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import java.lang.reflect.Array;
import java.util.*;
public class MergeSort{
// 我们的算法类不允许产生任何实例
private MergeSort(){}
// 将arr[l...mid]和arr[mid+1...r]两部分进行归并
private static void merge(Comparable[] arr, int l, int mid, int r) {
Comparable[] aux = Arrays.copyOfRange(arr, l, r+1);
// 初始化，i指向左半部分的起始索引位置l；j指向右半部分起始索引位置mid+1
int i = l, j = mid+1;
for( int k = l ; k <= r; k ++ ){
if( i > mid ){ // 如果左半部分元素已经全部处理完毕
arr[k] = aux[j-l]; j ++;
}
else if( j > r ){ // 如果右半部分元素已经全部处理完毕
arr[k] = aux[i-l]; i ++;
}
else if( aux[i-l].compareTo(aux[j-l]) < 0 ){ // 左半部分所指元素 < 右半部分所指元素
arr[k] = aux[i-l]; i ++;
}
else{ // 左半部分所指元素 >= 右半部分所指元素
arr[k] = aux[j-l]; j ++;
}
}
}
// 递归使用归并排序,对arr[l...r]的范围进行排序
private static void sort(Comparable[] arr, int l, int r, int depth) {
System.out.print(repeatCharacters('-', depth*2));
System.out.println("Deal with [ " + l + " , " + r + " ]");
if (l >= r)
return;
int mid = (l+r)/2;
sort(arr, l, mid, depth + 1);
sort(arr, mid + 1, r, depth + 1);
merge(arr, l, mid, r);
}
private static String repeatCharacters(char character, int length){
StringBuilder s = new StringBuilder(length);
for(int i = 0 ; i < length ; i ++)
s.append(character);
return s.toString();
}
public static void sort(Comparable[] arr){
int n = arr.length;
sort(arr, 0, n-1, 0);
}
// 测试MergeSort
public static void main(String[] args) {
// Merge Sort是我们学习的第一个O(nlogn)复杂度的算法
// 可以在1秒之内轻松处理100万数量级的数据
// 注意：不要轻易尝试使用SelectionSort, InsertionSort或者BubbleSort处理100万级的数据
// 否则，你就见识了O(n^2)的算法和O(nlogn)算法的本质差异：）
// int N = 1000000;
// Integer[] arr = SortTestHelper.generateRandomArray(N, 0, 100000);
// SortTestHelper.testSort("bobo.algo.MergeSort", arr);
Integer[] arr = new Integer[8];
for(int i = 0 ; i < 8 ; i ++)
arr[i] = new Integer(8-i);
MergeSort.sort(arr);
return;
}
}