本文主要介绍了golang 归并排序,快速排序,堆排序的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
归并排序
归并排序使用经典的分治法（Divide and conquer）策略。分治法会将问题分(divide)成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答案"修补"在一起，即分而治之。
func sortArray(nums []int) []int { if len(nums) <= 1 { return nums } partA := sortArray(nums[:len(nums)/2]) partB := sortArray(nums[len(nums)/2:]) temp := make([]int, len(partA) + len(partB)) aPointer := 0 bPointer := 0 i := 0 for aPointer 快速排序
快速排序算法采用的分治算法，因此对一个子数组A[p…r]进行快速排序的三个步骤为：
（1）分解：数组A[p...r]被划分为两个（可能为空）子数组A[p...q-1]和A[q+1...r]，给定一个枢轴，使得A[p...q-1]中的每个元素小于等于A[q]，A[q+1...r]中的每个元素大于等于A[q]，q下标是在划分过程中计算得出的。
（2）解决：通过递归调用快速排序，对子数组A[p...q-1]和A[q+1...r]进行排序。
（3）合并：因为两个子数组是就地排序，不需要合并操作，整个数组A[p…r]排序完成。
func sortArray(nums []int) []int { quickSort(nums) return nums } func quickSort(nums []int) { left, right := 0, len(nums) - 1 for right > left { // 右边部分放大于 if nums[right] > nums[0] { right-- continue } // 左边部分放小于等于 if nums[left] <= nums[0] { left++ continue } nums[left], nums[right] = nums[right], nums[left] } nums[0], nums[right] = nums[right], nums[0] if len(nums[:right]) > 1 { sortArray(nums[:right]) } if len(nums[right + 1:]) > 1 { sortArray(nums[right + 1:]) } } 堆排序
func sortArray(nums []int) []int { // 从n/2 最后一个非叶子结点起开始构建大顶堆 for i := len(nums) / 2; i >= 0; i-- { heapSort(nums, i) } end := len(nums) - 1 // 每次将大顶堆的最大值与末尾进行交换，并再次排序 for end > 0 { nums[0], nums[end] = nums[end], nums[0] heapSort(nums[:end], 0) end-- } return nums } // 对一个非叶子结点进行排序 func heapSort(nums []int, pos int) { end := len(nums) - 1 left := 2 * pos + 1 if left > end { return } right := 2 * pos + 2 temp := left // 先左右子结点进行比较，找出较小的那一个 if right <= end && nums[right] > nums[temp] { temp = right } if nums[temp] <= nums[pos] { return } nums[temp], nums[pos] = nums[pos], nums[temp] // 如果发生了交换的话 就要继续调查后续子节点(只调查交换了的后续，不用全调查，不然会超时) heapSort(nums, temp) } 卑鄙排序
func sortArray(nums []int) []int { sort.Ints(nums) return nums } 到此这篇关于golang 归并排序,快速排序,堆排序的实现的文章就介绍到这了,更多相关golang 归并排序,快速排序,堆排序内容请搜索0133技术站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持0133技术站！
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