Perl

@out=(5,2,8,9,4,2,7,9,4,1,6,9,0); sub sortM{ my($array,$first,$last)=@_; if($last>$first){ my$middle=int(($last+$first)/2); sortM($array,$first,$middle); sortM($array,$middle+1,$last); my$j=0; $work[$j++]=$$array[$_]for($first..$last); $middle=int(($first+$last)/2)if($middle>$last); my$n=$middle-$first+1; for($i=$first,$j=0,$k=$n;$i<=$last;$i++){ if(($j<$n)&&(($k==(($last-$first)+1))||($work[$j]lt$work[$k]))){ $$array[$i]=$work[$j++] }else{ $$array[$i]=$work[$k++]; } } } } sortM(\@out,0,$#out+1);

Паскаль (сортировка текстовых файлов)

Сортировка простым слиянием

Procedure MergeSort(name: string; var f: text); Var a1,a2,s,i,j,kol,tmp: integer; f1,f2: text; b: boolean; Begin kol:=0; Assign(f,name); Reset(f); While not EOF(f) do begin read(f,a1); inc(kol); End; Close(f); Assign(f1,"{имя 1-го вспомогательного файла}"); Assign(f2,"{имя 2-го вспомогательного файла}"); s:=1; While (s0 then begin tmp:=kol div 2; While tmp mod s<>0 do begin Read(f,a1); Write(f1,a1," "); inc(tmp); End; End; While not EOF(f) do begin Read(f,a2); Write(f2,a2," "); End; Close(f); Close(f1); Close(f2); Rewrite(f); Reset(f1); Reset(f2); Read(f1,a1); Read(f2,a2); While (not EOF(f1)) and (not EOF(f2)) do begin i:=0; j:=0; b:=true; While (b) and (not EOF(f1)) and (not EOF(f2)) do begin If (a1

Сортировка естественным слиянием

Procedure MergeSort(name: string; var f: text); Var s1,s2,a1,a2,where,tmp: integer; f1,f2: text; Begin s1:=5; s2:=5; {Можно задать любые числа, которые запустят цикл while} Assign(f,name); Assign(f1,"{имя 1-го вспомогательного файла}"); Assign(f2,"{имя 2-го вспомогательного файла}"); While (s1>1) and (s2>=1) do begin where:=1; s1:=0; s2:=0; Reset(f); Rewrite(f1); Rewrite(f2); Read(f,a1); Write(f1,a1," "); While not EOF(f) do begin read(f,a2); If (a2

Delphi (сортировка произвольных типов данных - простое слияние)

Unit uMergeSort; interface type TItem = Integer; //Здесь можно написать Ваш произвольный тип TArray = array of TItem; procedure MergeSort(var Arr: TArray); implementation function IsBigger(d1, d2: TItem) : Boolean; begin Result:= (d1 > d2); //Сравниваем d1 и d2. Не обязательно так. Зависит от Вашего типа. //Сюда можно добавить счетчик сравнений end; //Процедура сортировки слияниями procedure MergeSort(var Arr: TArray); var tmp: TArray; //Временный буфер //Слияние procedure merge(L, Spl, R: Integer); var i, j, k: Integer; begin i:= L; j:= Spl + 1; k:= 0; //Выбираем меньший из первых и добавляем в tmp while (i <= Spl) and (j <=R) do begin if IsBigger(Arr[i], Arr[j]) then begin tmp[k] := Arr[j]; Inc(j); end else begin tmp[k] := Arr[i]; Inc(i); end; Inc(k); end; //Просто дописываем в tmp оставшиеся эл-ты if i <= Spl then //Если первая часть не пуста for j:= i to Spl do begin tmp[k] := Arr[j]; Inc(k); end else //Если вторая часть не пуста for i:= j to R do begin tmp[k] := Arr[i]; Inc(k); end; //Перемещаем из tmp в arr Move(tmp, Arr[L], k*SizeOf(TItem)); end; //Сортировка procedure sort(L, R: Integer); var splitter: Integer; begin //Массив из 1-го эл-та упорядочен по определению if L >= R then Exit; splitter:= (L + R) div 2; //Делим массив пополам sort(L, splitter); //Сортируем каждую sort(splitter + 1, R); //часть по отдельности merge(L, splitter, R); //Производим слияние end; //Основная часть процедуры сортировки begin SetLength(tmp, Length(Arr)); sort(0, Length(Arr) - 1); SetLength(tmp, 0); end; end.

D

Void mergeSort(int array) { static void merge(int array, int q) { int leftArray = array.dup ~ int.max; int rightArray = array.dup ~ int.max; int i = 0; int j = 0; int length = array.length; for (int k = 0; k < length; ++k) { array[k] = (leftArray[i] <= rightArray[j]) ? leftArray : rightArray; } } if (array.length > 1) { int q = array.length / 2; mergeSort(array); mergeSort(array); merge(array, q); } }

Python 2.7 (функциональная реализация)

Def merge(right, left, result): result.append((left if left < right else right).pop(0)) return merge(right=right, left=left, result=result) if left and right else result+left+right merge_sort = (lambda arr: arr if len(arr) == 1 else merge(merge_sort(arr), merge_sort(arr[:len(arr)/2]), ))

Недостатком сортировки слиянием является использование дополнительной памяти. Но когда работать приходиться с файлами или списками, доступ к которым осуществляется только последовательно, то очень удобно применять именно этот метод. Также, к достоинствам алгоритма стоит отнести его устойчивость и неплохую скорость работы O(n*logn).

При написании статьи были использованы открытые источники сети интернет:

Для упрощения кода и улучшения читаемости мы введем метод Swap , который будет менять местами значения в массиве по индексу.

Void Swap(T items, int left, int right) { if (left != right) { T temp = items; items = items; items = temp; } }

Пузырьковая сортировка

Сортировка пузырьком - это самый простой алгоритм сортировки. Он проходит по массиву несколько раз, на каждом этапе перемещая самое большое значение из неотсортированных в конец массива.

Например, у нас есть массив целых чисел:

При первом проходе по массиву мы сравниваем значения 3 и 7. Поскольку 7 больше 3, мы оставляем их как есть. После чего сравниваем 7 и 4. 4 меньше 7, поэтому мы меняем их местами, перемещая семерку на одну позицию ближе к концу массива. Теперь он выглядит так:

Этот процесс повторяется до тех пор, пока семерка не дойдет почти до конца массива. В конце она сравнивается с элементом 8, которое больше, а значит, обмена не происходит. После того, как мы обошли массив один раз, он выглядит так:

Поскольку был совершен по крайней мере один обмен значений, нам нужно пройти по массиву еще раз. В результате этого прохода мы перемещаем на место число 6.

И снова был произведен как минимум один обмен, а значит, проходим по массиву еще раз.

При следующем проходе обмена не производится, что означает, что наш массив отсортирован, и алгоритм закончил свою работу.

Public void Sort(T items) { bool swapped; do { swapped = false; for (int i = 1; i < items.Length; i++) { if (items.CompareTo(items[i]) > 0) { Swap(items, i - 1, i); swapped = true; } } } while (swapped != false); }

Сортировка вставками

Сортировка вставками работает, проходя по массиву и перемещая нужное значение в начало массива. После того, как обработана очередная позиция, мы знаем, что все позиции до нее отсортированы, а после нее - нет.

Важный момент: сортировка вставками обрабатывает элементы массива по порядку. Поскольку алгоритм проходит по элементам слева направо, мы знаем, что все, что слева от текущего индекса - уже отсортировано. На этом рисунке показано, как увеличивается отсортированная часть массива с каждым проходом:

Постепенно отсортированная часть массива растет, и, в конце концов, массив окажется упорядоченным.

Давайте взглянем на конкретный пример. Вот наш неотсортированный массив, который мы будем использовать:

Алгоритм начинает работу с индекса 0 и значения 3. Поскольку это первый индекс, массив до него включительно считается отсортированным.

На этом этапе элементы с индексами 0..1 отсортированы, а про элементы с индексами 2..n ничего не известно.

Следующим проверяется значение 4. Так как оно меньше семи, мы должны перенести его на правильную позицию в отсортированную часть массива. Остается вопрос: как ее определить? Это осуществляется методом FindInsertionIndex . Он сравнивает переданное ему значение (4) с каждым значением в отсортированной части, пока не найдет место для вставки.

Итак, мы нашли индекс 1 (между значениями 3 и 7). Метод Insert осуществляет вставку, удаляя вставляемое значение из массива и сдвигая все значения, начиная с индекса для вставки, вправо. Теперь массив выглядит так:

Теперь часть массива, начиная от нулевого элемента и заканчивая элементом с индексом 2, отсортирована. Следующий проход начинается с индекса 3 и значения 4. По мере работы алгоритма мы продолжаем делать такие вставки.

Когда больше нет возможностей для вставок, массив считается полностью отсортированным, и работа алгоритма закончена.

Public void Sort(T items) { int sortedRangeEndIndex = 1; while (sortedRangeEndIndex < items.Length) { if (items.CompareTo(items) < 0) { int insertIndex = FindInsertionIndex(items, items); Insert(items, insertIndex, sortedRangeEndIndex); } sortedRangeEndIndex++; } } private int FindInsertionIndex(T items, T valueToInsert) { for (int index = 0; index < items.Length; index++) { if (items.CompareTo(valueToInsert) > 0) { return index; } } throw new InvalidOperationException("The insertion index was not found"); } private void Insert(T itemArray, int indexInsertingAt, int indexInsertingFrom) { // itemArray = 0 1 2 4 5 6 3 7 // insertingAt = 3 // insertingFrom = 6 // // Действия: // 1: Сохранить текущий индекс в temp // 2: Заменить indexInsertingAt на indexInsertingFrom // 3: Заменить indexInsertingAt на indexInsertingFrom в позиции +1 // Сдвинуть элементы влево на один. // 4: Записать temp на позицию в массиве + 1. // Шаг 1. T temp = itemArray; // Шаг 2. itemArray = itemArray; // Шаг 3. for (int current = indexInsertingFrom; current > indexInsertingAt; current--) { itemArray = itemArray; } // Шаг 4. itemArray = temp; }

Сортировка выбором

Сортировка выбором - это некий гибрид между пузырьковой и сортировкой вставками. Как и сортировка пузырьком, этот алгоритм проходит по массиву раз за разом, перемещая одно значение на правильную позицию. Однако, в отличие от пузырьковой сортировки, он выбирает наименьшее неотсортированное значение вместо наибольшего. Как и при сортировке вставками, упорядоченная часть массива расположена в начале, в то время как в пузырьковой сортировке она находится в конце.

Давайте посмотрим на работу сортировки выбором на нашем неотсортированном массиве.

При первом проходе алгоритм с помощью метода FindIndexOfSmallestFromIndex пытается найти наименьшее значение в массиве и переместить его в начало.

Имея такой маленький массив, мы сразу можем сказать, что наименьшее значение - 3, и оно уже находится на правильной позиции. На этом этапе мы знаем, что на первой позиции в массиве (индекс 0) находится самое маленькое значение, следовательно, начало массива уже отсортировано. Поэтому мы начинаем второй проход - на этот раз по индексам от 1 до n — 1.

На втором проходе мы определяем, что наименьшее значение - 4. Мы меняем его местами со вторым элементом, семеркой, после чего 4 встает на свою правильную позицию.

Теперь неотсортированная часть массива начинается с индекса 2. Она растет на один элемент при каждом проходе алгоритма. Если на каком-либо проходе мы не сделали ни одного обмена, это означает, что массив отсортирован.

После еще двух проходов алгоритм завершает свою работу:

Public void Sort(T items) { int sortedRangeEnd = 0; while (sortedRangeEnd < items.Length) { int nextIndex = FindIndexOfSmallestFromIndex(items, sortedRangeEnd); Swap(items, sortedRangeEnd, nextIndex); sortedRangeEnd++; } } private int FindIndexOfSmallestFromIndex(T items, int sortedRangeEnd) { T currentSmallest = items; int currentSmallestIndex = sortedRangeEnd; for (int i = sortedRangeEnd + 1; i < items.Length; i++) { if (currentSmallest.CompareTo(items[i]) > 0) { currentSmallest = items[i]; currentSmallestIndex = i; } } return currentSmallestIndex; }

Сортировка слиянием

Разделяй и властвуй

До сих пор мы рассматривали линейные алгоритмы. Они используют мало дополнительной памяти, но имеют квадратичную сложность. На примере сортировки слиянием мы посмотрим на алгоритм типа «разделяй и властвуй» (divide and conquer) .

Алгоритмы этого типа работают, разделяя крупную задачу на более мелкие, решаемые проще. Мы пользуемся ими каждый день. К примеру, поиск в телефонной книге - один из примеров такого алгоритма.

Если вы хотите найти человека по фамилии Петров, вы не станете искать, начиная с буквы А и переворачивая по одной странице. Вы, скорее всего, откроете книгу где-то посередине. Если попадете на букву Т, перелистнете несколько страниц назад, возможно, слишком много - до буквы О. Тогда вы пойдете вперед. Таким образом, перелистывая туда и обратно все меньшее количество страниц, вы, в конце концов, найдете нужную.

Насколько эффективны эти алгоритмы?

Предположим, что в телефонной книге 1000 страниц. Если вы открываете ее на середине, вы отбрасываете 500 страниц, в которых нет искомого человека. Если вы не попали на нужную страницу, вы выбираете правую или левую сторону и снова оставляете половину доступных вариантов. Теперь вам надо просмотреть 250 страниц. Таким образом мы делим нашу задачу пополам снова и снова и можем найти человека в телефонной книге всего за 10 просмотров. Это составляет 1% от всего количества страниц, которые нам пришлось бы просмотреть при линейном поиске.

Сортировка слиянием

При сортировке слиянием мы разделяем массив пополам до тех пор, пока каждый участок не станет длиной в один элемент. Затем эти участки возвращаются на место (сливаются) в правильном порядке.

Давайте посмотрим на такой массив:

Разделим его пополам:

И будем делить каждую часть пополам, пока не останутся части с одним элементом:

Теперь, когда мы разделили массив на максимально короткие участки, мы сливаем их в правильном порядке.

Сначала мы получаем группы по два отсортированных элемента, потом «собираем» их в группы по четыре элемента и в конце собираем все вместе в отсортированный массив.

Для работы алгоритма мы должны реализовать следующие операции:

1. Операцию для рекурсивного разделения массива на группы (метод Sort).
2. Слияние в правильном порядке (метод Merge).

Стоит отметить, что в отличие от линейных алгоритмов сортировки, сортировка слиянием будет делить и склеивать массив вне зависимости от того, был он отсортирован изначально или нет. Поэтому, несмотря на то, что в худшем случае он отработает быстрее, чем линейный, в лучшем случае его производительность будет ниже, чем у линейного. Поэтому сортировка слиянием - не самое лучшее решение, когда надо отсортировать частично упорядченный массив.

Public void Sort(T items) { if (items.Length <= 1) { return; } int leftSize = items.Length / 2; int rightSize = items.Length - leftSize; T left = new T; T right = new T; Array.Copy(items, 0, left, 0, leftSize); Array.Copy(items, leftSize, right, 0, rightSize); Sort(left); Sort(right); Merge(items, left, right); } private void Merge(T items, T left, T right) { int leftIndex = 0; int rightIndex = 0; int targetIndex = 0; int remaining = left.Length + right.Length; while(remaining > 0) { if (leftIndex >= left.Length) { items = right; } else if (rightIndex >= right.Length) { items = left; } else if (left.CompareTo(right) < 0) { items = left; } else { items = right; } targetIndex++; remaining--; } }

Быстрая сортировка

Быстрая сортировка - это еще один алгоритм типа «разделяй и властвуй». Он работает, рекурсивно повторяя следующие шаги:

1. Выбрать ключевой индекс и разделить по нему массив на две части. Это можно делать разными способами, но в данной статье мы используем случайное число.
2. Переместить все элементы больше ключевого в правую часть массива, а все элементы меньше ключевого - в левую. Теперь ключевой элемент находится в правильной позиции - он больше любого элемента слева и меньше любого элемента справа.
3. Повторяем первые два шага, пока массив не будет полностью отсортирован.

Давайте посмотрим на работу алгоритма на следующем массиве:

Сначала мы случайным образом выбираем ключевой элемент:

Int pivotIndex = _pivotRng.Next(left, right);

Теперь, когда мы знаем ключевой индекс (4), мы берем значение, находящееся по этому индексу (6), и переносим значения в массиве так, чтобы все числа больше или равные ключевому были в правой части, а все числа меньше ключевого - в левой. Обратите внимание, что в процессе переноса значений индекс ключевого элемента может измениться (мы увидим это вскоре).

Перемещение значений осуществляется методом partition .

На этом этапе мы знаем, что значение 6 находится на правильной позиции. Теперь мы повторяем этот процесс для правой и левой частей массива.

У нас осталось одно неотсортированное значение, а, поскольку мы знаем, что все остальное уже отсортировано, алгоритм завершает работу.

Random _pivotRng = new Random(); public void Sort(T items) { quicksort(items, 0, items.Length - 1); } private void quicksort(T items, int left, int right) { if (left < right) { int pivotIndex = _pivotRng.Next(left, right); int newPivot = partition(items, left, right, pivotIndex); quicksort(items, left, newPivot - 1); quicksort(items, newPivot + 1, right); } } private int partition(T items, int left, int right, int pivotIndex) { T pivotValue = items; Swap(items, pivotIndex, right); int storeIndex = left; for (int i = left; i < right; i++) { if (items[i].CompareTo(pivotValue) < 0) { Swap(items, i, storeIndex); storeIndex += 1; } } Swap(items, storeIndex, right); return storeIndex; }

Заключение

На этом мы заканчиваем наш цикл статей по алгоритмам и структурам данных для начинающих. За это время мы рассмотрели связные списки, динамические массивы, двоичное дерево поиска и множества с примерами кода на C#.

Было подсчитано, что до четверти времени централизованных компьютеров уделяется сортировке данных. Это потому, что намного легче найти значение в массиве, который был заранее отсортирован. В противном случае поиск немного походит на поиск иголки в стоге сена.

Есть программисты, которые всё рабочее время проводят в изучении и внедрении алгоритмов сортировки. Это потому, что подавляющее большинство программ в бизнесе включает в себя управление базами данных. Люди ищут информацию в базах данных всё время. Это означает, что поисковые алгоритмы очень востребованы.

Но есть одно "но". Поисковые алгоритмы работают намного быстрее с базами данных, которые уже отсортированы. В этом случае требуется только линейный поиск.

В то время как компьютеры находятся без пользователей в некоторые моменты времени, алгоритмы сортировки продолжают работать с базами данных. Снова приходят пользователи, осуществляющие поиск, а база данных уже отсортирована, исходя из той или иной цели поиска.

В этой статье приведены примеры реализации стандартных алгоритмов сортировки.

Сортировка выбором (Selection sort)

Для того, чтобы отсортировать массив в порядке возрастания, следует на каждой итерации найти элемент с наибольшим значением. С ним нужно поменять местами последний элемент. Следующий элемент с наибольшим значением становится уже на предпоследнее место. Так должно происходить, пока элементы, находящиеся на первых местах в массивe, не окажутся в надлежащем порядке.

Код C++

void SortAlgo::selectionSort(int data, int lenD) { int j = 0; int tmp = 0; for (int i=0; idata[k]){ j = k; } } tmp = data[i]; data[i] = data[j]; data[j] = tmp; } }

Пузырьковая сортировка (Bubble sort)

При пузырьковой сортировке сравниваются соседние элементы и меняются местами, если следующий элемент меньше предыдущего. Требуется несколько проходов по данным. Во время первого прохода сраваются первые два элемента в массиве. Если они не в порядке, они меняются местами и затем сравнивается элементы в следующей паре. При том же условии они так же меняются местами. Таким образом сортировка происходит в каждом цикле пока не будет достигнут конец массива.

Код C++

void SortAlgo::bubbleSort(int data, int lenD) { int tmp = 0; for (int i = 0;i=(i+1);j--){ if (data[j]

Сортировка вставками (Insertion sort)

При сортировке вставками массив разбивается на две области: упорядоченную и и неупорядоченную. Изначально весь массив является неупорядоченной областью. При первом проходе первый элемент из неупорядоченной области изымается и помещается в правильном положении в упорядоченной области.

На каждом проходе размер упорядоченной области возрастает на 1, а размер неупорядоченной области сокращается на 1.

Основной цикл работает в интервале от 1 до N-1. На j-й итерации элемент [i] вставлен в правильное положение в упорядоченной области. Это сделано путем сдвига всех элементов упорядоченной области, которые больше, чем [i], на одну позицию вправо. [i] вставляется в интервал между теми элементами, которые меньше [i], и теми, которые больше [i].

Код C++

void SortAlgo::insertionSort(int data, int lenD) { int key = 0; int i = 0; for (int j = 1;j=0 && data[i]>key){ data = data[i]; i = i-1; data=key; } } }

Сортировка слиянием (Merge sort)

Код C++

void SortAlgo::mergeSort(int data, int lenD) { if (lenD>1){ int middle = lenD/2; int rem = lenD-middle; int * L = new int ; int * R = new int ; for (int i=0;i

Быстрая сортировка (Quick sort)

Быстрая сортировка использует алгоритм "разделяй и властвуй". Она начинается с разбиения исходного массива на две области. Эти части находятся слева и справа от отмеченного элемента, называемого опорным. В конце процесса одна часть будет содержать элементы меньшие, чем опорный, а другая часть будет содержать элементы больше опорного.

Код C++

void SortAlgo::quickSort(int * data, int const len) { int const lenD = len; int pivot = 0; int ind = lenD/2; int i,j = 0,k = 0; if (lenD>1){ int * L = new int ; int * R = new int ; pivot = data; for (i=0;i

Кто-то сказал однажды, что

...any scientist who couldn"t explain to an eight-year-old what he was doing was a charlatan.

Я не стремился доказать это высказывание. Я стремился опровергнуть свою тупость.

Допустим у нас есть два массива чисел, отсортированных по возрастанию.

Int a1 = new int {21, 23, 24, 40, 75, 76, 78, 77, 900, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500}; int a2 = new int {10, 11, 41, 50, 65, 86, 98, 101, 190, 1100, 1200, 3000, 5000};
Необходимо слить их в один упорядоченный массив.

Int a3 = new int;
Это задача для сортировки слиянием.

Что это такое? В интернете есть ответ, есть описание алгоритма, но я его не понял с одного присеста и решил разобраться сам. Для этого необходимо понять базовый принцип алгоритма, чтобы можно было по памяти воссоздать алгоритм применительно к своей задаче.

Начали за здравие

10, 21
А после второго прохода уже не очень:

10, 21, 11, 23
Понятно, что надо сравнивать элементы еще и с уже добавленными.

Начнем еще раз

После второго прохода в буфере будет 21, 23 и 11. Что с ними делать – непонятно, сравнить более двух элементов можно, но уже не так просто.

Давайте тогда условимся, что будем брать в этот буфер по одному элементу от каждого массива. Так как проще сравнивать два элемента между собой, да и вообще у нас две сущности – два массива. Тогда после второго прохода в буфере будет 21 и 11, потому что «представитель» первого массива в буфере уже есть – это 21. Сравниваем их и меньший отправляем в результирующий массив. Тогда после второго прохода будем иметь в результирующем массиве:

10, 11
А в буфере – 21.

На третьем проходе берем в буфер из второго массива 41, потому что «представитель» первого массива в буфере так и остался. Сравниваем 21 и 41, и наконец-то убираем из буфера 21.

После третьего прохода будем иметь в результирующем массиве:

10, 11, 21
На четвертом проходе будем сравнивать два значения из буфера - 41 и 23. В результирующем массиве будет:

10, 11, 21, 23
То есть только сейчас – на четвертом, а не на втором проходе - результат получился правильным. Получается, что в цикле надо помнить текущий индекс для каждого массива, а сам цикл может быть длиной равной сумме длин массивов.

Подходим к концу, но вдруг

10, 11, 21, 23, 24, 40, 41, 50, 65, 75, 76, 78, 77, 86, 98, 101, 190, 900, 1100, 1200, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500,
В буфере будет 3000 из второго массива, а в первом - все элементы кончатся? Так как массивы у нас отсортированы, то просто берем 3000 из буфера и оставшееся 5000. То есть нужно для каждого индекса выполнять проверку – не превысили ли мы количество элементов в каждом из массивов.

Усложним задачу

Пусть первый массив (для примера возьмем из него несколько элементов) имеет следующее расположение элементов:

2100, 23, 40, 24, 2, 1.
Будем его сортировать. Раз легче сравнивать по два элемента, то разобьем поровну массив на два:

2150, 23, 40
и
24, 2, 1.
Получится по три элемента. Много! Разобьем поровну каждый массив, получится четыре массива:

2100, 23 40 24, 2 1
Отсортируем теперь каждый из массивов простым сравнением первого и второго элементов (там где они есть):

23, 2100 40 2, 24 1
И будем сливать обратно по предыдущему алгоритму – через буфер. После первого слияния получим два массива:

23, 40, 2100 1, 2, 24
И снова сливаем – уже в один массив:

1, 2, 23, 24, 40, 2100
Так мы отсортировали слиянием массив.

В сухом остатке

После разбиения следует обратное слияние, при котором в один момент времени (или за проход цикла) выбираются по одному элементу от каждого массива и сравниваются между собой. Наименьший (или наибольший) элемент отправляется в результирующий массив, оставшийся элемент остается актуальным для сравнения с элементом из другого массива на следующем шаге.

Выразим в коде (Java)

Int a1 = new int {21, 23, 24, 40, 75, 76, 78, 77, 900, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500}; int a2 = new int {10, 11, 41, 50, 65, 86, 98, 101, 190, 1100, 1200, 3000, 5000}; int a3 = new int; int i=0, j=0; for (int k=0; k a1.length-1) { int a = a2[j]; a3[k] = a; j++; } else if (j > a2.length-1) { int a = a1[i]; a3[k] = a; i++; } else if (a1[i] < a2[j]) { int a = a1[i]; a3[k] = a; i++; } else { int b = a2[j]; a3[k] = b; j++; } }
Здесь:

A1 и a2 – массивы, которые надо слить;
a3 – результирующий массив;
i и j – индексы для массивов a1 и a2 соответственно, которые указывают на текущие элементы на каждом шаге и образуют тот самый буфер.

Первые два условия проверяют, что бы индексы не вышли за переделы количества элементов в массивах. Третье и четвертое условия обеспечивают перемещение в массив наименьшего элемента из первого массива и из второго соответственно.

Функция сортировки слиянием

Private void SortUnsorted(int a, int lo, int hi) { if (hi <= lo) return; int mid = lo + (hi - lo) / 2; SortUnsorted(a, lo, mid); SortUnsorted(a, mid + 1, hi); int buf = Arrays.copyOf(a, a.length); for (int k = lo; k <= hi; k++) buf[k] = a[k]; int i = lo, j = mid + 1; for (int k = lo; k <= hi; k++) { if (i > mid) { a[k] = buf[j]; j++; } else if (j > hi) { a[k] = buf[i]; i++; } else if (buf[j] < buf[i]) { a[k] = buf[j]; j++; } else { a[k] = buf[i]; i++; } } }
Здесь:

A – массив;
lo – позиция первого элемента в массиве (для первой итерации = 0);
hi – позиция последнего элемента в массиве (для первой итерации = a.length - 1).