归并专题
【数据结构入门】排序算法之交换排序与归并排序
前言 在前一篇博客，我们学习了排序算法中的插入排序和选择排序，接下来我们将继续探索交换排序与归并排序，这两个排序都是重头戏，让我们接着往下看。 一、交换排序 1.1 冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法。 1.1.1 基本思想 它的基本思想是通过相邻元素的比较和交换，让较大的元素逐渐向右移动，从而将最大的元素移动到最右边。 动画演示： 1.1.2 具体步
【SGU】180. Inversions（归并排序求逆序数）
以前一般用树状数组和线段树做这种题 这次换个思路试试，归并排序！ #include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>using namespace std;typedef long long LL;const int maxn = 111111;int n;int array[maxn];int tmp[maxn];L
归并排序-非递归实现
归并排序的非递归实现 我们可以把 一个数组 先拆分成 最小单元，这是分， 拆分成最小单元之后，我们对每个最小单元进行一次合并，这是治 最小单元 合并一次之后，我们继续 在上一次合并的基础上拆分，并且合并这是 合 ， 直到 整个数组 只被拆成了两部分，在进行最终一次的和 我们画图举个例子 源代码如下，我们的merge的合并函数的参数是 原数组，左侧小数组索引位置开头，左侧小数
C# 排序算法之归并排序
归并排序（Merge Sort）是一种分而治之的排序算法。它将一个数组分成两半，对每半部分递归地应用归并排序，然后将排序好的两部分合并成一个有序的数组。归并排序的关键在于合并两个已排序的数组（或数组段）。 以下是归并排序算法的C#实现： using System;class Program{static void Main(string[] args){int[] arr = { 12, 1
MapReduce的shuffle过程详解（分片、分区、合并、归并）
shuffle过程 shuffle概念 shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前
归并排序、快速排序c++实现
归并排序 假定由小到大排。 1、思想： 分解：二分为左右两部分； 递归地对两边归并：对左边归并，对右边归并 合并：合并左右为一个。 2、code: 输入： 6 60 90 50 30 20 40 输出： 20 30 40 50 60 90 #include <iostream>#include <vector>using namespace std;//合并v[low...mid]和v[mi
【归并分而治之】逆序对的应对之策
目录 1.前言2.题目简介3.求解思路为什么要这样做？快在哪？为什么这种方法会想到结合归并排序？如何在一左一右中统计剩下的逆序对个数？固定右边的数，用降序会怎么样？？？思路的本质是巧妙地结合了归并的思想 4.示例代码 1.前言 今天了解到一种比较有意思的题目解法，是专门针对逆序对的。下面来进行简单分享。 2.题目简介 题目链接：LINK 3.求解思路 我们一种解法是
【分治——归并排序】排序数组的归并方法
目录 1.前言2.题目简介3.求解思路4.示例代码 1.前言 今天简单展示一个归并排序解题，难度简单。 2.题目简介 题目链接：LINK 3.求解思路 4.示例代码 //归并排序class Solution {public:vector<int> tmp;vector<int> sortArray(vector<int>& nums) {tmp.resiz
内部排序之四：归并排序和快速排序
前言 之所以把归并排序和快速排序放在一起探讨，很明显两者有一些相似之处：这两种排序算法都采用了分治的思想。下面来逐个分析其实现思想。 归并排序 实现思想 归并的含义很明显就是将两个或者两个以上的有序表组合成一个新的有序表。归并排序中一般所用到的是2-路归并排序，即将含有n个元素的序列看成是n个有序的子序列，每个子序列的长度为1，而后两两合并，得到n/
Java中的经典排序算法：快速排序、归并排序和计数排序详解（如果想知道Java中有关快速排序、归并排序和计数排序的知识点，那么只看这一篇就足够了！）
前言：排序算法在计算机科学中占有重要地位，不同的算法适用于不同的场景。本文将深入探讨快速排序、归并排序和计数排序。 ✨✨✨这里是秋刀鱼不做梦的BLOG ✨✨✨想要了解更多内容可以访问我的主页秋刀鱼不做梦-CSDN博客 先让我们看一下本文大致的讲解内容： 对于每个排序算法，我们都会从算法简介、其原理与步骤、代码实现、时间复杂度分析、空间复杂度分析
排序算法4之归并排序
归并排序 归并排序是建立在归并操作上的一种排序算法，该算法采用分治的思想（divide and conquer）。就是先将序列进行分裂成一个个子序列，使得每个子序列都是有序的，然后再将所有的子序列整合成一个完整的序列。所以整个算法分为两部分，分裂和合并。分裂比较简单，最容易想到的就是折半分解，直至每个子序列是一个单独的数为止。合并就可能麻烦一点。 合并 假设存在两个已经排列好的子序列 {a1
石子归并---区间型动态规划
题目描述 Description 有n堆石子排成一列，每堆石子有一个重量w[i], 每次合并可以合并相邻的两堆石子，一次合并的代价为两堆石子的重量和w[i]+w[i+1]。问安排怎样的合并顺序，能够使得总合并代价达到最小。 输入描述 Input Description 第一行一个整数n（n<=100） 第二行n个整数w1,w2...wn (wi <= 100) 输出描述 Output
#1141 : 二分·归并排序之逆序对（归并排序）
#1141 : 二分·归并排序之逆序对 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 在上一回、上上回以及上上上回里我们知道Nettle在玩《艦これ》。经过了一番苦战之后，Nettle又获得了的很多很多的船。 这一天Nettle在检查自己的舰队列表： [list.png] 我们可以看到，船默认排序是以等级为参数。但实际上一个
1203: 逆序数 ( 归并排序 )
1203: 逆序数 Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 125 Solved: 26 [Submit][Status][Web Board] Description 在一个排列中，如果一对数的前后位置与大小顺序相反， 即前面的数不小于后面的数，那么它们就称为一个逆序。一个排列中逆序的总数就称为这个排列的逆序数。
外排序之⽂件归并排序实现
外排序之⽂件归并排序实现 外排序介绍 外排序（External sorting）是指能够处理极⼤量数据的排序算法。通常来说，外排序处理的数据不能 ⼀次装⼊内存，只能放在读写较慢的外存储器(通常是硬盘)上。外排序通常采⽤的是⼀种“排序-归 并”的策略。在排序阶段，先读⼊能放在内存中的数据量，将其排序输出到⼀个临时⽂件，依此进 ⾏，将待排序数据组织为多个有序的临时⽂件。然后在归并阶段将这些临时
归并排序简介【算法 11】
归并排序简介 归并排序（Merge Sort）是一种有效的、稳定的、基于分治法的排序算法。它的核心思想是将数组分成更小的部分，分别进行排序后再合并。归并排序具有 (O(n \log n)) 的时间复杂度，在处理大规模数据时表现优异。 算法原理 归并排序的工作原理基于“分治法”（Divide and Conquer），即： 分解（Divide）：将未排序的数组一分为二，直到每个子数组仅
排序算法之归并排序详细解读（附带Java代码解读）
归并排序（Merge Sort）是一种稳定的排序算法，采用分治法（Divide and Conquer）的思想。它将一个数组分成两个子数组，分别对这两个子数组进行排序，然后将两个已排序的子数组合并成一个有序的数组。归并排序是一种高效的排序算法，尤其适合处理大规模数据。 算法思想 分解：将待排序的数组分成两个子数组，直到每个子数组只有一个元素（单个元素自然有序）。解决：递归地对每个子数组进行排序
【数据结构与算法】深入理解归并排序（Merge Sort）
问题背景与引入 排序问题是计算机科学中的基础问题之一，几乎在所有的数据处理过程中都会遇到。例如，在数据库查询中，我们通常需要按某个字段对数据进行排序，以便快速检索。在图形处理和数据分析中，排序也是一项关键操作。 归并排序（Merge Sort）是计算机科学中最经典的排序算法之一，它以其稳定的时间复杂度和良好的排序性能在各种应用场景中得到广泛应用。 归并排序的算法原理 归并排序是一种基于“分
前端宝典十八：高频算法排序之冒泡、插入、选择、归并和快速
前言 十大经典排序算法的 时间复杂度与空间复杂度 比较。 名词解释： n：数据规模；k：桶的个数；In-place: 占用常数内存，不占用额外内存；Out-place: 占用额外内存。 本文主要探讨高频算法排序中的几个常见的冒泡、插入、选择、归并和快速 冒泡排序和选择排序是最常见的两种排序，语法简单，容易实现，冒泡排序、插入排序和选择排序虽然在时间复杂度上相对较高，但对于小规模数据或者
快速排序和归并排序模板（Java实现）
快速排序 public static void quick_sort(int[] q, int l, int r) {if (l >= r) return;int i = l - 1, j = r + 1, x = q[l + r >> 1];while (i < j) {do i ++; while (q[i] < x);do j --; while (q[j] > x);if (i < j