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算法学习(十)-递归 之归并排序

发布时间: 2012-12-21 12:03:49 作者: rapoo

算法学习(10)-递归 之归并排序

package com.tw.dst.recursive;/**   * <p> * 算法学习 ----递归 * 概念介绍: * 归并排序:归并算法的中心是归并两个已经有序的数组,并且递归调用归并操作。    * 归并排序优点和缺点:比简单排序在速度上快很多;归并排序会占用双倍的存储空间。   * 归并排序的效率:归并排序的时间复杂度是 O(N*LogN);简单排序的复杂度是O(N2)。</p> * @author tangw 2010-12-13 */  public class MergeRecursion3 {         private long[] theArray;       private int nElems;       /**     * <p>初始化数组</p>      * @param max     */    public MergeRecursion3(int max) {          theArray = new long[max];           nElems = 0;       }         /**     * <p>插入数据</p>     * @param value     */    public void insert(long value) {           theArray[nElems] = value;           nElems++;       }       /**     * <p>显示数组中的数据</p>     */    public void display() {        for (int j = 0; j < nElems; j++) {               System.out.print(theArray[j]+","+" ");           }       }       /**       * <p>归并排序算法</p>     */      public void mergeSort() {           long[] workSpace = new long[nElems];//创建一个工作数组,用于排序操作使用           recMergeSort(workSpace, 0, nElems - 1);//执行归并排序操作       }              /**     * <p>递归分割数据到基本单位 </p>      * @param workSpace     * @param lowerBound     * @param upperBound     */    private void recMergeSort(long[] workSpace, int lowerBound, int upperBound) {           if (lowerBound == upperBound) {               return;           } else {               int mid = (lowerBound + upperBound) / 2;               recMergeSort(workSpace, lowerBound, mid);               recMergeSort(workSpace, mid + 1, upperBound);               merge(workSpace, lowerBound, mid + 1, upperBound);           }       }          /** * 归并操作将基本单位归并成整个有序的数组  * @param workSpace * @param lowPtr * @param highPtr * @param upperBound */    private void merge(long[] workSpace, int lowPtr, int highPtr, int upperBound) {           int j = 0;           int lowerBound = lowPtr;           int mid = highPtr - 1;           int n = upperBound - lowerBound + 1;             while (lowPtr <= mid && highPtr <= upperBound) {               if (theArray[lowPtr] < theArray[highPtr]) {                   workSpace[j++] = theArray[lowPtr++];               } else {                   workSpace[j++] = theArray[highPtr++];               }           }           while (lowPtr <= mid) {               workSpace[j++] = theArray[lowPtr++];           }           while (highPtr <= upperBound) {               workSpace[j++] = theArray[highPtr++];           }           for (j = 0; j < n; j++) {               theArray[lowerBound + j] = workSpace[j];           }       }            public void println(String str){               System.out.println(str);       }               public static void main(String[] args) {           int maxSize = 100;           MergeRecursion3 arr = new MergeRecursion3(maxSize);           /**           * 插入值到数组           */          arr.insert(64);           arr.insert(21);           arr.insert(11);           arr.insert(33);           arr.insert(12);           arr.insert(85);           arr.insert(44);           arr.insert(99);           arr.insert(3);           arr.insert(0);           arr.insert(108);           arr.insert(36);                      arr.println("显示排序前数据:");           arr.display();           arr.println("");                        arr.mergeSort();                      arr.println("显示排序后数据:");           arr.display();           arr.println("");         } }/**   *    * 显示排序前数据:   * 64, 21, 11, 33, 12, 85, 44, 99, 3, 0, 108, 36,    * 显示排序后数据:   * 0, 3, 11, 12, 21, 33, 36, 44, 64, 85, 99, 108,   */    /**   * 总结:   * 归并排序比简单排序的效率高很多 */  

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