0、前言

評判一個演算法的好壞的標準：

• 時間複雜度
• 空間複雜度
  

1、歸併排序演算法是什麼？

氣泡排序(Bubble Sort)是一種建立在歸併操作上面的一種有效的排序演算法，由John von neumann於1945年發明。採用分治法（Divide and Conquer）的經典應用！！將規模較大的排序問題化歸到較小的規模上解決。

基本實現包含下面的兩種方法：

自上而下的遞迴
自下而上的迭代

將已經有的有序子序列合併，得到完全有序的子序列。就是先得到每個子序列有序，然後在使得兩個子序列合併成為一個有序的。如果是把兩個有序表合併成為一個有序表，成為二路歸併。

歸併排序的效能不受到輸入資料的影響，這一個和選擇排序是一樣的，但是效能比選擇排序要好，效能始終是O(n log n）。但是效能的優越必定是額外的記憶體空間作為巨大代價的！

2、演算法過程圖解

3、程式碼實現

程式碼如下（示例01）：

"""
Merge_Sort 歸併排序
分治演算法Divide and Conquer
時間複雜度：
"""

# 切割陣列 的函式
def merge_sort(alist):
 # 如果長度小於等於1 ，不能再分割了
 if len(alist) <= 1:
  return alist

 # 根據列表長度確定拆分的中間位置
 mid_index = len(alist)//2

 # 使用切片實現對列表的切分
 # left_list = alist[:mid_index]
 # right_list = alist[mid_index:]

 # 遞迴呼叫，無限切割下去
 left_list = merge_sort(alist[:mid_index])
 right_list = merge_sort(alist[mid_index:])
 return merge(left_list,right_list)

# 排序的函式
def merge(left_list,right_list):
 l_index,r_index = 0,0
 merge_list = []
 # 判斷列表裡面是否還有元素可以用
 while l_index < len(left_list) and r_index < len(right_list):
  # 哪邊的元素小於另外一邊的的元素就把哪邊的元素加入進去，對應的索引加一
  if left_list[l_index] < right_list[r_index]:
   merge_list.append(left_list[l_index])
   l_index += 1
  else:
   merge_list.append(right_list[r_index])
   r_index += 1
 # 下面的這兩個就是，如果有一個列表全部添加了，另外一個列表直接新增到merge_list裡面了
 merge_list += left_list[l_index:]
 merge_list += right_list[r_index:]
 return merge_list

if __name__ == '__main__':
 alist = [54,26,93,17,77,31,44,55,20]
 print(f'原列表的順序：{alist}')
 alist = merge_sort(alist)
 print(f'選擇排序之後的列表的順序：{alist}')

裡面的左右列表都是被劃分到了只有一個元素的是去比較和新增的。大家可以把程式碼放置到編譯器裡面，debug執行，看一哈具體的過程，結合動態圖片演示理解更好！

4、評判演算法

• 最好時間複雜度：O(n log n)
• 最壞時間複雜度：O(n log n)
• 平均時間複雜度：O(n log n)
• 空間複雜度：O(n)
• 演算法穩定性：穩定的排序

總結

到此這篇關於python基本演算法之實現歸併排序(Merge sort)的文章就介紹到這了,更多相關python歸併排序(Merge sort)內容請搜尋我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援我們！