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合并排序的递归算法 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?

浏览量:1189 时间:2021-03-15 13:32:27 作者:admin

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,

在快速排序、堆排序、归并排序中,什么排序是稳定的?

合并排序是一种稳定的排序算法。归并排序的稳定性分析:归并排序是将序列递归地划分为短序列,递归的退出是短序列只有一个或两个序列,然后将每个有序的段序列归并为一个有序的长序列,继续归并直到所有的原序列都是有序的。可以发现,当有一个或两个元素时,一个元素不会交换,如果两个元素大小相等且没有外部干扰,稳定性不会被破坏。然后,在合并短序列的过程中,不破坏稳定性。如果在合并过程中两个当前元素相等,则将前一序列中的元素保存在结果序列的前面,以保证合并的稳定性。因此,合并排序也是一种稳定的排序算法。扩展数据:算法稳定性判断方法:常用排序算法中,堆排序、快速排序、希尔排序、直接选择排序为不稳定排序算法,基数排序、气泡排序、直接插入排序、半插入排序、合并排序为稳定排序算法。对于不稳定排序算法,只需举例说明其不稳定性;对于稳定排序算法,必须对算法进行分析才能得到稳定的特征。需要注意的是,排序算法是否稳定取决于具体的算法。不稳定算法在一定条件下可以成为稳定算法,稳定算法在一定条件下也可以成为不稳定算法。例如,快速排序原本是一种不稳定的排序方法,但如果要排序的记录中只有一组具有相同键的记录,并且选定的轴值只是组中相同键的一个,则快速排序是稳定的。

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