归并排序算法 为什么归并排序merge sort不需要像动态规划的问题一样考虑每一种划分情况？
为什么归并排序merge sort不需要像动态规划的问题一样考虑每一种划分情况？
为什么合并排序不需要像动态规划那样考虑每个分区？
递归的重要性不言而喻。它是许多算法的基础，例如具有分治思想的算法（合并排序、二叉搜索）、遍历二叉树的算法，或者求解数学递归（斐波那契序列、n的阶乘）、回溯、动态规划等算法，当谈到递归时，总是有点混乱。理论上更容易理解，但当涉及到更复杂的递归算法时，很难想象递归是如何在计算机中实现的。经过一步一步的调试，我们终于明白了，所以我们先把这个过程记录下来。
：就是利用分而治之的思想，排序的过程就是先把数组分成左右两部分，分别排序，然后把有序的两个数组组合成一个有序的数组。
重点分析merge在代码中的作用，sort是一个递归函数，第一个是终止条件P>=R，递归必须有终止条件，否则会陷入循环，最终导致堆栈溢出。为什么堆栈溢出？实际上，底部的递归调用是按下并退出线程堆栈的操作。每次调用都会按一次堆栈，并记录相关的局部变量信息。线程堆栈的内存非常有限。如果递归调用是无限的，它将很快消耗所有的内存资源，并最终导致内存溢出。
下两个调用merge#sortŠC函数本身也是一个递归调用，两个递归调用分别编号为Š1和Š2。在本例中，数组中有六个元素（下标0-5）要排序，那么如何将它们从堆栈中按出？如下图所示：
和常用的排序算法外，还有哪些奇葩而有趣的排序算法？
排序算法有：冒泡排序-O（n^2）鸡尾酒排序-O（n^2）插入排序-O（n^2）桶排序-O（n）计数排序-O（n k）合并排序O（NLog n）需要O（n）额外空间就地合并排序-O（n^2）二叉树排序-O（NLog n）期望时间；O（n^2）最坏情况时间；需要O（n）额外空间鸽子洞排序-O（n k）需要O（k）额外空间
在快速排序、堆排序、归并排序中，什么排序是稳定的？
拿钱让别人为你安排
！事实上，各种排序方法都有各自的优缺点，适合不同的情况：
排序
插入排序：直接插入排序[shell”s排序
交换排序：冒泡排序[quick sort
选择排序：直接选择排序，堆排序；
合并排序：
分配排序：Bin排序，基数排序
]更多自己研究。
排序方法的选择主要考虑算法性能和资源占用。这就是速度和存储空间。
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