头歌 nav 第2关:归并排序

归并排序是一种经典的排序算法，它的基本思想是通过将待排序的数组不断地分割成两个子数组，直到子数组的长度为1，然后再将这些子数组逐个归并，直到最终排序完成。归并排序的过程可以分为递归分割和归并两个步骤。

首先，递归分割的过程是将待排序的数组不断地分割成两个子数组，直到子数组的长度为1。具体而言，先找到数组的中间位置，然后将数组分为左右两个部分，分别进行递归分割，直到最终分割成长度为1的子数组。

然后，归并的过程是将这些子数组逐个归并，直到最终排序完成。具体而言，将两个已经排序好的子数组归并为一个更长的有序数组，直到所有的子数组都被归并为一个有序数组。归并的过程中，需要用到额外的数组来暂存归并结果。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是待排序数组的长度。这是由于在每一次归并操作时，需要将整个数组都遍历一遍，而每一次归并操作的时间复杂度为O(n)。而在递归分割的过程中，每一层的工作量都是n，而递归的层数为logn，因此总的时间复杂度为O(nlogn)。

归并排序是一种稳定的排序算法，它的稳定性体现在归并的过程中相等元素的相对位置不会改变。

总之，归并排序是一种简单但效率较高的排序算法，它通过递归分割和归并的过程将待排序数组逐渐排序，具有时间复杂度稳定性好的优点。

相关问题

nav 第2关：列表元素的排序：给客人排序

在第2关的游戏中，"nav"似乎是一个指向菜单导航的一部分，提到的是对列表元素的排序。这里假设这个场景是在设计一个酒店预订系统或者是餐厅服务中，你需要将客人的座位列表按照某种规则进行排序，比如按照预定时间、姓名字母顺序或是优先级等。

例如，你可以这样做：
1. 客人排序算法选择：确定排序依据，如按预定时间升序（从小到大）、降序（从大到小），或按字母表顺序排列客人姓名。
2. 创建函数或方法：编写一个函数，接受一个包含客人信息的对象列表作为输入，使用Python的`sorted()`函数或列表的`sort()`方法，传入自定义的关键字参数来实现排序。

def sort_guests(guests_list, sort_key):
    return sorted(guests_list, key=lambda guest: guest[sort_key])

# 示例
guests = [
    {'name': '张三', 'booking_time': '10:00'},
    {'name': '李四', 'booking_time': '14:00'},
    {'name': '王五', 'booking_time': '12:00'}
]

sorted_guests = sort_guests(guests, 'booking_time')

头歌nav 第1关：WordCount - 词频统计代码

头歌Nav是一款在线学习平台上的编程练习题目集，"WordCount"是其中的一道基础挑战，主要是让你实现一个简单的词频统计程序。在第一关中，任务通常是编写代码来读取输入文本文件，然后统计每个单词出现的频率。

下面是一个基本的Python示例代码，用于完成这个任务：

from collections import Counter

def word_count(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        text = file.read().lower()  # 转化为小写处理
        words = text.split()  # 分割成单词列表
        word_counts = Counter(words)  # 使用Counter计算词频
    return word_counts

# 示例用法
file_path = "input.txt"
word_freq = word_count(file_path)
for word, freq in word_freq.items():
    print(f"{word}: {freq}")

这段代码首先打开文件并读取内容，将所有文本转换为小写以避免大小写的区别，接着通过空格分割得到单词列表，最后利用`collections.Counter`来统计每个单词的出现次数。