(C++)归并排序的递归与非递归实现

递归实现

merge函数利用的是双指针技巧降低复杂度。

mergeSort函数使用了递归，当中先对左右序列各调用一次mergeSort，再对整个序列调用merge。就按照最浅层的归并的思想去理解，不要大脑走到哪就step in。

另外mergeSort进入递归有个left<right的判定容易漏写。

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;const int maxn = 10;
const int INF = 1000000000;//INF:下确界
const LL SUP = (1LL<<63)-1;//SUP:上确界
const double eps = 1e-5;LL Map[128];void merge(int A[],int L1,int R1,int L2,int R2){int i=L1,j=L2;int temp[maxn];int index = 0;while(i<=R1&&j<=R2){//是≤不是＜ if(A[i]<=A[j]){temp[index++] = A[i++];}else{temp[index++] = A[j++];}}while(i<=R1)temp[index++] = A[i++];//这个while很容易写成if while(j<=R2)temp[index++] = A[j++];for(int i=0;i<index;i++){A[L1+i] = temp[i];}}void mergeSort(int A[],int l,int r){//递归实现的归并排序 if(l<r){int mid = (l+r)/2;mergeSort(A,l,mid);mergeSort(A,mid+1,r);merge(A,l,mid,mid+1,r); }} int main(){int A[maxn] = {66,12,33,57,64,27,39,66,78,66};mergeSort(A,0,maxn-1);for(int i=0;i<maxn;i++){printf("%d ",A[i]);}return 0;
}

非递归实现

基础的归并函数merge是一样的，但感觉非递归道理容易想明白但是实现起来细节多。注意两个for和一个if的<n不能写成<=n(如果传入的n是数组的长度而非最后一个元素的下标)

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;const int maxn = 10;
const int INF = 1000000000;//INF:下确界
const LL SUP = (1LL<<63)-1;//SUP:上确界
const double eps = 1e-5;LL Map[128];void merge(int A[],int L1,int R1,int L2,int R2){int i=L1,j=L2;int temp[maxn];int index = 0;while(i<=R1&&j<=R2){//是≤不是＜ if(A[i]<=A[j]){temp[index++] = A[i++];}else{temp[index++] = A[j++];}}while(i<=R1)temp[index++] = A[i++];//这个while很容易写成if while(j<=R2)temp[index++] = A[j++];for(int i=0;i<index;i++){A[L1+i] = temp[i];}}void mergeSort(int A[],int n){//非递归实现的归并排序 //step为组内元素个数(每归并一次乘二)for(int step=2;step/2<n;step*=2){//每step个元素一组，组内左一半step/2和右一半step/2的元素合并，注意有很多个这样的组for(int i=0;i<n;i+=step){int mid = i+step/2-1;//step/2为左子区间元素个数if(mid+1<n){//右子区间存在元素则合并 merge(A,i,mid,mid+1,min(i+step-1,n));}} } } int main(){int A[maxn] = {66,12,33,57,64,27,39,66,78,66};mergeSort(A,maxn);for(int i=0;i<maxn;i++){printf("%d ",A[i]);}return 0;
}

如果时间限制允许，且只要求打印出每一趟归并排序的结果，可以不调用merge()而是采用sort

void mergeSort(int A[],int len){for(int step = 2;step/2<len;step*=2){for(int i=0;i<len;i+=step){sort(A+i,A+min(i+step,len));}for(int i=0;i<maxn;i++){printf("%d ",A[i]);}printf("\n");}
}

但是这样就不是真正意义上的归并了

(C++)归并排序的递归与非递归实现相关推荐

快速排序和归并排序中一趟的理解（递归和非递归）
引:2019年408中数据结构一道考察快速排序的选择题答案:D 定位:这道题在考察快速排序中一趟的概念.注意,基本的冒泡,插入,选择排序的一趟概念很容易理解, 接下来我们要讨论的是递归排序算法中(本 ...
归并排序的python实现：递归与非递归
递归原理比较简单,就是有序数组的合并. def merge(a, b):c = []i = j = 0while i < len(a) and j < len(b):if a[i] &l ...
python创建树结构、求深度_数据结构-树以及深度、广度优先遍历（递归和非递归，python实现）...
前面我们介绍了队列.堆栈.链表,你亲自动手实践了吗?今天我们来到了树的部分,树在数据结构中是非常重要的一部分,树的应用有很多很多,树的种类也有很多很多,今天我们就先来创建一个普通的树.其他各种各样的树 ...
二叉树的几种递归和非递归式遍历：
二叉树的几种递归和非递归式遍历: 1 #include <fstream> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace std; 5 6 ...
全排列（含递归和非递归的解法）
全排列在近几年各大网络公司的笔试中出现的比较频繁首先来看看题目是如何要求的(百度迅雷校招笔试题). 用C++写一个函数, 如 Foo(const char *str), 打印出 str 的全排列, ...
C#实现(递归和非递归)快速排序和简单排序
C#实现(递归和非递归)快速排序和简单排序本人因为最近工作用到了一些排序算法,就把几个简单的排序算法,想冒泡排序,选择排序,插入排序,奇偶排序和快速排序等整理了出来,代码用C#代码实现,并且通过了测 ...
分别用递归和非递归方式实现二叉树先序、中序和后序遍历（java实现）
分别用递归和非递归方式实现二叉树先序.中序和后序遍历用递归和非递归方式,分别按照二叉树先序.中序和后序打印所有的节点.我们约定:先序遍历顺序为根.左.右;中序遍历顺序为左.根.右;后序遍历顺序为左 ...
汉诺塔的改编题（用栈求解，分别递归和非递归）
限制不能从最左侧的塔直接移动到最右侧,也不能从最右侧直接移动到最左侧,而是必须经过中间,求当塔有N层的时候,打印最优移动过程和最优移动总步数例如:当塔为两层时,最上层的塔记为1,最下层的塔记为2,则 ...
树的先序遍历，中序遍历，后续遍历（递归和非递归实现）
前序遍历是先访问根节点再访问左子树最后访问右子树(中,左,右):中序遍历是先访问左子树再访问根节点最后访问右子树(左,中,右):后序遍历是先访问左子树再访问右子树最后访问根节点(左,右,中).---- ...
树与二叉树的深度优先与广度优先算法（递归与非递归）
本博客前面文章已对树与二叉树有过简单的介绍,本文主要是重点介绍有关二叉树的一些具体操作与应用阅读本文前,可以先参考本博客各种基本算法实现小结(三)-- 树与二叉树和各种基本算法实现小结( ...

(C++)归并排序的递归与非递归实现

递归实现

非递归实现

(C++)归并排序的递归与非递归实现相关推荐

最新文章

热门文章