序的问题等。
教学方法1. 理论讲解与实例分析相结合,既让学生理解归并排序的原理,又让他们看到归并排序在实际问题中的应用;2. 引导学生通过自主实践,编写归并排序的代码,并测试其正确性和效果。
评估方法1. 设计一份归并排序的小测试,包括选择题和编程题,以评估学生对归并排序的掌握程度;2. 观察学生在实践中的表现,评估其在应用归并排序解决实际问题时的能力。
参考资料- 归并排序的原理与实现方法- 《算法导论》本教学设计旨在通过理论讲解、实例分析和实践操作,帮助学生全面了解归并排序算法,掌握其实现方法,并能够应用归并排序解决实际问题。
请根据实际情况进行适当调整和补充。
算法—4.归并排序(自顶向下)

算法—4.归并排序(⾃顶向下)1.基本思想将两个有序的数组归并成⼀个更⼤的有序数组,很快⼈们就根据这个操作发明了⼀种简单的递归排序算法:归并排序。
要将⼀个数组排序,可以先(递归地)将它分成两半分别排序,然后将结果归并起来。
你将会看到,归并排序最吸引⼈的性质是它能够保证将任意长度为N的数组排序所需时间和NlogN成正⽐;它的主要缺点则是它所需的额外空间和N成正⽐。
简单的归并排序如下图所⽰:原地归并的抽象⽅法:实现归并的⼀种直截了当的办法是将两个不同的有序数组归并到第三个数组中,实现的⽅法很简单,创建⼀个适当⼤⼩的数组然后将两个输⼊数组中的元素⼀个个从⼩到⼤放⼊这个数组中。
public void merge(Comparable[] a, int lo, int mid, int hi){int i = lo, j = mid+1;//将a[lo..hi]复制到aux[lo..hi]for (int k = lo; k <= hi; k++) {aux[k] = a[k];}//归并回到a[lo..hi]for (int k = lo; k <= hi; k++) {if(i > mid){a[k] = aux[j++];}else if(j > hi){a[k] = aux[i++];}else if(less(aux[j], aux[i])){a[k] = aux[j++];}else{a[k] = aux[i++];}}}以上⽅法会将⼦数组a[lo..mid]和a[mid+1..hi]归并成⼀个有序的数组并将结果存放在a[lo..hi]中。
在归并时(第⼆个for循环)进⾏了4个条件判断:左半边⽤尽(取右半边的元素)、右半边⽤尽(取左半边的元素)、右半边的当前元素⼩于左半边的当前元素(取右半边的元素)以及右半边的当前元素⼤于等于左半边的当前元素(取左半边的元素)。
2.具体算法/*** ⾃顶向下的归并排序* @author huazhou**/public class Merge extends Model{private Comparable[] aux; //归并所需的辅助数组public void sort(Comparable[] a){System.out.println("Merge");aux = new Comparable[a.length]; //⼀次性分配空间sort(a, 0, a.length - 1);}//将数组a[lo..hi]排序private void sort(Comparable[] a, int lo, int hi){if(hi <= lo){return;}int mid = lo + (hi - lo)/2;sort(a, lo, mid); //将左半边排序sort(a, mid+1, hi); //将右半边排序merge(a, lo, mid, hi); //归并结果}} 此算法基于原地归并的抽象实现了另⼀种递归归并,这也是应⽤⾼效算法设计中分治思想的最典型的⼀个例⼦。
算法21--内部排序--归并排序

实现这种递归调用的关键是为过程建立递归调用工作栈。通 常,在一个过程中调用另一过程时,系统需在运行被调用过 程之前先完成3件事:
(1)将所有实参指针,返回地址等信息传递给被调用过程; (2)为被调用过程的局部变量分配存储区; (3)将控制转移到被调用过程的入口。 在从被调用过程返回调用过程时,系统也相应地要完成3件事: (1)保存被调用过程的计算结果; (2)释放分配给被调用过程的数据区; (3)依照被凋用过程保存的返回地址将控制转移到调用过程.
实际的意义:可以把一个长度为n 的无序序列看成 是 n 个长度为 1 的有序子序列 ,首先做两两归 并,得到 n/2 个长度为 2 的子序列;再做两两 归并,…,如此重复,直到最后得到一个长度为 n
的有序序列。
归并排序
初始序列
[49] [38] [65] [97 [76] [13] [27]
第一步 第二步
T(1)=1 T(n)=kT(n/m)+f(n)
2019/10/20
归并排序时间复杂性分析
• 合并趟数: log2n • 每趟进行比较的代价 n • 总的代价为 T(n) = O ( nlog2n ) • 在一般情况下:
c
n=1
T(n) =
T( n/2 ) + T( n/2 ) + cn n>1
优缺点:Ω的这个定义的优点是与O的定义对称,缺点 是当 f(N) 对自然数的不同无穷子集有不同的表达式, 且有不同的阶时,未能很好地刻画出 f(N)的下界。
2019/10/20
f(n) cg(n)
n0
n
2019/10/20
代入法解递归方程
方法的关键步骤在于预先对解答作出推测,然后用 数学归纳法证明推测的正确性。
课程设计排序问题

课程设计排序问题一、教学目标本课程的目标是让学生掌握排序问题的基本概念、算法和应用。
通过本课程的学习,学生应能理解排序的重要性,掌握常用的排序算法(如冒泡排序、选择排序、插入排序等),并能够运用排序算法解决实际问题。
同时,培养学生独立思考、解决问题的能力,提高学生对计算机科学和信息技术的兴趣。
具体来说,知识目标包括:1.了解排序的基本概念和重要性。
2.掌握常用的排序算法及其时间复杂度。
3.了解排序算法在实际应用中的优势和局限。
技能目标包括:1.能够运用排序算法解决实际问题。
2.能够分析排序算法的性能,选择合适的排序算法。
3.能够编写程序实现排序算法。
情感态度价值观目标包括:1.认识排序在计算机科学和信息技术中的重要性。
2.培养对排序算法的兴趣,激发对计算机科学和信息技术的热情。
3.培养独立思考、解决问题的能力,提高自信心。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括排序问题的基本概念、常用排序算法及其实现、排序算法的应用等。
具体安排如下:1.排序问题的基本概念:介绍排序的重要性,理解排序的基本概念,如排序的定义、排序的分类等。
2.冒泡排序算法:讲解冒泡排序的基本原理,分析冒泡排序的时间复杂度,通过示例让学生理解冒泡排序的过程。
3.选择排序算法:讲解选择排序的基本原理,分析选择排序的时间复杂度,通过示例让学生理解选择排序的过程。
4.插入排序算法:讲解插入排序的基本原理,分析插入排序的时间复杂度,通过示例让学生理解插入排序的过程。
5.其他排序算法:介绍除冒泡、选择、插入排序外的其他排序算法,如快速排序、归并排序等,让学生了解其原理和实现。
6.排序算法的应用:讲解排序算法在实际应用中的优势和局限,如在数据查找、数据存储等方面的应用。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性,本课程将采用多种教学方法,如讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等。
1.讲授法:通过讲解排序问题的基本概念、排序算法原理和实现,使学生掌握相关知识。
归并排序PPT课件

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12
10.6 基数排序
❖ “花色”优先
先分成4堆; 然后,每堆再按“面值”排; 最后,收成一堆。
扑克牌 “排序” 为例
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13
10.6 基数排序
❖ “面值”优先
先分成13堆; 每堆再按“花色”排;
扑克牌 “排序” 为例
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14
10.6 基数排序
❖ 多关键码排序
假设有n个记录……的序列 { R1, R2, …,Rn}
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24
10.6.2 链式基数排序
分配 算法
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25
10.6.2 链式基数排序
收集 算法
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10.6.2 链式基数排序
❖ 性能分析
若每个关键码有d 位,需要重复执行d 趟“分配” 与“收集”。而每趟对n 个对象进行“分配”, 对r 个队列进行“收集”。总时间复杂度为O(d (n+r))。
若基数r相同,对于数据个数较多而关键码位数
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5
初始关键字: [49] [38] [65] [97] [76] [13] [27] 一趟归并后: [38 49] [65 97] [13 76] [27] 二趟归并后: [38 49 65 97] [13 27 76] 三趟归并后: [13 27 38 49 65 76 97]
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6
10.5 归并排序
每个记录Ri中含有d个关键字(Ki0, Ki1, …,Kid-1)。则 有序是指:对于序列中任意两个记录Ri和Rj(1≤i<j≤n) 都满足下列(词典)有序关系:
(Ki0, Ki1, …,Kid-1)< (Kj0, Kj1, …,Kjd-1) 其中K0被称为“最高”位关键字,Kd-1被称为 “最低” 位关键字。
数据结构排序PPT课件

注:外部排序时,要将数据分批调入内存来 排序,中间结果还要及时放入外存,显然外 部排序要复杂得多。
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
5.待排序记录在内存中怎样存储和处理?
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
Void BInsertSort (SqList &L) // 折半插入排序
{ for ( i=2;i<=L.length;++i )
{ L.r[0] = L.r[ i ]; // 将L.r [i] 暂存到L.r[0]
处理方式: ① 顺序排序 —— 数据间的逻辑顺序关系通过其物理
存储位置的相邻来体现,排序时直接移动记录; 适合数据较少的情况!
② 链表排序 ——数据间的逻辑顺序关系通过结点中 的指针体现,排序时只修改指针,不移动数据;
③ 地址排序 —— 数据存储在一段连续地址的空间, 构造一个辅助表保持各数据的存放地址(指针),排 序时先修改辅助表中的地址,最后再移动记录。
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
4. 什么叫内部排序?什么叫外部排序? —— 若待排序记录都在内存中,称为内部排序;
内部排序基本操作有两种: ◆ 比较两个关键字的大小;(比不可少的操作) ◆ 存储位置的移动。
i=8
0
1
2
3
4
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归并排序是多次将相邻两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表。
最简单的归并是将相邻两个有序的子表合并成一个有序的表,即二路归并排序。
1
、归并的思路
一次二路归并:将两个位置相邻的记录有序子序列归并为一个记录的有序序列。
有序
序列R [low..high]
有序子序列R [low..mid]有序子序列R [mid+1..high]
R [low..high]
void Merge (RecType R[],int low,int mid,int high)
{RecType *R1;
int i=low,j=mid+1,k=0;
//k 是R1的下标,i 、j 分别为第1、2段的下标
R1=(RecType *)malloc((high-low+1)*sizeof(RecType));while (i<=mid &&j<=high)
if (R[i].key<=R[j].key)//将第1段中的记录放入R1中
{R1[k]=R[i];i++;k++;}
else //将第2段中的记录放入R1中
{R1[k]=R[j];j++;k++;} Merge():一次二路归并,将两个相邻的有序子序列归并为一个有
序序列。
空间复杂度为O(high-low+1)
2、二路归并算法
while(i<=mid)//将第1段余下部分复制到R1
{R1[k]=R[i];i++;k++;}
while(j<=high)//将第2段余下部分复制到R1
{R1[k]=R[j];j++;k++;}
for(k=0,i=low;i<=high;k++,i++)//将R1复制回R中R[i]=R1[k];
free(R1);
}
void MergePass(RecType R[],int length,int n)
{int i;
for(i=0;i+2*length-1<n;i=i+2*length)//归并length长的两相邻子表Merge (R,i,i+length-1,i+2*length-1);
if(i+length-1<n)//余下两个子表,后者长度小于length Merge(R,i,i+length-1,n-1);//归并这两个子表
}
MergePass():一趟二路归并(段长度为length )。
length=2
两个段长度均为
length 第2个段长度小于
length
MergeSort():二路归并排序算法:
void MergeSort(RecType R[],int n)
{int length;
for(length=1;length<n;length=2*length)
MergePass(R,length,n);
}
⎡log2n⎤趟
【例10-7】设待排序表有10个记录,其关键字分别为{18,2,20,34,12,32,6,16,1,5}。
说明采用归并排序方法进行排序的过程。
1822034123261615
初始:
需要log
210取上界即4趟
2 1820 3412 32 6 16 1 5第1趟
2 18 20 34 6 12 16 32 1 5第2趟
2 6 12 16 18 20 32 34 1 5第3趟
1 2 5 6 12 16 18 20 32 34第4趟
更清楚的表示
1822034123261615 2 1820 3412 32 6 16 1 5
2 18 20 3412 18 20 34
2 6 12 16 18 20 32 34
1 2 5 6 12 16 18 20 32 34
一颗归并树
3、归并算法分析
所以空间复杂度为Ο(n )。
1 52 6 12 16 18 20 32 341 2 5 6 12 16 18 20 32 34每一次二路归并后临时空间都会释放。
而最后的一次二路归需要全部记录参加归并:
占用临时空间为全部记录个数n
【例10-8】数据序列{5,4,15,10,3,2,9,6,8}是某排序方法第一趟后的结果,该排序算法可能是。
A.冒泡排序
B.二路归并排序
C. 堆排序
D.简单选择排序
第一趟:{ 5,4, 15,10, 3,2, 9,6, 8 }
相邻的两个元素都是递减的
【例10-9】就排序算法所用的辅助空间而言,堆排序、快速排序和归并排序的关系是。
A.堆排序< 快速排序< 归并排序
B.堆排序< 归并排序< 快速排序
C.堆排序> 归并排序> 快速排序
D.堆排序> 快速排序> 归并排序
堆排序、快速排序、归并排序
O(1) O(log2n) O(n)
二路归并
多路归并
推广
三路归并和二路归并的时间比较三路归并的时间复杂度为O(n log
n)
3
n log3n=n log2n/log23=O(n log2n)
同一个级别!
━━本讲完━━。