归并排序
发布日期:2021-05-12 15:54:38
浏览次数:4
分类:技术文章
本文共 1528 字,大约阅读时间需要 5 分钟。
归并排序,分治法
import java.util.Arrays;public class Main_05 { public static final int MAX = 10000; /** * 分归并排序,分治法 * @author 1016795105@qq.com * @param args */ public static void main(String[] args) { int [] num = new int[MAX]; for (int i = 0; i < MAX; i++) { num[i] = MAX -i; } merge_sort(num,0,num.length-1); Arrays.stream(num).forEach(System.out::println); }//方法入口 public static void merge_sort(int[] num, int left, int right) { if(left >= right) return; int middle = (right + left) / 2; merge_sort(num, left, middle); merge_sort(num, middle+1, right); merge(num,left,right,middle); }//合并方法 public static void merge(int[] num, int left, int right, int middle) { int saveLeft = left; int saveRight = right; //右半边开始 int rightStart = middle + 1; //暂存 int[] save = new int[right - left + 1]; int i = 0 ; //归并 while (left <= middle && rightStart <= right) { if(num[left] <= num[rightStart]){ save[i++] = num[left++]; }else{ save[i++] = num[rightStart++]; } } while (rightStart <= right){ save[i++] = num[rightStart++]; } while (left <= middle){ save[i++] = num[left++]; } //覆盖 for (i = saveLeft; i <= saveRight; i++) { num[i] = save[i - saveLeft]; } }}
转载地址:https://blog.csdn.net/qq_40666620/article/details/100972390 如侵犯您的版权,请留言回复原文章的地址,我们会给您删除此文章,给您带来不便请您谅解!
发表评论
最新留言
逛到本站,mark一下
[***.202.152.39]2024年04月03日 10时20分05秒
关于作者
喝酒易醉,品茶养心,人生如梦,品茶悟道,何以解忧?唯有杜康!
-- 愿君每日到此一游!
推荐文章
【C++】算法集锦(9):背包问题
2019-04-27
【C++】算法集锦(10)通俗讲kmp算法
2019-04-27
【C++】算法集锦(12):高楼扔鸡蛋
2019-04-27
【图解】拥塞控制
2019-04-27
线程上下文切换
2019-04-27
什么是服务熔断?
2019-04-27
服务器压力过大?CPU打满?我来帮你快速检查Linux服务器性能
2019-04-27
C++面经总结之《Effective C++》(一)
2019-04-27
C++面经总结之《Effective C++》(二)
2019-04-27
这是什么“虎狼之词”啊!!!程序员的健康问题,看一线老中医怎么说!!!
2019-04-27
打开我的收藏夹 -- Python数据分析杂谈
2019-04-27
上手Pandas,带你玩转数据(1)-- 实例详解pandas数据结构
2019-04-27
上手Pandas,带你玩转数据(2)-- 使用pandas从多种文件中读取数据
2019-04-27
上手Pandas,带你玩转数据(3)-- pandas数据存入文件
2019-04-27
爬虫遇上不让右击、不让F12的网站,该怎么办?
2019-04-27
上手Pandas,带你玩转数据(4)-- 数据清洗
2019-04-27
上手Pandas,带你玩转数据(5)-- 数据转换与数据定位
2019-04-27
上手Pandas,带你玩转数据(6)-- 摆脱对pandas可视化丑图的刻板印象吧
2019-04-27