將已有序的子串行合併，得到完全有序的序列；即先使每個子串行有序，再使子串行段間有序。若將兩個有序表合併成乙個有序表，稱為二路歸併。歸併排序是一種穩定的排序方法。
我的理解是：
將乙個列表對半分成左右兩個子列表，再分別對左右子列表繼續對半分，不斷對半分，直到分成左右子列表各乙個元素時結束，這時每個子列表都是有序的（乙個元素當然有序），再對左右兩個有序列表合併成乙個有序的列表。這是乙個遞迴過程。
上**：
def merge(left, right):
merged =
i, j = 0, 0
left_len, right_len = len(left), len(right)
while(i < left_len and j < right_len):
if(left[i] <= right[j]): # 對左右子列表中的元素進行排序並放入merged列表中
i += 1
else:
j += 1
merged.extend(left[i:]) # 對左右子列表中剩下的未歸併的元素歸併
merged.extend(right[j:]) # 為什麼會出現這種情況呢：原因是左右子列表長度可能會不一樣，勢必會有乙個子列表先歸併完
return merged
def mergesort(a):
a_len = len(a)
if(a_len <= 1): # 當列表元素少於等於乙個時，直接返回列表
return a
mid = a_len // 2
left = mergesort(a[:mid]) # 歸併排序左列表
right = mergesort(a[mid:]) # 歸併排序右列表
return merge(left, right) # 合併排好序的左右兩個子列表
a = [3,4,1,2,7,6,5,0]
a1 = mergesort(a)
print(a1)
對於長度為n的列表，歸併排序演算法將列表分開成子列表一共要
每步都是合併有序列表的過程，時間複雜度可以記為o(n)。故歸併排序演算法的時間複雜度為
Python排序演算法之歸併排序
將乙個列表的兩段有序部分進行合併，稱為一次歸併最壞情況 o nlogn 平均情況 o nlogn 最好情況 o nlogn o n 穩定較複雜 usr bin python3 coding utf 8 歸併排序 將乙個列表的兩段有序部分進行合併，稱為一次歸併 時間複雜度 最壞情況 o nlogn 平...
排序演算法之歸併排序
歸併排序也是經典的使用分治法思想的代表演算法之一。歸併排序的效率很高，而且是一種穩定的排序。其總體的思想思路就是將待排序的元素分成大致相同的兩個子集合,分別對兩個子集合進行排序,最終將排序的子集合合併成排好序的總集合 歸併排序c 實現如下 include void mergesort int arr...
排序演算法之歸併排序
歸併排序是建立在歸併操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法 divide and conquer 的乙個非常典型的應用，歸併排序將兩個已排序的表合併成乙個表。歸併排序基本原理 通過對若干個有序結點序列的歸併來實現排序。所謂歸併是指將若干個已排好序的部分合併成乙個有序的部分。歸併排序基本思...