使用C++實現歸併排序算法
歸併排序基於分治思想，核心是“分解-合併”：先遞歸將數組拆分爲單個元素（子數組有序），再合併兩個有序子數組爲更大有序數組。 分解過程：遞歸將數組從中間拆分，直到子數組僅含1個元素。合併過程：比較兩個有序子數組元素，取較小值依次放入結果數組，處理剩餘元素。 C++實現含兩個核心函數：`mergeSort`遞歸分解數組，`merge`合併兩個有序子數組。時間複雜度O(n log n)，空間複雜度O(n)（需臨時數組）。 歸併排序穩定且高效，適合大規模數據排序。示例中數組`[5,3,8,6,2,7,1,4]`經分解合併後得到有序數組`[1,2,3,4,5,6,7,8]`，驗證算法正確性。
閱讀全文使用Python實現歸併排序算法
歸併排序基於分治法，核心分三步：分解（將數組拆分爲左右子數組，直至單元素）、遞歸排序（各子數組遞歸排序）、合併（合併有序子數組爲整體有序數組）。 以數組[3,1,4,2]爲例，分解後遞歸排序各子數組，再合併爲[1,2,3,4]。Python實現含合併函數（按序合併兩個有序子數組）與遞歸排序函數（分解並遞歸調用合併）。 其特點：時間複雜度O(n log n)，空間複雜度O(n)（需額外存儲合併結果），爲穩定排序（相等元素相對順序不變）。
閱讀全文使用Java實現歸併排序算法
歸併排序是基於分治思想的高效排序算法，核心爲分解、解決、合併三步：先將數組遞歸分解爲單元素子數組，再遞歸排序子數組，最後合併兩個有序子數組爲整體有序數組。 Java實現中，`mergeSort`方法通過遞歸分解數組爲左右兩半，分別排序後調用`merge`合併。`merge`方法使用三個指針遍歷左右子數組，比較元素大小並填充結果數組，剩餘元素直接複製。 算法複雜度：時間複雜度O(n log n)（每次合併O(n)，遞歸深度log n），空間複雜度O(n)（需額外數組存儲合併結果），且爲穩定排序（相等元素相對順序不變）。 歸併排序邏輯清晰，適合大數據量排序，是分治算法的經典案例，通過遞歸分解與合併有序子數組實現高效排序。
閱讀全文從插入排序到快速排序：排序算法的入門級對比
排序算法是將無序數據轉爲有序序列的方法，是計算機科學基礎核心算法，能優化後續查找、統計等操作。文章介紹了四種典型排序算法： 插入排序類似整理撲克牌，逐步構建有序序列，時間複雜度O(n²)，空間O(1)，穩定，適用於小規模或接近有序數據。 冒泡排序通過相鄰元素比較交換，大元素“上浮”，同樣O(n²)時間，穩定但效率低，僅適合極小規模數據或教學。 歸併排序基於分治思想，分解後合併有序子數組，時間O(n log n)，空間O(n)，穩定，適合大規模或對穩定性要求高的場景。 快速排序分治+基準分區，平均O(n log n)時間，空間O(log n)，不穩定，是工程最常用的高效算法，適用於大規模數據。 對比總結了各算法的時間、空間、穩定性及適用場景，建議初學者先理解核心思想，從簡單到複雜逐步學習，通過動手模擬加深理解。
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