在很早之前，我曾经发过一篇文章，讲的是冒泡排序的交换次数就是逆序数。可是，这样计算逆序数的话，时间成本就很高，比较冒泡是时间复杂度为O(N²)的算法呢！那怎么办呢？其实，我们可以使用归并排序的思想来计算逆序数。
归并排序是一种采用了分治法的高速排序算法，它通过不断递归自身，将要被排序的数列分成两部分进行排序。再将已排序的两部分数列合并起来即可。整个算法的关键在与合并两个数列的函数，它必须是一个时间复杂度为O(n1+n2)的函数。
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。
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。
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
上次讲了基于分治法的归并排序，可是归并排序有许多缺点，比如它需要占用额外的内存来存储所需排序的数组，并且整个排序最重要的就是用来合并数组的函数。我写了几次发现，这个合并数组的函数写起来感觉有点麻烦啊！
笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ，旨在入门数据结构与算法和方便以后复习。
堆排序 前言 堆排序相比冒泡排序、选择排序、插入排序而言，排序效率是最高的，本文从堆的属性和特点出发采用图文形式进行讲解并用JavaScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文? 堆属性 堆分
let,const 箭头函数 模板字符串 解析结构 函数默认参数 展开运算符 对象字面量与class Promise
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，
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。
今天小浩给大家分享一篇关于归并排序的文章。考察归并排序的题目可以形态各异，但是万变不离其宗，希望看完今日之章，你能掌握归并排序及其思想大成。
在现代社会中，文档管理系统扮演着重要的角色，帮助人们高效、方便地组织、存储和检索各类文档信息。而作为一个高效排序算法，归并排序在文档管理系统中具有许多优势和广泛的运用。归并排序算法以其稳定性、高效性和扩展性闻名于世，成为文档管理系统不可或缺的一部分。本文将深入探索归并排序算法在文档管理系统中的优势和运用。
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（Merge Sort）是一种基于比较的排序算法。它将待排序的数组分成两个子数组，分别对这两个子数组进行排序，然后将已排序的子数组合并成一个有序数组。归并排序的核心思想是“分而治之”，即将一个大问题分解成若干个小问题逐一解决。
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！
归并算法是我们算法中最常见的算法之一，其思想非常巧妙。本身归并是只能归并有序数组但是当我们利用了二路归并分治法之后，就可以使用归并的思想来帮我们排序其算法性能属于第一梯队。
由于浏览器的原生支持(无需安装任何插件),用JS来学习数据结构和算法也许比c更加便捷些。因为只需一个浏览器就能啪啪啪的调试了。比如下图我学习归并排序算法时，只看代码感觉怎么都理解不了，但是结合chro
在局域网管理软件中，归并排序算法能够对大规模数据进行高效、稳定的排序，支持分布式处理和扩展性，从而提升局域网管理软件的性能和效率。通过归并排序算法，可以更好地组织和管理局域网中的数据，提供更可靠、高效的网络管理服务。
作者：柳行刚 编辑：徐 松 基本思想 归并排序是建立在二路归并和分治法的基础上的一个高效排序算法,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。 将待排序序列R[0...n-1]看成是n个长度为1的有序序列，将相邻的有序表成对归并，得到n/2个长度为2的有序表；将这些有序序列 再次归并，得到n/4个长度为4的有序序列；如此反复进行下去，最后得到一个长度为n的有序序列。 关键点 我们总结一下归并排
归并排序是一种分治策略的排序算法。它将一个序列分为两个等长（几乎等长）的子序列，分别对子序列进行排序，然后将排序结果合并起来，得到完全有序的序列。这个过程递归进行，直到整个序列有序。归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。
表示不小于x的最小整数)个长度为2或1的有序子序列;再两两归并,......,如此重复,直至得到一个长度为n的有序序列为止,这种排序方法称为2路归并排序.
归并排序和快速排序是两种高效的排序算法，用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍归并排序和快速排序的基本原理，并通过实例代码演示它们的应用。
归并排序是创建在归并操作上的一种有效排序算法。所谓归并操作，指的是将两个已经排序的序列合并成一个序列的操作。归并排序是分治思想的典型示范。
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。
在计算机科学中，排序是一项基本的任务，而归并排序（ Merge Sort ）是一种著名的排序算法，它具有稳定性和良好的时间复杂度。本文将介绍归并排序的基本原理，然后深入探讨如何进行优化以及如何应用归并排序进行外部排序。
归并排序（Merge Sort）是一种分治排序算法，它将数组分成两个子数组，分别对子数组进行排序，然后合并两个有序子数组以得到一个有序数组。归并排序是一种高效的排序算法，具有稳定性和适用性广泛的特点。本文将详细介绍归并排序的工作原理和Python实现。
在本文中，我们学习 Merge Sort 背后的逻辑，并用 JavaScript 实现。最后，在空间和时间复杂度方面将归并排序与其他算法进行比较。
在稳定性上来说，快速排序是不稳定的排序，归并排序与堆排序一样是稳定的排序，即排序后，比较值相同元素相对位置不变。
上一篇：希尔排序 归并排序的特点： （优点）：能够保证将任意长度为N的数组排序所需时间和NlogN成正比。 （缺点）：所需额外空间与N成正比。 归并排序是算法设计中分治思想的典型应用。 原地归并方法： public static void merge(Comparable[] a,int lo,int mid,int hi){ //原地归并方法 int i=lo,j=mid+1; for(int k =lo;k<=hi;k++)//将a[]复制到aux[] aux[k] = a[k]; for(
归并排序的归并这两个字和递归没有关系，归并是将两个有序的数组归并成一个更大的有序数组，但整个排序算法是有可能跟递归有关系的。因为归并排序算法可以按照递归方式去解决，也可以按照迭代方式去解决。
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。
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。
前面我们学习过六种排序——直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序、冒泡排序和快速排序，今天我们就来学习归并排序🥳🎉🎉🎉
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有序表，称为二路归并。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。坚信学会如何思考一个算法比单纯地掌握100个知识点重要100倍。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注，让我们一起进步吧。 01 — 你会学到什么？ 彻底弄明白常用的排序算法的基本思想，算法的时间和空间复杂度，以及如何选择这些排序算法，确定要解决的问题的最佳排序算法，已经总结了冒泡排序和其改进后的快速排序算法，直接选择排序和堆排序算法，总结了直接插入排序到希尔排序做的改进，下面总结归并排序。 02 — 讨论的问题是什么？ 各种排序算法的基本
归并排序
归并排序是典型的分而治之策略的应用。主要是把一个数组分成若干个子数组进行从小到大的归并直至有序。下面所说的归并排序默认为2路归并排序。
上篇博客我们主要聊了堆排序的相关内容，本篇博客，我们就来聊一下归并排序的相关内容。归并排序主要用了分治法的思想，在归并排序中，将我们需要排序的数组进行拆分，将其拆分的足够小。当拆分的数组中只有一个元素时，则这个拆分的数组是有序的。然后我们将这些有序的数组进行两两合并，在合并过程中进行比较，合并生成的新的数组仍然是有序的。然后再次将合并的有序数组进行合并，重复这个过程，知道整个数组是有序的。 下方我们先给出两个有序数组合并的示意图以及代码，然后给出归并排序的相关内容。归并排序其实就是拆分+合并。废话少说，开始
在大型公司的面试过程中，排序是必问的知识。本篇内容来自《算法（第4版）》 — — Robert Sedgewick， Kevin Wayne 概念 归并排序的实现我是这样来描述的：先对少数几个元素通过两两合并的方式进行排序，形成一个长度稍大一些的有序序列。然后在此基础上，对两个长度稍大一些的有序序列再进行两两合并，形成一个长度更大的有序序列，有序序列的的长度不断增长，直到覆盖整个数组的大小为止，归并排序就完成了。 递归和循环 归并排序有两种实现方式： 基于递归的归并排序和基于循环的归并排序。（也叫自顶向下的
9月份面试找工作的时候，被中国“排名第三”的互联网公司问到常见排序算法的时间和空间复杂度。其中说到归并排序的时候，面试官问我知不知道原地归并？我一脸懵逼，大意了没有闪，hh虽然最后拿到了offer，但是本着程序猿求知若渴的精神，还是写一下此文和分享一下自己理解的原地归并。
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）。
归并排序 稳定 主要看 子数组 排序后 merge 合并的函数如何执行 可以按先后顺序 合并 merge 函数 保证算法的稳定性
归并排序的一切都是基于归并这一操作，具体来说就是把两个有序的小数组归并成一个有序的大数组。首先从这两个数组中各按顺序取出一个元素，将小的元素先放入大数组，大的后放入大数组（这里需要辅助数组），然后再重复这个动作，直到我们得到这个有序的大数组，排序完成。当然，当我们需要排序的时候，通常摆在我们面前的是一个数组，而且无序。如果要满足之前的条件——两个有序的小数组，我们首先就要把这个大数组分为两个数组，但是，这两个数组并不是有序的，这时我们有两个选择：
冒泡排序、插入排序、选择排序这三种排序算法，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。归并排序和快速排序的时间复杂度为 O(nlogn) 。这两种排序算法适合大规模的数据排序
1.前言 归并排序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。 首先考虑下如何将将二个有序数列合并。这个非常简单，只要从比较二个数列的第一个数，谁小就先取谁，取了后就在对应数列中删除这个数。然后再进行比较，如果有数列为空，那直接将另一个数列的数据依次取出即可。 #include<iostream> using namespace std; #include<algorithm> //合并两个有序数组 void MemeryA
所谓归并排序，指的是如果要排序一个数据序列，我们可以先把该序列从中间分成前后两部分，然后对这两部分分别做排序操作，再将排好序的两部分合并在一起，这样整个数据序列就都有序了。
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