桶排序与合并排序相结合的可能性
事情是这样的。我在做leetcode 164最大间隙。最佳解决方案是桶排序。
这让我对排序问题有了更多的思考。假设我们有如下列表：
2、5、19、444、-14、89、16、77
我认为，我们可以用两个不同的范围来排列这些数字，（min， mid）（mid， max）和mid-应该是min（max-min）/2；
因此我们得到了（-14215）（216444）
我们将min设置为最左侧，max设置为最右侧，并根据范围填充其他元素，然后得到
-14 2、5、19、89、16、77
我们回忆起两个范围的排序，对于左一个范围，我们有（-14，37）（38，89）和列表
-14 2, 5, 19, 16
77 89
递归，然后我们会有排序列表；
我写这篇文章很累，它确实有用。运行时间是O（n log（n）），空间复杂度是O（n），老实说，我还是个学生，并不擅长算法。所以我真的无法让它变得更好。我只是想问一下，这个有没有可能比n logn快得多。我指的是最坏的情况，不是特殊情况。
共有1个答案
是的，基于非比较的排序可以打破O（nlogn）的玻璃地板。桶排序是O（N），但它需要提前知道数字在一个区间（i，j）上的均匀分布。基数排序通常用O（N）表示，但它也取决于这些数字的长度。对于您的问题，如果您已经知道分布的间隔，可以尝试桶排序或基数排序。
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本文向大家介绍合并排序，包括了合并排序的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 合并排序技术基于分而治之。我们将整个数据集分成较小的部分，然后按排序顺序将它们合并成较大的部分。在最坏情况下它也非常有效，因为该算法在最坏情况下的时间复杂度也较低。 合并排序技术的复杂性 时间复杂度： 所有情况下为O（n log n） 空间复杂度： O(n) 输入输出 算法 合并（数组，左，中，右） 输入- 数据集数
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