为啥归并排序比较次数与初始状态无关
时间: 2024-08-12 22:00:55 浏览: 68
归并排序的时间复杂度是O(n log n),其中“n”是待排序数组的长度。它的比较次数之所以与数组的初始状态无关,是因为它采用了一种分治策略。
归并排序的过程可以分为两个步骤:
1. 分治阶段:首先将数组划分为两半,然后对每一半递归地进行归并排序,直到每个子数组只有一个元素,这一步骤是递归的基础,独立于数组的具体顺序。
2. 合并阶段:将已排序的子数组合并成一个完整的有序数组。这是通过比较两个子数组的第一个元素,选择较小的一个放入结果数组,并移动对应的指针到下一个元素,这个过程会一直持续到所有的元素都被处理完。
由于每次划分都是平均的,所以无论原始数组如何排列,每层递归所需的比较次数是恒定的。而且,合并操作也是稳定的,不会因为原始序列的不同而改变需要的比较次数。因此,总的比较次数就是log n层递归乘以每层固定的比较次数,最终得到了与输入大小相关的固定次数,即O(n log n)。
相关问题
归并排序c++代码实现比较次数与移动次数
归并排序的比较次数和移动次数与具体实现有关,以下是一种简单的C++实现,给出比较次数和移动次数的计算方法。
```cpp
void merge_sort(int arr[], int l, int r, int& cmp_cnt, int& mov_cnt) {
if (l >= r) return;
int mid = l + (r - l) / 2;
merge_sort(arr, l, mid, cmp_cnt, mov_cnt);
merge_sort(arr, mid + 1, r, cmp_cnt, mov_cnt);
int i = l, j = mid + 1, k = 0;
int* tmp = new int[r - l + 1];
while (i <= mid && j <= r) {
cmp_cnt++;
if (arr[i] <= arr[j]) {
tmp[k++] = arr[i++];
} else {
tmp[k++] = arr[j++];
}
}
while (i <= mid) {
tmp[k++] = arr[i++];
}
while (j <= r) {
tmp[k++] = arr[j++];
}
for (int i = 0; i < k; i++) {
mov_cnt++;
arr[l + i] = tmp[i];
}
delete[] tmp;
}
int main() {
int arr[] = {5, 4, 3, 2, 1};
int cmp_cnt = 0, mov_cnt = 0;
int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
merge_sort(arr, 0, n - 1, cmp_cnt, mov_cnt);
cout << "比较次数:" << cmp_cnt << endl;
cout << "移动次数:" << mov_cnt << endl;
return 0;
}
```
以上代码中,cmp_cnt为比较次数,mov_cnt为移动次数。在归并排序中,每次比较会增加一次cmp_cnt,每次移动会增加一次mov_cnt。在最坏情况下,即数组完全逆序,比较次数为nlogn,移动次数为2nlogn。在平均情况下,比较次数为nlogn,移动次数为nlogn。
二路归并排序最少比较次数
二路归并排序算法是一种基于分治策略的排序方法。其基本思想是将已有的待排序数列划分为若干个子序列,每个子序列单独排序,然后将有序子序列合并成最终的排序序列。
对于一个含有n个元素的数组,二路归并排序在最优情况下(即每次合并操作都能平分数组)的比较次数可以通过递归公式计算得出。具体来说,归并排序在将数组分成两半时,每部分都会进行递归排序,然后合并这两个有序部分。
对于一个长度为n的数组,最优情况下的比较次数C(n)满足以下递推关系:
- C(1) = 0 (1个元素自然有序,不需要比较)
- C(n) = 2C(n/2) + n - 1 (每次合并需要n-1次比较)
因此,通过递归或者迭代方法可以计算出具体的比较次数。
例如,对于长度为8的数组:
- 分割成两个长度为4的数组,需要C(4)次比较;
- 分割成四个长度为2的数组,需要C(2)次比较;
- 分割成八个长度为1的数组,需要C(1)次比较;
- 然后是合并操作,每次合并增加n-1次比较。
最终,可以得出对于长度为n的数组,二路归并排序的最少比较次数为:
C(n) = 2C(n/2) + n - 1
递归计算C(n)可以得到具体的比较次数。