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编程问答

排序算法杂谈(三) —— 归并排序的非递归实现

發(fā)布時間:2023/12/10 编程问答 35 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 排序算法杂谈(三) —— 归并排序的非递归实现 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

1. 遞歸

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在眾多排序算法中,歸并排序(Merge Sort)和快速排序(Quick Sort)都是時間復雜度為 O(nlog2n) 的高效排序。

這兩種排序有一種共性,就是運用到了遞歸的思想。

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在程序設計中,遞歸是一個很有用的性質(zhì),用遞歸寫出來的算法,一般來說都很簡潔明了,易于理解。

例如歸并排序:

public final class MergeSort extends BasicMergeSort {@Overridepublic void sort(int[] array) {sort(array, 0, array.length - 1);}private void sort(int[] array, int left, int right) {if (left < right) {int mid = ArrayHelper.getMiddle(left, right);sort(array, left, mid);sort(array, mid + 1, right);mergeSolution.merge(array, left, right);}} }

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其中,mergeSolution.merge() 是將兩個有序數(shù)組合并成一個有序數(shù)組的接口,詳細內(nèi)容可以參見:

https://www.cnblogs.com/jing-an-feng-shao/p/9038915.html

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然而,漂亮的代碼與高效的代碼往往是相沖的。遞歸存在一個很致命的缺點。

眾所周知,Java 程序中的數(shù)據(jù),存放在堆棧(Stack)空間中,堆棧具有訪問效率高,速度快的優(yōu)點,但同時其分配的空間往往是有限的。

在遞歸過程中,會把上層的數(shù)據(jù)不斷地壓入堆棧空間中。如果遞歸地深度過大,在達到遞歸的結(jié)束條件之前,堆棧中的數(shù)據(jù)已經(jīng)溢出,那么就會導致程序崩潰。

StackOverFlow 這個異常,相信讀者見到的次數(shù)不在少數(shù)。

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2. 遞歸轉(zhuǎn)循環(huán)

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所以,在這種情況下,往往就需要將遞歸結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為循環(huán)結(jié)構(gòu)去解決問題。

那么,怎么進行轉(zhuǎn)化呢?這時候就要從遞歸的本質(zhì)出發(fā)。

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遞歸是什么?它是?數(shù)據(jù)的傳遞 + 數(shù)據(jù)的壓棧

所以解決了怎么傳遞數(shù)據(jù)的問題和怎么數(shù)據(jù)壓棧的問題,就能將遞歸轉(zhuǎn)化為循環(huán),那么自然而然地想到了:

  • 記錄傳遞的數(shù)據(jù) -> 利用自定義對象 Record 記錄傳遞的數(shù)據(jù)。
  • 利用堆棧的結(jié)構(gòu) -> 利用程序手動將 Stack<Record> 進行壓棧的操作。

最后,通過迭代自定義的堆棧內(nèi)數(shù)據(jù),達到遞歸地效果。

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3. 歸并排序的非遞歸實現(xiàn)

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首先需要明確的一點,是歸并排序在遞歸地過程中傳遞什么數(shù)據(jù)?

顯然是兩個子數(shù)組的左、中、右節(jié)點,其中中節(jié)點時刻已通過計算得出的,可有可無。

那么我們現(xiàn)在就可以設計對象 Record(為方便使用,這里記錄了中節(jié)點):

private static class Record {int left;int mid;int right;private Record(int left, int mid, int right) {this.left = left;this.mid = mid;this.right = right;}}

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其次,如何將 Record 顯示地入棧?

假設現(xiàn)在我們正在進行長度為 8 的數(shù)組排序,那么顯然,我們最終希望堆棧中的數(shù)據(jù)是這樣的(方便起見,這里的 Record 不計中節(jié)點):

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這樣的堆棧結(jié)構(gòu),自上而下進行合并,就是我們期望的歸并排序的合并順序。

這樣的結(jié)構(gòu)是不是很眼熟?

沒錯,看到這個圖,我們很自然地會想到 漢諾塔(Tower of Hanoi)。

那么又是很自然地,除了目標堆棧,還需要申請另外 2 個輔助空間去完成壓棧工作。

方便起見,這里的輔助空間也使用堆棧結(jié)構(gòu)。

所以現(xiàn)在就有了:初始堆棧 stack1,目標堆棧 stack2,中轉(zhuǎn)堆棧 stack3。

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  • 將原始數(shù)組壓入 stack1。
  • 將 stack1 中的數(shù)據(jù)全部取出,放入 stack3。
  • 依次取出 stack3 中的 Record,壓入 stack2;同時判斷 left < mid,若是,將 Record(left, mid) 壓入 stack1;判斷 mid+1 < right,若是,將 Record(mid+1, right) 壓入stack1。
  • 若 stack1 中仍有數(shù)據(jù),循環(huán)步驟 2、3。
  • 若 stack1 已經(jīng)清空,表明 stack2 已經(jīng)滿足上圖結(jié)構(gòu),即全部數(shù)據(jù)已經(jīng)壓入 stack2 中,循環(huán)歸并 stack2 中的記錄,直至 stack2 清空。
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    于是,有如下代碼:

    public class MergeSortLoop extends BasicMergeSort {private static final Stack<Record> stack1 = new Stack();private static final Stack<Record> stack2 = new Stack();private static final Stack<Record> stack3 = new Stack();@Overridepublic void sort(int[] array) {int left = 0;int right = array.length - 1;pushStack(stack1, left, right);while (!stack1.isEmpty()) {popAll(stack1, stack3);while (!stack3.isEmpty()) {Record record = stack3.pop();stack2.push(record);if (record.left < record.mid) {pushStack(stack1, record.left, record.mid);}if (record.mid + 1 < record.right) {pushStack(stack1, record.mid + 1, record.right);}}}while (!stack2.isEmpty()) {Record toBeMerged = stack2.pop();mergeSolution.merge(array, toBeMerged.left, toBeMerged.right);}}private void popAll(Stack<Record> source, Stack<Record> target) {while (!source.isEmpty()) {target.push(source.pop());}}private void pushStack(Stack<Record> stack, int left, int right) {Record record = new Record(left, ArrayHelper.getMiddle(left, right), right);stack.push(record);}private static class Record {int left;int mid;int right;private Record(int left, int mid, int right) {this.left = left;this.mid = mid;this.right = right;}} }

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    4. 另一種堆棧模型

    將遞歸結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)為循環(huán)結(jié)構(gòu),核心思想就是構(gòu)建堆棧模型。

    之前寫到的這種 類-漢諾塔 堆棧模型,其結(jié)構(gòu)非常漂亮,但是構(gòu)造效率卻相對較低(其中需要用到 2 個額外的輔助空間,更多的入棧-出棧操作)。

    其實,仔細回想歸并排序的遞歸過程,并不是依從這種 類-漢諾塔 堆棧模型的順序去遞歸的,其遞歸過程類似以下堆棧模型:

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    構(gòu)造這種堆棧結(jié)構(gòu),只需要初始堆棧 stack1,目標堆棧 stack2。

  • 將原始數(shù)組壓入 stack1。
  • 取出 stack1 棧頂數(shù)據(jù),放入 stack2。
  • 根據(jù)取出的數(shù)據(jù) record,判斷 left < mid,若是,將 Record(left, mid) 壓入 stack1;判斷 mid+1 < right,若是,將 Record(mid+1, right) 壓入stack1。
  • 若 stack1 中仍有數(shù)據(jù),循環(huán)步驟 2、3。
  • 若 stack1 已經(jīng)清空,表明 stack2 已經(jīng)滿足上圖結(jié)構(gòu),即全部數(shù)據(jù)已經(jīng)壓入 stack2 中,循環(huán)歸并 stack2 中的記錄,直至 stack2 清空。
  • ?

    與之前的過程相比,唯一的變化就在于第 2 步,只需要取出棧頂數(shù)據(jù),而不是堆棧 stack1 中的所有數(shù)據(jù)。

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    轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/jing-an-feng-shao/p/9084928.html

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的排序算法杂谈(三) —— 归并排序的非递归实现的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

    如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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