归并排序（Merge Sort）是一种高效且稳定的排序算法，其优雅的分治策略使它成为排序领域的一颗明珠。它的核心思想是将一个未排序的数组分割成两个子数组，然后递归地对子数组进行排序，最后将这些排好序的子数组合并起来。
归并排序是一种非常优秀的排序算法，时间复杂度仅为O(nlogn)，与选择排序和冒泡排序的O(n2)相比较，只是将n这个因子替换成了logn，但这是非常划算的一个交易。但归并排序也有些不足，因为归并排序不是原址的，它必须将整个输入数组进行完全的拷贝，如果空间非常宝贵的话，不推荐使用归并排序。
手写一个排序算法的效率是很慢的，当然这也不利于我们在比赛或者工程中的实战，如今几乎每个语言的标准库中都有排序算法，今天让我来给大家讲解一下Java语言中的sort排序
在上一节中讲解了归并排序的递归版《4.比较排序之归并排序（递归）》，通常来讲，递归版的归并排序要更为常用，本节简单介绍下非递归版的归并排序。思路和递归版相同，均为先分解后合并，非递归的重点在于如何
归并排序
归并排序，采用分治法。首先采用递归，把数组分成一小段有序，然后再把有序的数组一一合并。 首先看看，把有序的二个数组，合成一个的算法。 package day20180406; public class GuibingDem { public static void main(String[] args) { int[] test1= {1,3,5}; int[] test2= {-8,8,16,26,88}; int[] c=new in
1. 冒泡、归并和快速的算法试验 1.1. 冒泡排序 /** * 冒泡排序 */ private void bubbleSort(int[] arr) { for (int i = arr.length; i > 0; i--) { for (int j = arr.length - 1; j > arr.length - i; j--) { if (arr[j] < arr[j - 1]) { int temp = arr
归并排序简称Merge sort是一种递归思想的排序算法。这个算法的思路就是将要排序的数组分成很多小的部分，直到这些小的部分都是已排序的数组为止（只有一个元素的数组）。
静态内部类实际上与普通类（即类名必须与文件名一样的顶级类）一样，只是静态内部类在某一类的内部定义了而已，既然是类，要想使用就必须实例化。概念上与静态变量、静态方法是不一样的，不要被“静态”两个字迷惑了（不要以为凡是静态的东西就不需要实例化就可以直接使用，静态内部类是有区别），而且只有静态内部类，而没有静态类（顶级类）的概念。
基础算法篇——归并排序 本次我们介绍基础算法中的快速排序，我们会从下面几个角度来介绍快速排序： 归并排序思想 归并排序代码 归并排序拓展 归并排序思想 我们首先来介绍归并排序思想（分治思想）： 确定分界点 我们首先确定整个数组的分界点 以我们的习惯而言还是以arr[l],arr[r],arr[(r+l)/2]为分界点 递归排序 我们首先需要将数组分界点两侧进行分组，这时他们会划分为左侧和右侧 我们再对已经划分的左侧和右侧进行分界点分组，这时就会划分为4个分组 依次类推，直到每个分组数为1时结束分组，然后我们
归并排序（MERGE-SORT）是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(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)。
划分步骤很简单：将当前数组分成两半（如果N是偶数，则将其完全平等，或者如果N是奇数，则一边稍大于一个元素），然后递归地对这两半进行排序。
上一篇总结了直接插入排序和希尔排序，这一篇要总结的是归并排序，这也是七大排序的最后一种排序算法。 首先来看一下归并排序(Merge Sort) 的基本原理。它的原理是假设初始序列有n个元素，则可以看成
在平时的开发中，我们或多或少的会用到排序。在最开始学习语言的时候，我们都会学习基本的排序算法。例如：冒泡排序，基数排序，快速排序，插入排序，选择排序。
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理，使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。
对于编程中琳琅满目的算法，本人向来是不善此道也不精于此的，而说起排序算法，也只是会冒泡排序。还记得当初刚做开发工作面试第一家公司时，面试官便让手写冒泡排序（入职之后才知道，这面试官就是一个冒泡排序"病态"爱好者，逢面试必考冒泡排序-__-）。后来看吴军的一些文章，提到提高效率的关键就是少做事情不做无用功，便对这不起眼的排序算法有了兴趣。刚好今天周末有闲，遂研究一二，与各位道友共享。
根据数组的元素个数、nearly sorted（近单调性：单调升序和单调降序）和元素类型等来选在具体排序算法。例如对整数排序：
前言 当前系列：数据结构系列 源代码 git 仓库 ‘ 数据结构代码地址 代码Git 仓库地址
的排序算法，归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模的数据排序，比上一节讲的那三种排序算法要更常用。
分而治之 从算法设计的分类上来说，插入排序属于增量方法。在排序好子数组A[1 ‥ j-1]后，再将单个元素A[j]插入子数组的适当位置，产生排序好的子数组A[1 ‥ j]。整个算法就是不断以此方法增量插入，直到子数组包含了所有数组元素。 本篇将要介绍的归并排序，是用另一种思想来解决排序问题的，在算法设计分类上属于分治法。 分治法思想是，将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归的求解这些子问题，然后在合并这些子问题的解，最终建立原问题的解。 这里提到一个词递归，其解释是：为了解决一个给定问题，算
分而治之 分而治之 从算法设计的分类上来说，插入排序属于增量方法。在排序好子数组A[1 ‥ j-1]后，再将单个元素A[j]插入子数组的适当位置，产生排序好的子数组A[1 ‥ j]。整个算法就是不断以
冒泡，选择和插入排序，它们的时间复杂度都是O(n2)，比较高，适合小规模数据的排序；希尔排序和快速排序都不稳定，这篇我们来说说稳定的归并排序。归并排序在数据量大且数据递增或递减连续性好的情况下，效率比较高，且是O(nlogn)复杂度下唯一一个稳定的排序，致命缺点就是空间复杂度O(n)比较高。
针对泛型的排序方法有两个大分支，分别对应Collections.sort()的两个重载方法：
数据结构和算法是计算机科学中的基础概念，它们在软件开发中起着至关重要的作用。在众多的数据操作中，搜索和排序是最常见的两种操作。本文将探讨如何通过优化搜索和排序算法来提高算法性能，并介绍一些常见的数据结构和算法优化技巧。
我们通过图文 + 流程解释 的方式，让大家能快速领悟到各个排序算法的思想，从而达到快速掌握的目的。此外每个排序算法都有对应的 Github 代码实现，可供大家调试理解算法。同时也附上了文章中所画图的 draw.io 数据文件，方便大家根据自己的习惯进行修改。
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在Java中，使用Stream进行排序可以通过sorted()方法来实现。sorted()方法用于对Stream中的元素进行排序操作。具体实现如下：
归并排序（Merge Sort）是一种基于分治思想的排序算法，它的核心思想是将待排序序列分为若干个子序列，然后对每个子序列进行排序，最终合并成完整的有序序列。
前一阵遇到了一个使用Collections.sort()时报异常的问题，跟小伙伴@zhuidawugui 一起排查了一下，发现问题的原因是JDK7的排序实现改为了TimSort，之后我们又进一步研究了一下这个神奇的算法。
选择排序算法的实现思路有点类似插入排序，也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素，将其放到已排序区间的末尾。
由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构，为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画，推出一个新系列 -----《图解数据结构》，主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。本系列包括十大排序、堆、队列、树、并查集、图等等大概几十篇。
归并排序里运用到算法里很重要的一个思想——分治法：将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题——《算法导论》。在每一层递归中都有3个步骤： 1.分解问题 2.解决问题 3.合并问
归并排序就这么简单 从前面已经讲解了冒泡排序、选择排序、插入排序,快速排序了，本章主要讲解的是归并排序，希望大家看完能够理解并手写出归并排序快速排序的代码，然后就通过面试了！如果我写得有错误的地方也请大家在评论下指出。 归并排序的介绍 来源百度百科： 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。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个
要了解归并排序算法首先要了解归并这一过程，归并过程处理两个可比较数组（两个数组已经各自有序），在归并过程中，不断对两个数组的当前首元素进行比较，将较小的元素放置到新数组的下一位置。
原题url：https://leetcode-cn.com/problems/sort-list/
上次的博客讨论了排序算法中的插入排序和交换排序两个大类，今天将剩下的常见排序算法全部梳理出来。
归并排序属于分治算法 分治法在每一层递归上都有三个步骤： step1 分解：将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，与原问题形式相同的子问题； step2 解决：若子问题规模较小而容易被解决则直接解，否则递归地解各个子问题; step3 合并：将各个子问题的解合并为原问题的解; 归并排序模板 void mergeSort(int q[], int l, int r) { //递归终止的条件 if(l >= r) return; //第一步：分解成子问题 int mid =
本文介绍了什么是程序员需要掌握的内功——算法。算法是计算机科学的基础，掌握算法可以帮助程序员更高效地解决问题。文章通过实例介绍了算法的基本概念和应用，并给出了如何学习和掌握算法的建议。
从二分字面上理解的话，快速排序和归并排序都与二分相关；快速排序按照标值二分，小的在前，大的在后；而归并排序是按照下标二分，再分别对两个部分归并排序，先分后和，在和的过程中排序。
排序是将一组数据按照某种逻辑重新排列的过程。相对比较常用，在考虑排序算法时，我们往往要考虑以下几个方面：
十大经典排序算法 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
上一篇，我们讲述了一些简单的排序算法，其实说到底，在前端的职业生涯中，不涉及node、不涉及后台的情况下，我目前还真的没想到有哪些地方可以用到这些数据结构和算法，但是我在前面的文章也说过了。或许你用不到，但是，真的，如果你想要在前端领域有一个不错的发展。数据结构和算法一定是你的必修课。它不仅仅让你在处理问题的时候可以有一个思维底蕴，更重要的是，在遇到一些奇葩产品的时候，你可以和他PK到底！嗯，到底！ 哈哈，开个小玩笑。咱们还是聊点有营养的。上一篇的算法比较简单，主内容就是循环，次内容就是比较。但是，
ForkJoin框架是java的JUC包里提供的，用于处理一些比较繁重的任务，会将这个大任务分为多个小任务，多个小任务处理完成后会将结果汇总给Result，体现的是一种“分而治之”的思想。第一步，拆分fork任务，将大任务分为多个小任务；第二步，归并join，会将小任务的处理结果进行归并为一个结果。
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 andConquer）的一个非常典型的应用。 将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。
我们可以把归并排序简单地理解成———将两个或两个以上已经排序好了的子序列“归并”为一个有序序列的过程。
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