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c语言的归并排序的完整程序

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好二三四

排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。以下是归并排序算法：

归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现由两种方法：

在《数据结构与算法 JavaScript 描述》中，作者给出了自下而上的迭代方法。但是对于递归法，作者却认为：

However, it is not possible to do so in JavaScript, as the recursion goes too deep for the language to handle.

然而，在 JavaScript 中这种方式不太可行，因为这个算法的递归深度对它来讲太深了。

说实话，我不太理解这句话。意思是 JavaScript 编译器内存太小，递归太深容易造成内存溢出吗？还望有大神能够指教。

和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响，但表现比选择排序好的多，因为始终都是 O(nlogn) 的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。

2. 算法步骤

  1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列；

  2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置；

  3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置；

  4. 重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾；

  5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。

3. 动图演示

代码实现

JavaScript

实例

function mergeSort(arr) {  // 采用自上而下的递归方法
    var len = arr.length;
    if(len < 2) {
        return arr;
    }
    var middle = Math.floor(len / 2),
        left = arr.slice(0, middle),
        right = arr.slice(middle);
    return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
}

function merge(left, right)
{
    var result = [];

    while (left.length && right.length) {
        if (left[0] <= right[0]) {
            result.push(left.shift());
        } else {
            result.push(right.shift());
        }
    }

    while (left.length)
        result.push(left.shift());

    while (right.length)
        result.push(right.shift());

    return result;
}

Python

实例

def mergeSort(arr):
    import math
    if(len(arr)<2):
        return arr
    middle = math.floor(len(arr)/2)
    left, right = arr[0:middle], arr[middle:]
    return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))

def merge(left,right):
    result = []
    while left and right:
        if left[0] <= right[0]:
            result.append(left.pop(0))
        else:
            result.append(right.pop(0));
    while left:
        result.append(left.pop(0))
    while right:
        result.append(right.pop(0));
    return result

Go

实例

func mergeSort(arr []int) []int {
        length := len(arr)
        if length < 2 {
                return arr
        }
        middle := length / 2
        left := arr[0:middle]
        right := arr[middle:]
        return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))
}

func merge(left []int, right []int) []int {
        var result []int
        for len(left) != 0 && len(right) != 0 {
                if left[0] <= right[0] {
                        result = append(result, left[0])
                        left = left[1:]
                } else {
                        result = append(result, right[0])
                        right = right[1:]
                }
        }

        for len(left) != 0 {
                result = append(result, left[0])
                left = left[1:]
        }

        for len(right) != 0 {
                result = append(result, right[0])
                right = right[1:]
        }

        return result
}

Java

实例

public class MergeSort implements IArraySort {

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        // 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        if (arr.length < 2) {
            return arr;
        }
        int middle = (int) Math.floor(arr.length / 2);

        int[] left = Arrays.copyOfRange(arr, 0, middle);
        int[] right = Arrays.copyOfRange(arr, middle, arr.length);

        return merge(sort(left), sort(right));
    }

    protected int[] merge(int[] left, int[] right) {
        int[] result = new int[left.length + right.length];
        int i = 0;
        while (left.length > 0 && right.length > 0) {
            if (left[0] <= right[0]) {
                result[i++] = left[0];
                left = Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length);
            } else {
                result[i++] = right[0];
                right = Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length);
            }
        }

        while (left.length > 0) {
            result[i++] = left[0];
            left = Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length);
        }

        while (right.length > 0) {
            result[i++] = right[0];
            right = Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length);
        }

        return result;
    }

}

PHP

实例

function mergeSort($arr)
{
    $len = count($arr);
    if ($len < 2) {
        return $arr;
    }
    $middle = floor($len / 2);
    $left = array_slice($arr, 0, $middle);
    $right = array_slice($arr, $middle);
    return merge(mergeSort($left), mergeSort($right));
}

function merge($left, $right)
{
    $result = [];

    while (count($left) > 0 && count($right) > 0) {
        if ($left[0] <= $right[0]) {
            $result[] = array_shift($left);
        } else {
            $result[] = array_shift($right);
        }
    }

    while (count($left))
        $result[] = array_shift($left);

    while (count($right))
        $result[] = array_shift($right);

    return $result;
}

C

实例

int min(int x, int y) {
    return x < y ? x : y;
}
void merge_sort(int arr[], int len) {
    int *a = arr;
    int *b = (int *) malloc(len * sizeof(int));
    int seg, start;
    for (seg = 1; seg < len; seg += seg) {
        for (start = 0; start < len; start += seg * 2) {
            int low = start, mid = min(start + seg, len), high = min(start + seg * 2, len);
            int k = low;
            int start1 = low, end1 = mid;
            int start2 = mid, end2 = high;
            while (start1 < end1 && start2 < end2)
                b[k++] = a[start1] < a[start2] ? a[start1++] : a[start2++];
            while (start1 < end1)
                b[k++] = a[start1++];
            while (start2 < end2)
                b[k++] = a[start2++];
        }
        int *temp = a;
        a = b;
        b = temp;
    }
    if (a != arr) {
        int i;
        for (i = 0; i < len; i++)
            b[i] = a[i];
        b = a;
    }
    free(b);
}

递归版：

实例

void merge_sort_recursive(int arr[], int reg[], int start, int end) {
    if (start >= end)
        return;
    int len = end - start, mid = (len >> 1) + start;
    int start1 = start, end1 = mid;
    int start2 = mid + 1, end2 = end;
    merge_sort_recursive(arr, reg, start1, end1);
    merge_sort_recursive(arr, reg, start2, end2);
    int k = start;
    while (start1 <= end1 && start2 <= end2)
        reg[k++] = arr[start1] < arr[start2] ? arr[start1++] : arr[start2++];
    while (start1 <= end1)
        reg[k++] = arr[start1++];
    while (start2 <= end2)
        reg[k++] = arr[start2++];
    for (k = start; k <= end; k++)
        arr[k] = reg[k];
}

void merge_sort(int arr[], const int len) {
    int reg[len];
    merge_sort_recursive(arr, reg, 0, len - 1);
}

C++

迭代版：

实例

template<typename T> // 整數或浮點數皆可使用,若要使用物件(class)時必須設定"小於"(<)的運算子功能
void merge_sort(T arr[], int len) {
    T *a = arr;
    T *b = new T[len];
    for (int seg = 1; seg < len; seg += seg) {
        for (int start = 0; start < len; start += seg + seg) {
            int low = start, mid = min(start + seg, len), high = min(start + seg + seg, len);
            int k = low;
            int start1 = low, end1 = mid;
            int start2 = mid, end2 = high;
            while (start1 < end1 && start2 < end2)
                b[k++] = a[start1] < a[start2] ? a[start1++] : a[start2++];
            while (start1 < end1)
                b[k++] = a[start1++];
            while (start2 < end2)
                b[k++] = a[start2++];
        }
        T *temp = a;
        a = b;
        b = temp;
    }
    if (a != arr) {
        for (int i = 0; i < len; i++)
            b[i] = a[i];
        b = a;
    }
    delete[] b;
}

递归版：

实例

void Merge(vector<int> &Array, int front, int mid, int end) {
    // preconditions:
    // Array[front...mid] is sorted
    // Array[mid+1 ... end] is sorted
    // Copy Array[front ... mid] to LeftSubArray
    // Copy Array[mid+1 ... end] to RightSubArray
    vector<int> LeftSubArray(Array.begin() + front, Array.begin() + mid + 1);
    vector<int> RightSubArray(Array.begin() + mid + 1, Array.begin() + end + 1);
    int idxLeft = 0, idxRight = 0;
    LeftSubArray.insert(LeftSubArray.end(), numeric_limits<int>::max());
    RightSubArray.insert(RightSubArray.end(), numeric_limits<int>::max());
    // Pick min of LeftSubArray[idxLeft] and RightSubArray[idxRight], and put into Array[i]
    for (int i = front; i <= end; i++) {
        if (LeftSubArray[idxLeft] < RightSubArray[idxRight]) {
            Array[i] = LeftSubArray[idxLeft];
            idxLeft++;
        } else {
            Array[i] = RightSubArray[idxRight];
            idxRight++;
        }
    }
}

void MergeSort(vector<int> &Array, int front, int end) {
    if (front >= end)
        return;
    int mid = (front + end) / 2;
    MergeSort(Array, front, mid);
    MergeSort(Array, mid + 1, end);
    Merge(Array, front, mid, end);
}

C#

实例

public static List<int> sort(List<int> lst) {
    if (lst.Count <= 1)
        return lst;
    int mid = lst.Count / 2;
    List<int> left = new List<int>();  // 定义左侧List
    List<int> right = new List<int>(); // 定义右侧List
    // 以下兩個循環把 lst 分為左右兩個 List
    for (int i = 0; i < mid; i++)
        left.Add(lst[i]);
    for (int j = mid; j < lst.Count; j++)
        right.Add(lst[j]);
    left = sort(left);
    right = sort(right);
    return merge(left, right);
}
/// <summary>
/// 合併兩個已經排好序的List
/// </summary>
/// <param name="left">左側List</param>
/// <param name="right">右側List</param>
/// <returns></returns>
static List<int> merge(List<int> left, List<int> right) {
    List<int> temp = new List<int>();
    while (left.Count > 0 && right.Count > 0) {
        if (left[0] <= right[0]) {
            temp.Add(left[0]);
            left.RemoveAt(0);
        } else {
            temp.Add(right[0]);
            right.RemoveAt(0);
        }
    }
    if (left.Count > 0) {
        for (int i = 0; i < left.Count; i++)
            temp.Add(left[i]);
    }
    if (right.Count > 0) {
        for (int i = 0; i < right.Count; i++)
            temp.Add(right[i]);
    }
    return temp;
}

Ruby

实例

def merge list
  return list if list.size < 2

  pivot = list.size / 2

  # Merge
  lambda { |left, right|
    final = []
    until left.empty? or right.empty?
      final << if left.first < right.first; left.shift else right.shift end
    end
    final + left + right
  }.call merge(list[0...pivot]), merge(list[pivot..-1])
end

参考地址：

https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm/blob/master/5.mergeSort.md

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F

以下是热心网友对归并排序算法的补充，仅供参考：

热心网友提供的补充1：

分而治之

可以看到这种结构很像一棵完全二叉树，本文的归并排序我们采用递归去实现（也可采用迭代的方式去实现）。分阶段可以理解为就是递归拆分子序列的过程，递归深度为log2n。

合并相邻有序子序列

再来看看治阶段，我们需要将两个已经有序的子序列合并成一个有序序列，比如上图中的最后一次合并，要将[4,5,7,8]和[1,2,3,6]两个已经有序的子序列，合并为最终序列[1,2,3,4,5,6,7,8]，来看下实现步骤。

import java.util.Arrays;

/**
 * Created by chengxiao on 2016/12/8.
 */
public class MergeSort {
    public static void main(String []args){
        int []arr = {9,8,7,6,5,4,3,2,1};
        sort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }
    public static void sort(int []arr){
        int []temp = new int[arr.length];//在排序前，先建好一个长度等于原数组长度的临时数组，避免递归中频繁开辟空间
        sort(arr,0,arr.length-1,temp);
    }
    private static void sort(int[] arr,int left,int right,int []temp){
        if(left<right){
            int mid = (left+right)/2;
            sort(arr,left,mid,temp);//左边归并排序，使得左子序列有序
            sort(arr,mid+1,right,temp);//右边归并排序，使得右子序列有序
            merge(arr,left,mid,right,temp);//将两个有序子数组合并操作
        }
    }
    private static void merge(int[] arr,int left,int mid,int right,int[] temp){
        int i = left;//左序列指针
        int j = mid+1;//右序列指针
        int t = 0;//临时数组指针
        while (i<=mid && j<=right){
            if(arr[i]<=arr[j]){
                temp[t++] = arr[i++];
            }else {
                temp[t++] = arr[j++];
            }
        }
        while(i<=mid){//将左边剩余元素填充进temp中
            temp[t++] = arr[i++];
        }
        while(j<=right){//将右序列剩余元素填充进temp中
            temp[t++] = arr[j++];
        }
        t = 0;
        //将temp中的元素全部拷贝到原数组中
        while(left <= right){
            arr[left++] = temp[t++];
        }
    }
}
以上为归并排序算法详细介绍，插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等排序算法各有优缺点，用一张图概括：

关于时间复杂度

平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序。

线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序；

O(n1+§)) 排序，§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序

线性阶 (O(n)) 排序 基数排序，此外还有桶、箱排序。

关于稳定性

稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。

不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。

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

稳定性：排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同

热心网友

这个不难:

#include<stdio.h>

// 一个递归函数
void mergesort(int *num,int start,int end);
// 这个函数用来将两个排好序的数组进行合并
void merge(int *num,int start,int middle,int end);

int main()
{
// 测试数组
int num[10]= {12,54,23,67,86,45,97,32,14,65};
int i;
// 排序之前
printf("Before sorting:\n");
for (i=0; i<10; i++)
{
printf("%3d",num[i]);
}
printf("\n");
// 进行合并排序
mergesort(num,0,9);
printf("After sorting:\n");
// 排序之后
for (i=0; i<10; i++)
{
printf("%3d",num[i]);
}
printf("\n");
return 0;
}

//这个函数用来将问题细分

void mergesort(int *num,int start,int end)
{
int middle;
if(start<end)
{
middle=(start+end)/2;
// 归并的基本思想
// 排左边
mergesort(num,start,middle);
// 排右边
mergesort(num,middle+1,end);
// 合并
merge(num,start,middle,end);
}
}

//这个函数用于将两个已排好序的子序列合并

void merge(int *num,int start,int middle,int end)
{

int n1=middle-start+1;
int n2=end-middle;
// 动态分配内存，声明两个数组容纳左右两边的数组
int *L=new int[n1+1];
int *R=new int[n2+1];
int i,j=0,k;

//将新建的两个数组赋值
for (i=0; i<n1; i++)
{
*(L+i)=*(num+start+i);
}
// 哨兵元素
*(L+n1)=1000000;
for (i=0; i<n2; i++)
{
*(R+i)=*(num+middle+i+1);
}
*(R+n2)=1000000;
i=0;
// 进行合并
for (k=start; k<=end; k++)
{
if(L[i]<=R[j])
{
num[k]=L[i];
i++;
}
else
{
num[k]=R[j];
j++;
}
}
delete [] L;
delete [] R;
}

热心网友

#include <stdio.h>
void main()
{
int i,j,k,n=4,a[9]={1,3,5,7,9},b[]={2,4,6,8};
for(i=0;i<4;i++)
for(j=0;j<n+1;j++)
{
if(b[i]<a[j])
{
for(k=++n;k>j;k--)
a[k]=a[k-1];
a[j]=b[i];
break;
}
}
for(i=0;i<9;i++)
printf("%d ",a[i]);
}

热心网友

#include <stdio.h> 

int main()

{int a[]={1,3,5,7,9},b[]={2,4,6,8},c[10];

int i,j,k,n1,n2,n3;

i=j=k=0;

n1=5;

n2=4;

n3=n1+n2;

for(;i<n1&&j<n2;)

if(a[i]<b[j])c[k++]=a[i++];

else c[k++]=b[j++];

for(;i<n1;)c[k++]=a[i++];

for(;j<n2;)c[k++]=b[j++];

for(k=0;k<n3;k++)

printf("%d ",c[k]);

printf("\n");  

return 0;

} 

热心网友

设A、B是两个已按降序排列好的数组，试编制程序将A、B数组中的数归并到C数组中，归并后的数组C仍按降序排序。要求在主函数中输入数组A、B，个数不得少于5个，最后输出C数组；编一个函数用于数组的排序，另一个函数用于数组的归并。
归并排序算法的基本思想是：首先考虑每个数组的第一个元素，其中较大者作为结果数组的第一个元素；然后将包含结果数据的那个数组的下一个元素取出，与另一个数组的第一个元素比较，并得到结果数组的第二个元素。如此继续下去，每当获得一个结果元素时，就将包含该结果元素的下一个元素取出，以实现下次比较，最后当两个数组之一的所有元素都取完时，就将另一个数组的剩余元素顺序抄录到结果数组中，从而完成整个归并排序过程。

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