归并排序是分治算法的典型应用.所谓归并即是将两个有序的数组归并成一个更大的有序数组.
这个题的解题思路其实就是归并排序的merge的过程。首先让我们先解这道题，便于后面更好的理解归并排序的思想。
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。
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本文是腾讯50道常考编程题之一：求解两个有序数组合并后的中位数，属于 "Hard" 难度，在校招中难倒一大波校招生。本文提供一种基本解法：基于归并排序。并对归并排序可能不是很了解的同学，提供了图解归并排序的讲解。
的排序算法，但是在真正的实际应用中还是比较少的，因为相对来说，排序所需的时间比较长。
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。
所谓排序，即将原来无序的一个序列重新排列成有序的序列。 排序方法中涉及到稳定性，所谓稳定性，是指待排序的序列中有两个或两个以上相同的项，在排序前和排序后看这些相同项的相对位置有没有发生变化，如果没有发生变化，即该排序方法是稳定的，如果发生变化，则说明该排序方法是不稳定的。 如果记录中关键字不能重复，则排序结果是唯一的，那么选择的排序方法稳定与否就无关紧要了；如果关键字可以重复，则在选择排序方法时，就要根据具体的需求来考虑选择稳定还是不稳定的排序方法。那么，哪些排序算法是不稳定的呢？ “快些选堆”：其中“快”
如果原始数组本来已经接近有序，只需要较少的比较交换次数即可完成排序。比如下面这个数组，只有7和8是逆序的：
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
我们可以认为在递归的过程当中，我们通过函数自己调用自己，将大问题转化成了小问题，因此简化了编码以及建模。今天这篇文章呢，就正式和大家聊一聊将大问题简化成小问题的分治算法的经典使用场景——排序。
这是十大经典排序算法详解的第二篇,这是之前第一篇文章的链接:十大经典排序算法详解(一)冒泡排序,选择排序,插入排序,没有看过的小伙伴可以看一下.
、稳健（即不改变等值元素间的相对顺序）的排序算法，在处理真实世界数据（经常出现部分有序情况）时表现出色，而不只是为学术研究。
上一篇数据结构与算法 --- 排序算法（一）中，学习了冒泡排序，插入排序，选择排序这三种时间复杂度为
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：
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。
数据结构和算法系列的课程分为上下两篇文章，上篇文章主要是讲解数据结构，可以戳导师计划--数据结构和算法系列（上）进行了解。本篇文章主要讲解的是基本算法，辅助的语言依旧是JavaScript。POST的本篇文章主要是扩展下我们在开发中的方式，发散下思维～
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。
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。
今天和大家分享的是我系统学习的第一大类算法：排序算法，以前我在写博客的时候总会说：排序算法是我的初恋，所以我的印象很深。
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。
这次的算法实现全都使用 C 语言，并不是说 C 有多好，只是因为 C 比较接近底层，掌握 C 的写法后，其他语言的写法也很好实现，其次，也是因为现在很多算法的讲解也使用 C。
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（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法，归并排序对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，最终所有的元素都是有序的
我们可以认为在递归的过程当中，我们通过函数自己调用自己，将大问题转化成了小问题，因此简化了编码以及建模。
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。
之前的文章咱们已经聊过了「 数组和链表 」、「 堆栈 」、「 队列 」和「 递归 」，这些要么是基础的数据结构，要么就是巧妙的编程方法。从今天起咱们来进入真正的算法阶段，看一看“排序算法”。排序算法有很多，如：「冒泡排序」、「插入排序」、「选择排序」、「希尔排序」、「堆排序」、「归并排序」、「快速排序」、「桶排序」、「计数排序」、「基数排序」等等。
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首次认识排序算法还是在大二的《数据结构》课程上听老师介绍的。那时候颇不理解，不仅不理解这些排序算法，更不理解为什么机械学院要开设《数据结构》这门课程。后来在大四以及此后的硕士项目过程中，我真有用到排序算法，不过当时图方便，而且数据量不大，我使用的冒泡排序（编码简单）。之后与排序算法结缘，是准备秋招。为了考试，为了项目，为了秋招，回顾这几次与排序算法的近距离接触，我并没有真正理解各类排序算法的原理。
排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。
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)。
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（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。
乍一看，排序算法，这不是个算法题么，将8个数排下序，脑子里最先出来的是什么冒泡，选择，插入排序......赶紧打住，我们现在在讨论电路，不要走错片场了。实际上题目限定了二输入的比较器，所以方向很明确，现在已经有二输入排序模块，我们要用这个二输入的模块搭成8输入的。那么自然也就能想到，先搭个4输入的，看有没有什么规律。现在问题简化为4输入排序，很自然就想到，先分两组，每组之间排一下：（*表示较大的输出）
归并排序是一种基于分治思想的排序算法，它将待排序的列表分割成较小的子列表，然后递归地对子列表进行排序，最后将排好序的子列表合并以得到完整的有序列表。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
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。
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。
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。
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。
写出几种常见复杂度对应的算法，星友们给出的答案都很准确，在这里参考星友聂磊的答案：
第四阶段我们进行深度学习(AI)，本部分（第一部分）主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解，通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果：
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，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括：
，但依然不低。在大型数据上的表现依然很差，所以计算学家们又马不停蹄地继续研究起了新的排序算法。
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