重新梳理一下歸并排序以及一些相關(guān)的東西。

對于歸并排序大家如果需要回憶下是個什么東西的話，可以點擊這個鏈接，里面有各種排序的動畫演示以及講解，比我再用文字贅述一遍要好得多，功能相當強大。

先給出歸并排序的js代碼實現(xiàn)：

function mergeSort(arr, l, r) {

if (l === r) {

return;

}

let mid = Math.floor((r + l) / 2);

mergeSort(arr, l, mid);

mergeSort(arr, mid + 1, r);

merge(arr, l, mid, r);

}

function merge(arr, l, mid, r) {

let leftIndex = l;

let rightIndex = mid + 1;

let helpArr = [];

while(leftIndex <= mid && rightIndex <= r) {

let leftItem = arr[leftIndex];

let rightItem = arr[rightIndex];

if (leftItem < rightItem) {

helpArr.push(leftItem);

leftIndex++;

} else {

helpArr.push(rightItem);

rightIndex++;

}

}

// 這倆循環(huán)只會進去一個，因為經(jīng)過上面的比較，要么左邊部分走完了，要么右邊部分走完了

while(leftIndex <= mid) {

helpArr.push(arr[leftIndex]);

leftIndex++;

}

while(rightIndex <= r) {

helpArr.push(arr[rightIndex]);

rightIndex++;

}

for (let index = 0; index < helpArr.length; index++) {

arr[l] = helpArr[index];

l++;

}

}

如何估計歸并排序的時間復(fù)雜度呢？

由于上面采用了遞歸寫法，我們使用master公式對遞歸進行時間復(fù)雜度估算，以下是公式詳情。

T(n) = a*T(n/b) + O(n^d)

(1)、log(b, a) > d => 復(fù)雜度為O(n^log(b, a))

(2)、log(b, a) = d => 復(fù)雜度為O(n^d*logn)

(3)、log(b, a) < d => 復(fù)雜度為O(n^d)

a代表遞歸的次數(shù)，由于在mergeSort中調(diào)用了兩次mergeSort，所以歸并排序中a = 2。

b代表樣本量被劃分幾份，由于我們對樣本量是一分為二將數(shù)組分為left和right部分，所以歸并排序中b = 2。

O(n^d)代表其他操作的時間復(fù)雜度，所以在歸并排序中主要是merge這個函數(shù)，相當于是執(zhí)行了一次數(shù)組遍歷，則為O(n)。

a = 2，b = 2，d = 1根據(jù)master公式，復(fù)雜度為nlogn。

我們知道冒泡排序、選擇排序、插入排序的時間復(fù)雜度都是O(n^2)，當樣本量比較大的時候，n^2比之nlogn差了可不是一星半點。這是為什么呢？因為在其他三種排序中，會浪費元素之間的比較，比如冒泡排序冒泡比較一輪只定位了一個元素，下一輪冒泡又只定位一個元素，會浪費元素之間的相互比較；而歸并排序通過分治，由小到大進行比較合并的過程中，上一次比較合并的元素不會再次發(fā)生比較，有序的區(qū)域成規(guī)模增長，這樣就不會浪費比較，節(jié)省了時間。

由歸并排序引入數(shù)組小和問題和數(shù)組逆序?qū)栴}。

根據(jù)小和的題目要求，我們思考一下可以發(fā)現(xiàn)，在歸并排序過程中，left和right部分進行比較合并的時候，其實就可以找到左邊部分比右邊部分小的數(shù)，意思就是說我們可以很方便的在merge這個函數(shù)執(zhí)行過程中來計算數(shù)組的小和且會快很多，因為合并的時候左右兩遍都是有序的，如果一個數(shù)比右邊的第一個數(shù)字小，我們可以得知這個數(shù)字肯定比右邊全部的數(shù)字都小。

舉個例子，比如left = [1,2,3]，right = [4,5,6]，1小于4，說明右邊三個數(shù)都比1大，假如說小和等于sum，那么sum就要加1 * 3。

代碼實現(xiàn)一下小和：

function smallSum(arr) {

if (!arr || arr.length < 2) {

return 0;

}

return mergeSort(arr, 0, arr.length - 1);

}

function mergeSort(arr, l, r) {

if (l === r) {

return 0;

}

let mid = Math.floor((l + r)/2);

return mergeSort(arr, l, mid)

+ mergeSort(arr, mid + 1, r)

+ merge(arr, l, mid, r)

}

function merge(arr, l, mid, r) {

let leftIndex = l;

let rightIndex = mid + 1;

let helpArr = [];

let sum = 0;

while(leftIndex <= mid && rightIndex <= r) {

let leftItem = arr[leftIndex];

let rightItem = arr[rightIndex];

if (leftItem < rightItem) {

/**相對于歸并排序增加的部分**/

let tempSum = (r - rightIndex + 1) * leftItem

sum += tempSum;

/***************************/

helpArr.push(leftItem);

leftIndex++;

} else {

helpArr.push(rightItem);

rightIndex++;

}

}

/**這部分和歸并排序merge函數(shù)一樣**/

return sum;

}

對于小和都知道如何使用歸并排序進行求解之后，逆序?qū)ζ鋵嵑托『褪且粯拥?#xff0c;只是反過來了而已，以下直接貼出代碼。

function inversePairs(arr) {

if (!arr || arr.length < 2) {

return [];

}

return mergeSort(arr, 0, arr.length - 1);

}

function mergeSort(arr, l, r) {

if (l === r) {

return [];

}

let mid = Math.floor((l + r)/2);

return [

...mergeSort(arr, l, mid),

...mergeSort(arr, mid + 1, r),

...merge(arr, l, mid, r)

];

}

function merge(arr, l, mid, r) {

let leftIndex = l;

let rightIndex = mid + 1;

let helpArr = [];

let res = [];

while(leftIndex <= mid && rightIndex <= r) {

let leftItem = arr[leftIndex];

let rightItem = arr[rightIndex];

if (leftItem < rightItem) {

helpArr.push(leftItem);

leftIndex++;

} else {

/**相對于歸并排序增加的部分**/

res.push([leftItem, rightItem]);

/***************************/

helpArr.push(rightItem);

rightIndex++;

}

}

/**這部分和歸并排序merge函數(shù)一樣**/

return res;

}

以上是對歸并排序這部分內(nèi)容進行的一些回顧和總結(jié)，希望能加深自己對它的理解，能在其他更多的地方將其運用上；如果有不正確的地方，大家可以踴躍指出，我將及時改正。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的java中mergesort函数怎么用,由mergeSort引发的一些思考的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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