归并排序Merge Sort

1. Merge Sort介绍

Merge Sort是利用归并的思想实现的排序算法，该算法采用经典的分治策略（divide-and-conquer），是一种稳定的排序算法。分治法是将问题分（divide）为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个答案“修补”在一起，即分而治之。归并排序对待排序序列的元素进行逐层折半分组，然后从最小分组开始比较排序，合并成一个大的分组，逐层进行，最终使得所有元素都是有序的。

Merge Sort的基本思想是：递归地将原始序列对半分割，直至不能再分割（即只剩下一个元素时），开始从最小的序列向上合并排序。

• 首先将待排序序列从中间位置（mid = (left + right) / 2）的位置拆开，拆分为两个，并通过递归逐层拆分；
• 分别从左右子序列中选择较小的元素放入到建立的临时空间temp，并移动下标到下一位置；
• 重复上一步骤直至左子序列或右子序列中的某一下标达到末尾；
• 将另一序列剩余的元素依次放入临时空间temp；
• 将临时空间temp的数据依次放入原序列中。

1.2 图解说明Merge Sort步骤

举一个例子来具体说明Merge Sort的过程。给出一个无序数列：8，4，5，7，1，3，6，2使用归并排序将其排列成一个从小到大的有序数列。

1. 分解的过程通过递归的方式进行，定义left，mid，right三个变量，分别表示序列的头部，中间和尾部位置。每一次递归都是将原来的mid作为新的right向左递归分解，原来的mid + 1作为新的left向右递归分解，直至left >= right时递归终止。

2. 当向左递归left == right时分离出第一个单独的元素（即nums[0] == 8），此时进行第一次回溯，退回到上一轮继续执行向右递归，分离出第二个单独的元素（即nums[1] == 4），此时执行合并操作将nums[0]和nums[1]进行排序并合并。
3. “治”的过程需要将两个有序的子序列合并成一个有序序列，也即如上一步中所述，在每一次左右递归结束后将左右两个子序列进行排序并合并，然后回溯到上一轮继续执行递归分解。此过程中需要定义一个临时空间，合并的结果先放入临时空间，再赋值给原nums序列的相应位置。下图为了方便仅演示最后一次合并的过程。

1.3 代码实现

package com.algorithm;

import java.util.Arrays;

/**
 * @author SnkrGao
 * @create 2023-04-15 20:10
 */
public class MergeSort {

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {6,5,3,1,8,7,2,4};
        System.out.println("排序前的数组为：");
        System.out.println(Arrays.toString(nums));

        mergeSort(nums, 0, nums.length - 1);

        System.out.println("排序后的数组为：");
        System.out.println(Arrays.toString(nums));
    }

    public static void mergeSort(int[] nums, int left, int right) {
        if (left >= right) { // 递归终止条件
            return;
        }

        int mid = (left + right) / 2; // 定义中间位置index
        mergeSort(nums, left, mid); // 向左递归分解
        mergeSort(nums, mid + 1, right); // 向右递归分解

        // 每一次左右递归结束后将左右两个子序列合并
        merge(nums, left, mid, right);
    }

    public static void merge(int[] nums, int left, int mid, int right) {
        // 定义一个临时空间，用于存放合并的结果
        // 注意temp的长度并非固定，而是根据每次要合并的序列长度决定
        int[] temp = new int[right - left + 1];
        int tempLeft = left; // 用于在左子序列移动的左指针
        int tempMid = mid + 1; // 用于在右子序列移动的右指针
        int index = 0; // temp的当前位置索引

        // 从两个子序列中选择最小的放入temp，并移动相应的指针，直至有一个序列处理完毕全部放入temp中
        while (tempLeft <= mid && tempMid <= right) {
            temp[index++] = nums[tempLeft] <= nums[tempMid] ? nums[tempLeft++] :nums[tempMid++];
        }

        // 若左子序列仍有剩余，全部依次放入temp
        while (tempLeft <= mid) {
            temp[index++] = nums[tempLeft++];
        }

        // 若右子序列仍有剩余，全部依次放入temp
        while (tempMid <= right) {
            temp[index++] = nums[tempMid++];
        }

        // 将temp赋值给原序列nums的相应位置
        for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
            nums[i + left] = temp[i];
        }
    }
}

1.4 Merge Sort时间复杂度分析

Merge Sort每次都将待排序序列折半分组，其时间复杂度可以用递归树来求解，共需要\(logn\)轮。

最坏情况时间复杂度：O(\(nlogn\))

平均时间复杂度：O(\(nlogn\))