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            那誰(shuí)的技術(shù)博客

            感興趣領(lǐng)域:高性能服務(wù)器編程,存儲(chǔ),算法,Linux內(nèi)核
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            數(shù)據(jù)加載中……

            原地歸并算法

            歸并排序算法(mergesort)是將一個(gè)序列劃分為同樣大小的兩個(gè)子序列,然后對(duì)兩個(gè)子序列分別進(jìn)行排序,最后進(jìn)行合并操作,將兩個(gè)子序列合成有序的序列.在合成的過(guò)程中,一般的實(shí)現(xiàn)都需要開(kāi)辟一塊與原序列大小相同的空間,以進(jìn)行合并操作,歸并排序算法的示例在這里.

            這里介紹一種不需要開(kāi)辟新的空間就可以進(jìn)行歸并操作的算法.算法的核心部分是以下代碼:
             1 /**
             2 * 算法: 合并二已排序的連續(xù)序列
             3 **/
             4 template<typename T>
             5 void t_merge( T& v, size_t size, size_t pos )
             6 {
             7     size_t fir = 0, sec = pos;
             8     while ( fir < sec && sec < size )
             9     {
            10         while ( fir < sec && v[fir] <= v[sec] ) fir++;
            11         size_t maxMove = 0;
            12         while ( sec < size && v[fir] > v[sec] ) maxMove++, sec++;
            13         t_exchange( &v[fir], sec - fir, sec - fir - maxMove );
            14         fir += maxMove;       
            15     }
            16 }

            其中T是一個(gè)數(shù)組, size是數(shù)組尺寸, pos是歸并劃分的位置.也就是說(shuō)[0,pos)和[pos, size)都分別是有序的.比如對(duì)序列1, 3, 5, 7, 2, 4, 6, 8進(jìn)行歸并操作, 此時(shí)size=8, pos = 4.

            以<<算法導(dǎo)論>>中介紹的通過(guò)循環(huán)不變量的方法證明算法的正確性,在這個(gè)算法中, 循環(huán)不變量為[fir, sec)中的元素都是有序的:

            1) 初始:此時(shí)fir = 0, sec = pos, 以前面介紹的函數(shù)參數(shù)的說(shuō)明來(lái)看,滿(mǎn)足循環(huán)不變量.

            2) 迭代:來(lái)看看循環(huán)做了些什么操作.行10進(jìn)行的操作為, 只要滿(mǎn)足fir元素不大于sec元素, fir就一直遞增;行12進(jìn)行的操作是只要滿(mǎn)足fir大于sec, sec就一直遞增, 同時(shí)遞增maxMove計(jì)數(shù).因此, 進(jìn)行完前面兩個(gè)步驟之后, fir所指元素一定小于sec以及其后的所有元素.而位于sec之前的第二個(gè)子序列中的元素, 一定小于fir.因此, [sec-maxMove, sec)z中的元素小于所有[fir, sec - 1)的元素.通過(guò)調(diào)用t_exchange函數(shù)將位于[sec-maxMove, sec)中的元素"旋轉(zhuǎn)"到fir之前.

            也就是說(shuō), 這個(gè)過(guò)程在第二個(gè)已經(jīng)排序好的子序列中尋找在它之內(nèi)的小于目前第一個(gè)已經(jīng)排序好的子序列的序列, 將它"旋轉(zhuǎn)"到前面.

            以序列 1, 3, 5, 7, 2, 4, 6, 8為例, 此時(shí)fir=1也就是指向3, sec=5也就是指向4, maxMove=1, 通過(guò)調(diào)用t_exchange函數(shù)之后將[sec-maxMove, sec)即[4,5)中的元素也就是2"旋轉(zhuǎn)"到子序列3,5,7之前,于是該循環(huán)結(jié)束之后序列變?yōu)?,2,3,5,7,4,6,8, 此時(shí)fir=2, sec =5, 滿(mǎn)足循環(huán)不變量.

            3) 終止: 當(dāng)循環(huán)終止時(shí), fir或者sec之一超過(guò)了數(shù)組的尺寸, 顯而易見(jiàn), 此時(shí)序列變成了有序的.

            完整的算法如下所示, 需要特別說(shuō)明的是, 這段代碼不是我想出來(lái)的, 原作者在這里:
            #include <stdio.h>
            #include 
            <iostream>

            using namespace std;

            //int array[] = {1, 3, 5, 7, 2, 4, 6, 8};
            int array[] = {3,5,7,8,1,2,4,6};
            void display(int array[], int n)
            {
                 
            for (int i = 0; i < n; ++i)
                 {
                     printf(
            "%d ", array[i]);
                 }
                 printf(
            "\n");
            }

            /**
            * 算法: 交換二對(duì)象
            *
            */
            template
            <typename T>
            void t_swap( T& v1, T& v2 )
            {
                T t 
            = v1; v1 = v2; v2 = t;
            }

            /**
            * 算法: 反轉(zhuǎn)序列
            *
            */
            template
            <typename T>
            void t_reverse( T* v, size_t size )
            {
                size_t s 
            = 0, e = size-1;
                
            while( s < e && s < size && e > 0 )
                    t_swap( v[s
            ++], v[e--] );
            }

            /**
            * 算法: 手搖算法,從指定位置旋轉(zhuǎn)序列(見(jiàn)編程珠璣第二章)
            *
            */
            template
            <typename T>
            void t_exchange( T* v, size_t size, size_t n )
            {
                t_reverse( v, n );
                t_reverse( v 
            + n, size - n );
                t_reverse( v, size );
            }

            /**
            * 算法: 合并二已排序的連續(xù)序列
            *
            */
            template
            <typename T>
            void t_merge( T& v, size_t size, size_t pos )
            {
                size_t fir 
            = 0, sec = pos;
                
            while ( fir < sec && sec < size )
                {
                    
            while ( fir < sec && v[fir] <= v[sec] ) fir++;
                    size_t maxMove 
            = 0;
                    
            while ( sec < size && v[fir] > v[sec] ) maxMove++, sec++;
                    t_exchange( 
            &v[fir], sec - fir, sec - fir - maxMove );
                    fir 
            += maxMove;

                    display(array, 
            sizeof(array)/sizeof(int));
                }
            }

            /**
            * 算法: 歸并排序
            *
            */
            template
            <typename T>
            void t_merge_sort( T* v, size_t size )
            {
                
            if ( size <= 1 ) return;
                t_merge_sort( v, size
            /2 );
                t_merge_sort( v 
            + size/2, size - size/2 );
                t_merge( v, size, size
            /2 );
            }

            int main()
            {
                 display(array, 
            sizeof(array)/sizeof(int));

                 t_merge(array, 
            sizeof(array) / sizeof(int), (sizeof(array)/sizeof(int))/2);
                 
            //t_merge_sort(array, sizeof(array) / sizeof(int));

                 display(array, 
            sizeof(array)/sizeof(int));
                 
            return 0;
            }


            補(bǔ)充說(shuō)明:
            其實(shí)前面采用"旋轉(zhuǎn)"算法將元素前移不是必須的, 可以將所要移動(dòng)的元素之前的部分后移, 再將元素插入到合適的位置.比如前面說(shuō)的對(duì)于序列1, 3, 5, 7, 2, 4, 6, 8, 第一步要將元素2前移至3之前, 可以將3,5,7后移, 然后將2插入到合適的位置.
            但是這樣有一個(gè)問(wèn)題, 如果要移動(dòng)的元素多了, 那么就需要更多的臨時(shí)空間保存要前移的元素, 這樣對(duì)空間就不是O(1)的了.而旋轉(zhuǎn)算法可以做到O(1)的空間達(dá)到要求.


            posted on 2008-09-28 19:51 那誰(shuí) 閱讀(5940) 評(píng)論(7)  編輯 收藏 引用 所屬分類(lèi): 算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

            評(píng)論

            # re: 原地歸并算法  回復(fù)  更多評(píng)論   

            呵呵 你對(duì)算法好有研究哇
            2008-09-28 20:54 | 沈臻豪(foxtail)

            # re: 原地歸并算法  回復(fù)  更多評(píng)論   

            “通過(guò)調(diào)用t_exchange函數(shù)將位于[sec-maxMove+fir, sec)中的元素"旋轉(zhuǎn)"到fir之前.”——區(qū)間左端多了一個(gè)+fir

            真是非常棒的對(duì)歸并的改進(jìn)!在較好的情況下,合并操作的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)會(huì)降低;而在最壞情況下,合并操作的開(kāi)銷(xiāo)從操作數(shù)量上來(lái)說(shuō)是傳統(tǒng)歸并的三倍(swap相當(dāng)于執(zhí)行三次賦值),但是考慮傳統(tǒng)歸并中內(nèi)存分配的時(shí)間,實(shí)踐中估計(jì)是差不了太多。然而最關(guān)鍵在于這是個(gè)原地算法。
            希望看到博主更多的算法研究文章。
            2008-09-29 10:52 | E劍仙

            # re: 原地歸并算法  回復(fù)  更多評(píng)論   

            @E劍仙
            感謝指出錯(cuò)誤,已經(jīng)修改!
            2008-09-29 15:48 | 創(chuàng)

            # re: 原地歸并算法  回復(fù)  更多評(píng)論   

            重新看了下這個(gè)算法,發(fā)現(xiàn)補(bǔ)充說(shuō)明那也不對(duì),用插入+整體偏移的方法實(shí)現(xiàn)也是能只需要O(1)的空間,不會(huì)比旋轉(zhuǎn)算法差
            2008-11-13 22:05 | E劍仙

            # re: 原地歸并算法  回復(fù)  更多評(píng)論   

            插入+整體偏移 對(duì)于數(shù)組來(lái)說(shuō)是O(N2)的,旋轉(zhuǎn)是O(N)的。。
            當(dāng)然空間是一樣的
            2010-07-08 19:00 | laowan

            # re: 原地歸并算法  回復(fù)  更多評(píng)論   

            swap相當(dāng)于執(zhí)行三次賦值 其總的賦值平均時(shí)間代價(jià)為6n方 其代價(jià)反而高于最簡(jiǎn)單的挪動(dòng)的原地歸并(最簡(jiǎn)單的挪動(dòng)的賦值平均時(shí)間代價(jià)為0.5n方)
            2012-05-07 21:42 | Glawind

            # re: 原地歸并算法  回復(fù)  更多評(píng)論   

            原地歸并算法存在時(shí)間復(fù)雜度為O(n)空間復(fù)雜度為O(1)的實(shí)現(xiàn)
            我就做了個(gè)
            2013-08-08 08:24 | scof
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