k路归并 O(nlogk)

题目

假定有k个有序数组,每个数组中含有n个元素,您的任务是将它们合并为单独的一个有序数组,该数组共有kn个元素。设计和实现 一个有效的分治算法解决k-路合并操作问题,并分析时间复杂度。

算法思想

采用分治法归并排序,归并两个有序数组时间复杂度为O(n),将K个有序数组分治归并时间复杂度为O(logk),算法整体时间复杂度为O(nlogk),程序里用到了vector向量容器。

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
vector<int> mergeTowArrays(vector<int>A,vector<int>B)
{
    vector<int>temp;
    temp.resize(A.size() + B.size());
    int index = 0, j = 0, i = 0;
    while (i < A.size() && j < B.size())
    {
        if (A[i] < B[j])
            temp[index++] = A[i++];
        else
            temp[index++] = B[j++];
    }
        while (i < A.size())
            temp[index++] = A[i++];
        while (j < B.size())
            temp[index++] = B[j++];
        return temp;
}
vector<int> kMergeSort(vector<vector<int>>A, int start, int end)
{
    if (start >= end)
        return A[start];
    int mid = start + (end - start) / 2;
    vector<int>Left = kMergeSort(A, start, mid);
    vector<int>Right = kMergeSort(A, mid + 1, end);
    return mergeTowArrays(Left, Right);
}
vector<int> mergeSortArrays(vector <vector<int>>A)
{
    vector<int>temp;
    if (A.empty() || A.size() == 0 || A[0].size() == 0)
        return temp;
    temp = kMergeSort(A, 0, A.size() - 1);
    return temp;
}
int main(void)
{
    int k,n;
    cin >> k >> n;
    vector<vector<int>>A(k);
    for (int i = 0; i < k; i++)
    {
        A[i].resize(n);
    }
    for (int i = 0; i < A.size(); i++)
    {
        for (int j = 0; j < A[0].size(); j++)
            cin >> A[i][j];
    }
    vector<int>result;
    result = mergeSortArrays(A);
    for (int i = 0; i < result.size(); i++)
    {
        cout << result[i] << " ";
    }
    cout << endl;
    system("pause");
    return 0;
}
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,179评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,229评论 2 380
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,032评论 0 336
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,533评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,531评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,539评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,916评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,574评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,813评论 1 296
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,568评论 2 320
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,654评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,354评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,937评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,918评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,152评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,852评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,378评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容