Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Сортировка слиянием

162 байта добавлено, 15:05, 23 мая 2015
Нет описания правки
# Иначе массив разбивается на две части, которые сортируются рекурсивно.
# После сортировки двух частей массива к ним применяется процедура слияния, которая по двум отсортированным частям получает исходный отсортированный массив.
 
Достоинства:
* устойчивая
Недостатки:
* при любых входных данных время работы {{---}} <tex>O(n\log{n})</tex>
* требуется дополнительно <tex>O(n)</tex> памяти
 
Проблема с одинаковым временем работы решается в [[Timsort]].
===Слияние двух массивов===
У нас есть два массива <tex>a</tex> и <tex>b</tex> (фактически это будут две части одного массива, но для удобства будем писать, что у нас просто два массива). Нам надо получить массив <tex>c</tex> размером <tex>|a| + |b|</tex>. Для этого можно применить процедуру слияния. Эта процедура заключается в том, что мы сравниваем элементы массивов (начиная с начала) и меньший из них записываем в финальный. И затем, в массиве у которого оказался меньший элемент, переходим к следующему элементу и сравниваем теперь его. В конце, если один из массивов закончился, мы просто дописываем в финальный другой массив. После мы наш финальный массив записываем заместо двух исходных и получаем отсортированный участок.
Множество отсортированных списков с операцией <tex>\mathrm{merge}</tex> является [[Моноид|моноидом]], <tex>\langle assorted\ list, \mathrm{merge}, \varnothing \rangle </tex>, где <tex>\varnothing</tex> {{---}} нейтральный элемент.
Ниже приведён псевдокод процедуры слияния, который сливает две части массива <tex>a</tex> {{---}} <tex>[left; mid)</tex> и <tex>[mid; right)</tex>
===Итеративный алгоритм===
[[Файл:Merge sort itearative.png|300px|right|thumb|Пример работы итеративного алгоритма сортировки слиянием]]
При итеративном алгоритме не происходит рекурсивного запуска, что сохранит <tex>O(\log n)</tex> памяти, которое отдавалось для стека вызовов.
<code style="display: inline-block">
'''function''' mergeSortIterative(a : '''int[n]'''):
Осталось оценить <tex>k</tex>. Мы знаем, что <tex>2^k=n</tex>, а значит <tex>k=\log n</tex>. Уравнение примет вид <tex>T(n)=nT(1)+ \log n</tex> <tex>O(n)</tex>. Так как <tex>T(1)</tex> {{---}} константа, то <tex>T(n)=O(n)+\log n </tex> <tex>O(n)=O(n\log n)</tex>.
 
Достоинства:
* устойчивая.
Недостатки:
* при любых входных данных время работы {{---}} <tex>O(n\log{n})</tex>,
* требуется дополнительно <tex>O(n)</tex> памяти.
 
==См. также==
* [[Сортировка кучей]]
63
правки

Навигация