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golang 归并排序,快速排序,堆排序的实现

golang
361 2022-12-17

归并排序

归并排序使用经典的分治法(Divide and conquer)策略。分治法会将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之。

func sortArray(nums []int) []int {

    if len(nums) <= 1 {

        return nums

    }

    partA := sortArray(nums[:len(nums)/2])

    partB := sortArray(nums[len(nums)/2:])

    

    temp := make([]int, len(partA) + len(partB))



    aPointer := 0

    bPointer := 0

    i := 0

    

    for aPointer < len(partA) && bPointer < len(partB) {

        if partA[aPointer] < partB[bPointer] {

            temp[i] = partA[aPointer]

            aPointer++

        } else {

            temp[i] = partB[bPointer]

            bPointer++

        }

        i++

    }

    for aPointer < len(partA) {

        temp[i] = partA[aPointer]

        aPointer++

        i++

    }

    for bPointer < len(partB) {

        temp[i] = partB[bPointer]

        bPointer++

        i++

    }

    return temp

}

快速排序

快速排序算法采用的分治算法,因此对一个子数组A[p…r]进行快速排序的三个步骤为:

  (1)分解:数组A[p...r]被划分为两个(可能为空)子数组A[p...q-1]和A[q+1...r],给定一个枢轴,使得A[p...q-1]中的每个元素小于等于A[q],A[q+1...r]中的每个元素大于等于A[q],q下标是在划分过程中计算得出的。

  (2)解决:通过递归调用快速排序,对子数组A[p...q-1]和A[q+1...r]进行排序。

  (3)合并:因为两个子数组是就地排序,不需要合并操作,整个数组A[p…r]排序完成。


func sortArray(nums []int) []int {

    quickSort(nums)

    return nums

}



func quickSort(nums []int) {

    left, right := 0, len(nums) - 1

    for right > left {

        // 右边部分放大于

        if nums[right] > nums[0] {

            right--

            continue

        }

        // 左边部分放小于等于

        if nums[left] <= nums[0] {

            left++

            continue

        }

        nums[left], nums[right] = nums[right], nums[left]

    }

    nums[0], nums[right] = nums[right], nums[0]

    if len(nums[:right]) > 1 {

        sortArray(nums[:right])

    }

    if len(nums[right + 1:]) > 1 {

        sortArray(nums[right + 1:])

    }

}

堆排序

func sortArray(nums []int) []int {

    // 从n/2  最后一个非叶子结点起开始构建大顶堆

    for i := len(nums) / 2; i >= 0; i-- {

        heapSort(nums, i)

    }



    end := len(nums) - 1

    // 每次将大顶堆的最大值与末尾进行交换,并再次排序

    for end > 0 {

        nums[0], nums[end] = nums[end], nums[0]

        heapSort(nums[:end], 0)

        end--

    }

    return nums





}





// 对一个非叶子结点进行排序

func heapSort(nums []int,  pos int) {

    end := len(nums) - 1

    left := 2 * pos + 1



    if left > end {

        return

    }



    right := 2 * pos + 2

    temp := left



    // 先左右子结点进行比较,找出较小的那一个

    if right <= end && nums[right] > nums[temp] {

        temp = right

    }



    if nums[temp] <= nums[pos] {

        return

    }



    nums[temp], nums[pos] = nums[pos], nums[temp]



    // 如果发生了交换的话 就要继续调查后续子节点(只调查交换了的后续,不用全调查,不然会超时)

    heapSort(nums, temp)

}

卑鄙排序

func sortArray(nums []int) []int {

    sort.Ints(nums)

    return nums

}