C++实现归并排序：分治策略对比内置排序

本文档主要介绍了如何利用分治策略实现归并排序算法，这是一种常用的高效排序方法。首先，我们通过`#include`语句引入了必要的头文件，如`MergeSort.h`, `<algorithm>`, `<time.h>`和`<windows.h>`，这些库将用于时间戳的获取和随机数生成。 归并排序的核心思想是将一个大问题分解成若干个小问题，然后递归地解决这些小问题，最后合并结果。在这个示例中，`MergeSort(A,n)`函数实现了归并排序的具体逻辑。它首先通过`QueryPerformanceFrequency(&tc)`来获取系统性能计数器的频率，这将在后续的时间测量中起到关键作用。 程序首先生成一个包含1000000个随机整数的数组`A`，然后通过`QueryPerformanceCounter(&t1)`记录开始的时间。归并排序过程开始于`MergeSort(A,n)`调用，这里并未提供归并排序的具体实现，但我们可以推断它会将数组分为两半，对每一半进行排序，然后合并两个已排序的部分。 完成排序后，程序再次记录时间并输出排序所需的时间。接下来，使用C++标准库中的`std::sort(A,A+n)`对数组进行快速排序（快速排序也是一种分治策略，但与归并排序不同，它采用不同的分割和合并方式）。快速排序结束后，同样记录时间并对比归并排序的效率。 整个程序展示了两种不同的排序算法——归并排序和快速排序，并通过对比它们的运行时间来展示分治策略在实际应用中的效果。此外，这段代码还展示了如何使用性能计时器来测量算法的执行速度，这对于评估和优化算法性能至关重要。 总结来说，这个示例涉及的知识点包括： 1. **分治策略**：将复杂问题分解为较小、独立且相似的子问题，然后分别解决，最后合并结果。 2. **归并排序**：一种稳定的排序算法，通过递归地将数组一分为二，排序后再合并。 3. **快速排序**：另一种高效的排序算法，非稳定，通常内部使用分治，但合并过程不同。 4. **性能计时器**：`QueryPerformanceCounter`函数用于精确测量代码执行时间，有助于评估算法效率。 5. **C++标准库**：如`std::sort`函数，提供了现成的排序算法实现。 通过这个例子，读者可以学习到如何在实践中应用分治策略以及比较不同排序算法的性能。