Сортировка слиянием паскаль. Сортировка слиянием

Perl

@out=(5,2,8,9,4,2,7,9,4,1,6,9,0); sub sortM{ my($array,$first,$last)=@_; if($last>$first){ my$middle=int(($last+$first)/2); sortM($array,$first,$middle); sortM($array,$middle+1,$last); my$j=0; $work[$j++]=$$array[$_]for($first..$last); $middle=int(($first+$last)/2)if($middle>$last); my$n=$middle-$first+1; for($i=$first,$j=0,$k=$n;$i<=$last;$i++){ if(($j<$n)&&(($k==(($last-$first)+1))||($work[$j]lt$work[$k]))){ $$array[$i]=$work[$j++] }else{ $$array[$i]=$work[$k++]; } } } } sortM(\@out,0,$#out+1);

Паскаль (сортировка текстовых файлов)

Сортировка простым слиянием

Procedure MergeSort(name: string; var f: text); Var a1,a2,s,i,j,kol,tmp: integer; f1,f2: text; b: boolean; Begin kol:=0; Assign(f,name); Reset(f); While not EOF(f) do begin read(f,a1); inc(kol); End; Close(f); Assign(f1,"{имя 1-го вспомогательного файла}"); Assign(f2,"{имя 2-го вспомогательного файла}"); s:=1; While (s0 then begin tmp:=kol div 2; While tmp mod s<>0 do begin Read(f,a1); Write(f1,a1," "); inc(tmp); End; End; While not EOF(f) do begin Read(f,a2); Write(f2,a2," "); End; Close(f); Close(f1); Close(f2); Rewrite(f); Reset(f1); Reset(f2); Read(f1,a1); Read(f2,a2); While (not EOF(f1)) and (not EOF(f2)) do begin i:=0; j:=0; b:=true; While (b) and (not EOF(f1)) and (not EOF(f2)) do begin If (a1

Сортировка естественным слиянием

Procedure MergeSort(name: string; var f: text); Var s1,s2,a1,a2,where,tmp: integer; f1,f2: text; Begin s1:=5; s2:=5; {Можно задать любые числа, которые запустят цикл while} Assign(f,name); Assign(f1,"{имя 1-го вспомогательного файла}"); Assign(f2,"{имя 2-го вспомогательного файла}"); While (s1>1) and (s2>=1) do begin where:=1; s1:=0; s2:=0; Reset(f); Rewrite(f1); Rewrite(f2); Read(f,a1); Write(f1,a1," "); While not EOF(f) do begin read(f,a2); If (a2

Delphi (сортировка произвольных типов данных - простое слияние)

Unit uMergeSort; interface type TItem = Integer; //Здесь можно написать Ваш произвольный тип TArray = array of TItem; procedure MergeSort(var Arr: TArray); implementation function IsBigger(d1, d2: TItem) : Boolean; begin Result:= (d1 > d2); //Сравниваем d1 и d2. Не обязательно так. Зависит от Вашего типа. //Сюда можно добавить счетчик сравнений end; //Процедура сортировки слияниями procedure MergeSort(var Arr: TArray); var tmp: TArray; //Временный буфер //Слияние procedure merge(L, Spl, R: Integer); var i, j, k: Integer; begin i:= L; j:= Spl + 1; k:= 0; //Выбираем меньший из первых и добавляем в tmp while (i <= Spl) and (j <=R) do begin if IsBigger(Arr[i], Arr[j]) then begin tmp[k] := Arr[j]; Inc(j); end else begin tmp[k] := Arr[i]; Inc(i); end; Inc(k); end; //Просто дописываем в tmp оставшиеся эл-ты if i <= Spl then //Если первая часть не пуста for j:= i to Spl do begin tmp[k] := Arr[j]; Inc(k); end else //Если вторая часть не пуста for i:= j to R do begin tmp[k] := Arr[i]; Inc(k); end; //Перемещаем из tmp в arr Move(tmp, Arr[L], k*SizeOf(TItem)); end; //Сортировка procedure sort(L, R: Integer); var splitter: Integer; begin //Массив из 1-го эл-та упорядочен по определению if L >= R then Exit; splitter:= (L + R) div 2; //Делим массив пополам sort(L, splitter); //Сортируем каждую sort(splitter + 1, R); //часть по отдельности merge(L, splitter, R); //Производим слияние end; //Основная часть процедуры сортировки begin SetLength(tmp, Length(Arr)); sort(0, Length(Arr) - 1); SetLength(tmp, 0); end; end.

D

Void mergeSort(int array) { static void merge(int array, int q) { int leftArray = array.dup ~ int.max; int rightArray = array.dup ~ int.max; int i = 0; int j = 0; int length = array.length; for (int k = 0; k < length; ++k) { array[k] = (leftArray[i] <= rightArray[j]) ? leftArray : rightArray; } } if (array.length > 1) { int q = array.length / 2; mergeSort(array); mergeSort(array); merge(array, q); } }

Python 2.7 (функциональная реализация)

Def merge(right, left, result): result.append((left if left < right else right).pop(0)) return merge(right=right, left=left, result=result) if left and right else result+left+right merge_sort = (lambda arr: arr if len(arr) == 1 else merge(merge_sort(arr), merge_sort(arr[:len(arr)/2]), ))

Недостатком сортировки слиянием является использование дополнительной памяти. Но когда работать приходиться с файлами или списками, доступ к которым осуществляется только последовательно, то очень удобно применять именно этот метод. Также, к достоинствам алгоритма стоит отнести его устойчивость и неплохую скорость работы O(n*logn).

При написании статьи были использованы открытые источники сети интернет:

Кто-то сказал однажды, что

...any scientist who couldn"t explain to an eight-year-old what he was doing was a charlatan.

Я не стремился доказать это высказывание. Я стремился опровергнуть свою тупость.

Допустим у нас есть два массива чисел, отсортированных по возрастанию.

Int a1 = new int {21, 23, 24, 40, 75, 76, 78, 77, 900, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500}; int a2 = new int {10, 11, 41, 50, 65, 86, 98, 101, 190, 1100, 1200, 3000, 5000};
Необходимо слить их в один упорядоченный массив.

Int a3 = new int;
Это задача для сортировки слиянием.

Что это такое? В интернете есть ответ, есть описание алгоритма, но я его не понял с одного присеста и решил разобраться сам. Для этого необходимо понять базовый принцип алгоритма, чтобы можно было по памяти воссоздать алгоритм применительно к своей задаче.

Начали за здравие

10, 21
А после второго прохода уже не очень:

10, 21, 11, 23
Понятно, что надо сравнивать элементы еще и с уже добавленными.

Начнем еще раз

После второго прохода в буфере будет 21, 23 и 11. Что с ними делать – непонятно, сравнить более двух элементов можно, но уже не так просто.

Давайте тогда условимся, что будем брать в этот буфер по одному элементу от каждого массива. Так как проще сравнивать два элемента между собой, да и вообще у нас две сущности – два массива. Тогда после второго прохода в буфере будет 21 и 11, потому что «представитель» первого массива в буфере уже есть – это 21. Сравниваем их и меньший отправляем в результирующий массив. Тогда после второго прохода будем иметь в результирующем массиве:

10, 11
А в буфере – 21.

На третьем проходе берем в буфер из второго массива 41, потому что «представитель» первого массива в буфере так и остался. Сравниваем 21 и 41, и наконец-то убираем из буфера 21.

После третьего прохода будем иметь в результирующем массиве:

10, 11, 21
На четвертом проходе будем сравнивать два значения из буфера - 41 и 23. В результирующем массиве будет:

10, 11, 21, 23
То есть только сейчас – на четвертом, а не на втором проходе - результат получился правильным. Получается, что в цикле надо помнить текущий индекс для каждого массива, а сам цикл может быть длиной равной сумме длин массивов.

Подходим к концу, но вдруг

10, 11, 21, 23, 24, 40, 41, 50, 65, 75, 76, 78, 77, 86, 98, 101, 190, 900, 1100, 1200, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500,
В буфере будет 3000 из второго массива, а в первом - все элементы кончатся? Так как массивы у нас отсортированы, то просто берем 3000 из буфера и оставшееся 5000. То есть нужно для каждого индекса выполнять проверку – не превысили ли мы количество элементов в каждом из массивов.

Усложним задачу

Пусть первый массив (для примера возьмем из него несколько элементов) имеет следующее расположение элементов:

2100, 23, 40, 24, 2, 1.
Будем его сортировать. Раз легче сравнивать по два элемента, то разобьем поровну массив на два:

2150, 23, 40
и
24, 2, 1.
Получится по три элемента. Много! Разобьем поровну каждый массив, получится четыре массива:

2100, 23 40 24, 2 1
Отсортируем теперь каждый из массивов простым сравнением первого и второго элементов (там где они есть):

23, 2100 40 2, 24 1
И будем сливать обратно по предыдущему алгоритму – через буфер. После первого слияния получим два массива:

23, 40, 2100 1, 2, 24
И снова сливаем – уже в один массив:

1, 2, 23, 24, 40, 2100
Так мы отсортировали слиянием массив.

В сухом остатке

После разбиения следует обратное слияние, при котором в один момент времени (или за проход цикла) выбираются по одному элементу от каждого массива и сравниваются между собой. Наименьший (или наибольший) элемент отправляется в результирующий массив, оставшийся элемент остается актуальным для сравнения с элементом из другого массива на следующем шаге.

Выразим в коде (Java)

Int a1 = new int {21, 23, 24, 40, 75, 76, 78, 77, 900, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500}; int a2 = new int {10, 11, 41, 50, 65, 86, 98, 101, 190, 1100, 1200, 3000, 5000}; int a3 = new int; int i=0, j=0; for (int k=0; k a1.length-1) { int a = a2[j]; a3[k] = a; j++; } else if (j > a2.length-1) { int a = a1[i]; a3[k] = a; i++; } else if (a1[i] < a2[j]) { int a = a1[i]; a3[k] = a; i++; } else { int b = a2[j]; a3[k] = b; j++; } }
Здесь:

A1 и a2 – массивы, которые надо слить;
a3 – результирующий массив;
i и j – индексы для массивов a1 и a2 соответственно, которые указывают на текущие элементы на каждом шаге и образуют тот самый буфер.

Первые два условия проверяют, что бы индексы не вышли за переделы количества элементов в массивах. Третье и четвертое условия обеспечивают перемещение в массив наименьшего элемента из первого массива и из второго соответственно.

Функция сортировки слиянием

Private void SortUnsorted(int a, int lo, int hi) { if (hi <= lo) return; int mid = lo + (hi - lo) / 2; SortUnsorted(a, lo, mid); SortUnsorted(a, mid + 1, hi); int buf = Arrays.copyOf(a, a.length); for (int k = lo; k <= hi; k++) buf[k] = a[k]; int i = lo, j = mid + 1; for (int k = lo; k <= hi; k++) { if (i > mid) { a[k] = buf[j]; j++; } else if (j > hi) { a[k] = buf[i]; i++; } else if (buf[j] < buf[i]) { a[k] = buf[j]; j++; } else { a[k] = buf[i]; i++; } } }
Здесь:

A – массив;
lo – позиция первого элемента в массиве (для первой итерации = 0);
hi – позиция последнего элемента в массиве (для первой итерации = a.length - 1).

Алгоритм сортировки слиянием был предложен праотцом современных компьютеров – Джоном фон Нейманом. Сам метод является устойчивым, т. е. он не меняет одинаковые по значению элементы в списке.

В основе сортировки слиянием лежит принцип «разделяй и властвуй». Список разделяется на равные или практически равные части, каждая из которых сортируется отдельно. После чего уже упорядоченные части сливаются воедино. Несколько детально этот процесс можно расписать так:

1. массив рекурсивно разбивается пополам, и каждая из половин делиться до тех пор, пока размер очередного подмассива не станет равным единице;

2. далее, выполняется операция алгоритма, называемая слиянием. Два единичных массива сливаются в общий результирующий массив, при этом из каждого выбирается меньший элемент (сортировка по возрастанию) и записывается в свободную левую ячейку результирующего массива. После чего из двух результирующих массивов собирается третий общий отсортированный массив, и так далее. В случае если один из массивов закончиться, элементы другого дописываются в собираемый массив;

3. в конце операции слияния, элементы перезаписываются из результирующего массива в исходный.

Подпрограмма MergeSort рекурсивно разбивает и сортирует массив, а Merge отвечает за его слияние. Так можно записать псевдокод основной подпрограммы:

Подпрограмма MergeSort (A , first , last )

A – массив

first , last – номера первого и последнего элементов соответственно

Если first <last то

Вызов MergeSort (A , first , (first +last )/2) //сортировка левой части

Вызов MergeSort (A , (first +last )/2+1, last ) //сортировка правой части

Вызов Merge (A , first , last ) //слияние двух частей

Эта подпрограмма выполняется только в том случае, если номер первого элемента меньше номера последнего. Как уже говорилось, из подпрограммы MergeSort вызывается подпрограмма Merge , которая выполняет операцию слияния. Перейдем к рассмотрению последней.

Работа Merge заключается в образовании упорядоченного результирующего массива путем слияния двух также отсортированных массивов меньших размеров. Вот псевдокод этой подпрограммы:

Подпрограмма Merge (A , first , last )

start , final – номера первых элементов левой и правой частей

mas – массив, middle - хранит номер среднего элемента

middle =(first+last)/2 //вычисление среднего элемента

start =first //начало левой части

final =middle +1 //начало правой части

Цикл j =first до last выполнять //выполнять от начала до конца

Если ((start <=middle ) и ((final >last ) или (A [start ]<A [final ]))) то

mas [j ]=A [start ]

увеличить start на 1

mas [j ]=A [final ]

увеличить final на 1

Цикл j =first до last выполнять //возвращение результата в список

A [j ]=mas [j ]

Разберем алгоритм сортировки слиянием на следующем примере (рис. 6.10). Имеется неупорядоченная последовательность чисел: 2, 6, 7, 1, 3, 5, 0, 4. После разбивки данной последовательности на единичные массивы, процесс сортирующего слияния (по возрастанию) будет выглядеть так:

Рисунок 6.10 – Пример сортировки слиянием

Массив был разделен на единичные массивы, которые алгоритм сливает попарно до тех пор, пока не получится один массив, все элементы которого стоят на своих позициях.

Код программы на C++:

void Merge(int *A, int first, int last) //функция, сливающая массивы

int middle, start, final, j;

int *mas=new int;

middle=(first+last)/2; //вычисление среднего элемента

start=first; //начало левой части

final=middle+1; //начало правой части

for(j=first; j<=last; j++) //выполнять от начала до конца

if ((start<=middle) && ((final>last) || (A

mas[j]=A;

mas[j]=A;

for (j=first; j<=last; j++) A[j]=mas[j]; //возвращение результата в список

void MergeSort(int *A, int first, int last) //рекурсивная процедура сортировки

if (first

MergeSort(A, first, (first+last)/2); //сортировка левой части

MergeSort(A, (first+last)/2+1, last); //сортировка правой части

Merge(A, first, last); //слияние двух частей

void main() //главная функция

cout<<"Размер массива > "; cin>>n;

for (i=1; i<=n; i++)

cout< ";

MergeSort(A, 1, n); //вызов сортирующей процедуры

cout<<"Упорядоченный массив: "; //вывод упорядоченного массива

for (i=1; i<=n; i++) cout<

Код программы на Pascal:

type massiv=array of integer;

var n, i: integer;

procedure Merge(var A: massiv; first, last: integer); {процедура, сливающая массивы}

var middle, start, final , j: integer;

middle:=(first+last) div 2; {вычисление среднего элемента}

start:=first; {начало левой части}

final:=middle+1; {начало правой части}

for j:=first to last do {выполнять от начала до конца}

if (start<=middle) and ((final>last) or (A

mas[j]:=A;

mas[j]:=A;

for j:=first to last do A[j]:=mas[j]; {возвращение результата в массив}

procedure MergeSort(var A: massiv; first, last: integer); {рекурсивная процедура сортировки}

if first

MergeSort(A, first, (first+last) div 2); {сортировка левой части}

MergeSort(A, (first+last) div 2+1, last); {сортировка правой части}

Merge(A, first, last); {слияние двух частей}

begin {основной блок программы}

write("Размер массива > ");

for i:=1 to n do

write(i, " элемент > ");

MergeSort(A, 1, n); {вызов сортирующей процедуры}

write("Упорядоченный массив: "); {вывод отсортированного массива}

for i:=1 to n do write(A[i], " ");

Недостатком сортировки слиянием является использование дополнительной памяти. Но когда работать приходиться с файлами или списками, доступ к которым осуществляется только последовательно, то очень удобно применять именно этот метод. Также, к достоинствам алгоритма стоит отнести его устойчивость и неплохую скорость работы O (n *log n ).

Для упрощения кода и улучшения читаемости мы введем метод Swap , который будет менять местами значения в массиве по индексу.

Void Swap(T items, int left, int right) { if (left != right) { T temp = items; items = items; items = temp; } }

Пузырьковая сортировка

Сортировка пузырьком - это самый простой алгоритм сортировки. Он проходит по массиву несколько раз, на каждом этапе перемещая самое большое значение из неотсортированных в конец массива.

Например, у нас есть массив целых чисел:

При первом проходе по массиву мы сравниваем значения 3 и 7. Поскольку 7 больше 3, мы оставляем их как есть. После чего сравниваем 7 и 4. 4 меньше 7, поэтому мы меняем их местами, перемещая семерку на одну позицию ближе к концу массива. Теперь он выглядит так:

Этот процесс повторяется до тех пор, пока семерка не дойдет почти до конца массива. В конце она сравнивается с элементом 8, которое больше, а значит, обмена не происходит. После того, как мы обошли массив один раз, он выглядит так:

Поскольку был совершен по крайней мере один обмен значений, нам нужно пройти по массиву еще раз. В результате этого прохода мы перемещаем на место число 6.

И снова был произведен как минимум один обмен, а значит, проходим по массиву еще раз.

При следующем проходе обмена не производится, что означает, что наш массив отсортирован, и алгоритм закончил свою работу.

Public void Sort(T items) { bool swapped; do { swapped = false; for (int i = 1; i < items.Length; i++) { if (items.CompareTo(items[i]) > 0) { Swap(items, i - 1, i); swapped = true; } } } while (swapped != false); }

Сортировка вставками

Сортировка вставками работает, проходя по массиву и перемещая нужное значение в начало массива. После того, как обработана очередная позиция, мы знаем, что все позиции до нее отсортированы, а после нее - нет.

Важный момент: сортировка вставками обрабатывает элементы массива по порядку. Поскольку алгоритм проходит по элементам слева направо, мы знаем, что все, что слева от текущего индекса - уже отсортировано. На этом рисунке показано, как увеличивается отсортированная часть массива с каждым проходом:

Постепенно отсортированная часть массива растет, и, в конце концов, массив окажется упорядоченным.

Давайте взглянем на конкретный пример. Вот наш неотсортированный массив, который мы будем использовать:

Алгоритм начинает работу с индекса 0 и значения 3. Поскольку это первый индекс, массив до него включительно считается отсортированным.

На этом этапе элементы с индексами 0..1 отсортированы, а про элементы с индексами 2..n ничего не известно.

Следующим проверяется значение 4. Так как оно меньше семи, мы должны перенести его на правильную позицию в отсортированную часть массива. Остается вопрос: как ее определить? Это осуществляется методом FindInsertionIndex . Он сравнивает переданное ему значение (4) с каждым значением в отсортированной части, пока не найдет место для вставки.

Итак, мы нашли индекс 1 (между значениями 3 и 7). Метод Insert осуществляет вставку, удаляя вставляемое значение из массива и сдвигая все значения, начиная с индекса для вставки, вправо. Теперь массив выглядит так:

Теперь часть массива, начиная от нулевого элемента и заканчивая элементом с индексом 2, отсортирована. Следующий проход начинается с индекса 3 и значения 4. По мере работы алгоритма мы продолжаем делать такие вставки.

Когда больше нет возможностей для вставок, массив считается полностью отсортированным, и работа алгоритма закончена.

Public void Sort(T items) { int sortedRangeEndIndex = 1; while (sortedRangeEndIndex < items.Length) { if (items.CompareTo(items) < 0) { int insertIndex = FindInsertionIndex(items, items); Insert(items, insertIndex, sortedRangeEndIndex); } sortedRangeEndIndex++; } } private int FindInsertionIndex(T items, T valueToInsert) { for (int index = 0; index < items.Length; index++) { if (items.CompareTo(valueToInsert) > 0) { return index; } } throw new InvalidOperationException("The insertion index was not found"); } private void Insert(T itemArray, int indexInsertingAt, int indexInsertingFrom) { // itemArray = 0 1 2 4 5 6 3 7 // insertingAt = 3 // insertingFrom = 6 // // Действия: // 1: Сохранить текущий индекс в temp // 2: Заменить indexInsertingAt на indexInsertingFrom // 3: Заменить indexInsertingAt на indexInsertingFrom в позиции +1 // Сдвинуть элементы влево на один. // 4: Записать temp на позицию в массиве + 1. // Шаг 1. T temp = itemArray; // Шаг 2. itemArray = itemArray; // Шаг 3. for (int current = indexInsertingFrom; current > indexInsertingAt; current--) { itemArray = itemArray; } // Шаг 4. itemArray = temp; }

Сортировка выбором

Сортировка выбором - это некий гибрид между пузырьковой и сортировкой вставками. Как и сортировка пузырьком, этот алгоритм проходит по массиву раз за разом, перемещая одно значение на правильную позицию. Однако, в отличие от пузырьковой сортировки, он выбирает наименьшее неотсортированное значение вместо наибольшего. Как и при сортировке вставками, упорядоченная часть массива расположена в начале, в то время как в пузырьковой сортировке она находится в конце.

Давайте посмотрим на работу сортировки выбором на нашем неотсортированном массиве.

При первом проходе алгоритм с помощью метода FindIndexOfSmallestFromIndex пытается найти наименьшее значение в массиве и переместить его в начало.

Имея такой маленький массив, мы сразу можем сказать, что наименьшее значение - 3, и оно уже находится на правильной позиции. На этом этапе мы знаем, что на первой позиции в массиве (индекс 0) находится самое маленькое значение, следовательно, начало массива уже отсортировано. Поэтому мы начинаем второй проход - на этот раз по индексам от 1 до n — 1.

На втором проходе мы определяем, что наименьшее значение - 4. Мы меняем его местами со вторым элементом, семеркой, после чего 4 встает на свою правильную позицию.

Теперь неотсортированная часть массива начинается с индекса 2. Она растет на один элемент при каждом проходе алгоритма. Если на каком-либо проходе мы не сделали ни одного обмена, это означает, что массив отсортирован.

После еще двух проходов алгоритм завершает свою работу:

Public void Sort(T items) { int sortedRangeEnd = 0; while (sortedRangeEnd < items.Length) { int nextIndex = FindIndexOfSmallestFromIndex(items, sortedRangeEnd); Swap(items, sortedRangeEnd, nextIndex); sortedRangeEnd++; } } private int FindIndexOfSmallestFromIndex(T items, int sortedRangeEnd) { T currentSmallest = items; int currentSmallestIndex = sortedRangeEnd; for (int i = sortedRangeEnd + 1; i < items.Length; i++) { if (currentSmallest.CompareTo(items[i]) > 0) { currentSmallest = items[i]; currentSmallestIndex = i; } } return currentSmallestIndex; }

Сортировка слиянием

Разделяй и властвуй

До сих пор мы рассматривали линейные алгоритмы. Они используют мало дополнительной памяти, но имеют квадратичную сложность. На примере сортировки слиянием мы посмотрим на алгоритм типа «разделяй и властвуй» (divide and conquer) .

Алгоритмы этого типа работают, разделяя крупную задачу на более мелкие, решаемые проще. Мы пользуемся ими каждый день. К примеру, поиск в телефонной книге - один из примеров такого алгоритма.

Если вы хотите найти человека по фамилии Петров, вы не станете искать, начиная с буквы А и переворачивая по одной странице. Вы, скорее всего, откроете книгу где-то посередине. Если попадете на букву Т, перелистнете несколько страниц назад, возможно, слишком много - до буквы О. Тогда вы пойдете вперед. Таким образом, перелистывая туда и обратно все меньшее количество страниц, вы, в конце концов, найдете нужную.

Насколько эффективны эти алгоритмы?

Предположим, что в телефонной книге 1000 страниц. Если вы открываете ее на середине, вы отбрасываете 500 страниц, в которых нет искомого человека. Если вы не попали на нужную страницу, вы выбираете правую или левую сторону и снова оставляете половину доступных вариантов. Теперь вам надо просмотреть 250 страниц. Таким образом мы делим нашу задачу пополам снова и снова и можем найти человека в телефонной книге всего за 10 просмотров. Это составляет 1% от всего количества страниц, которые нам пришлось бы просмотреть при линейном поиске.

Сортировка слиянием

При сортировке слиянием мы разделяем массив пополам до тех пор, пока каждый участок не станет длиной в один элемент. Затем эти участки возвращаются на место (сливаются) в правильном порядке.

Давайте посмотрим на такой массив:

Разделим его пополам:

И будем делить каждую часть пополам, пока не останутся части с одним элементом:

Теперь, когда мы разделили массив на максимально короткие участки, мы сливаем их в правильном порядке.

Сначала мы получаем группы по два отсортированных элемента, потом «собираем» их в группы по четыре элемента и в конце собираем все вместе в отсортированный массив.

Для работы алгоритма мы должны реализовать следующие операции:

1. Операцию для рекурсивного разделения массива на группы (метод Sort).
2. Слияние в правильном порядке (метод Merge).

Стоит отметить, что в отличие от линейных алгоритмов сортировки, сортировка слиянием будет делить и склеивать массив вне зависимости от того, был он отсортирован изначально или нет. Поэтому, несмотря на то, что в худшем случае он отработает быстрее, чем линейный, в лучшем случае его производительность будет ниже, чем у линейного. Поэтому сортировка слиянием - не самое лучшее решение, когда надо отсортировать частично упорядченный массив.

Public void Sort(T items) { if (items.Length <= 1) { return; } int leftSize = items.Length / 2; int rightSize = items.Length - leftSize; T left = new T; T right = new T; Array.Copy(items, 0, left, 0, leftSize); Array.Copy(items, leftSize, right, 0, rightSize); Sort(left); Sort(right); Merge(items, left, right); } private void Merge(T items, T left, T right) { int leftIndex = 0; int rightIndex = 0; int targetIndex = 0; int remaining = left.Length + right.Length; while(remaining > 0) { if (leftIndex >= left.Length) { items = right; } else if (rightIndex >= right.Length) { items = left; } else if (left.CompareTo(right) < 0) { items = left; } else { items = right; } targetIndex++; remaining--; } }

Быстрая сортировка

Быстрая сортировка - это еще один алгоритм типа «разделяй и властвуй». Он работает, рекурсивно повторяя следующие шаги:

1. Выбрать ключевой индекс и разделить по нему массив на две части. Это можно делать разными способами, но в данной статье мы используем случайное число.
2. Переместить все элементы больше ключевого в правую часть массива, а все элементы меньше ключевого - в левую. Теперь ключевой элемент находится в правильной позиции - он больше любого элемента слева и меньше любого элемента справа.
3. Повторяем первые два шага, пока массив не будет полностью отсортирован.

Давайте посмотрим на работу алгоритма на следующем массиве:

Сначала мы случайным образом выбираем ключевой элемент:

Int pivotIndex = _pivotRng.Next(left, right);

Теперь, когда мы знаем ключевой индекс (4), мы берем значение, находящееся по этому индексу (6), и переносим значения в массиве так, чтобы все числа больше или равные ключевому были в правой части, а все числа меньше ключевого - в левой. Обратите внимание, что в процессе переноса значений индекс ключевого элемента может измениться (мы увидим это вскоре).

Перемещение значений осуществляется методом partition .

На этом этапе мы знаем, что значение 6 находится на правильной позиции. Теперь мы повторяем этот процесс для правой и левой частей массива.

У нас осталось одно неотсортированное значение, а, поскольку мы знаем, что все остальное уже отсортировано, алгоритм завершает работу.

Random _pivotRng = new Random(); public void Sort(T items) { quicksort(items, 0, items.Length - 1); } private void quicksort(T items, int left, int right) { if (left < right) { int pivotIndex = _pivotRng.Next(left, right); int newPivot = partition(items, left, right, pivotIndex); quicksort(items, left, newPivot - 1); quicksort(items, newPivot + 1, right); } } private int partition(T items, int left, int right, int pivotIndex) { T pivotValue = items; Swap(items, pivotIndex, right); int storeIndex = left; for (int i = left; i < right; i++) { if (items[i].CompareTo(pivotValue) < 0) { Swap(items, i, storeIndex); storeIndex += 1; } } Swap(items, storeIndex, right); return storeIndex; }

Заключение

На этом мы заканчиваем наш цикл статей по алгоритмам и структурам данных для начинающих. За это время мы рассмотрели связные списки, динамические массивы, двоичное дерево поиска и множества с примерами кода на C#.