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归并排序

算法原理：

现在还是沿用牌堆的比喻：

一共两个操作：

1.分解：

现在我们将牌分为两堆，对其中的每一堆都进行 ‘分为两堆’ 这个操作，直到单个堆的元素只有一个

此时每个牌堆都是有序的

2.合并

我们对每两个临近的牌堆（记为A、B）进行：

当前每个牌堆仅一张牌，我们比较A和B的大小，将其中较小的一张牌放在另一张的上面



以此类推，对34、56、78…号牌堆进行这个操作

这样，我们获得了若干个单个都有序的牌堆

接下来，我们继续取临近的两个牌堆（记为A、B），进行：

取出两堆顶上的一张，比较大小，将其中较小的放入手中，重复这个操作（如果此时手中有牌，那么放于上一张的下面），直到至少一堆已空

那么这时，一共会有3种情况：

1.两堆均空

2.A空

3.B空

对于1，我们继续合并34、56、78…号牌堆，重复这个操作

对于2、3，显然，此时剩余的所有元素一定比单独的这一堆中最大的都大，读者可以自己尝试证明一下（提示：反证法）

那么我们可以将剩余的所有元素都直接按序排在单独这一堆后

（严格证明见下文）

我们继续重复合并操作，直到只剩一堆，那么此时的牌堆就是有序的，排序完成

具体算法实现

我们规定，a为待排序数组，共有n个元素(0 to n-1)

l为目前区间的左端点，r为右端点，mid为中间点

其中mid = l+(r-l)/2 (至于为什么这么做，而不是简单的(l+r)/2,请看下文)

开始时，$l=0，r=n-1，mid=l+(r-l)/2$
我们执行两个操作：

1.分解：令a分为[l,mid]、[mid+1,r]两段，对子段继续按此分解，直到l=r（即单一元素）

2.合并：

我们每次合并[l,mid]、[mid+1,r]两段，保证每段内部都是有序的
也就是说，我们需要一个合并函数，类似：merge(a,l,r,mid)

将[l,mid]记为L，[mid+1,r]记为R，再定义一个辅助数组tmp，用来保存合并完的数组，之后拷贝到数组a

令k为当前tmp的下标，开始时k=0

令i,j为当前L、R的下标，开始时为0

然后：如果L[i]>=R[j]，那么tmp[k] = L[i],i–;

否则tmp[k] = R[j],j–；

重复直到至少其中一堆的top < 0（即堆中没有任何数）；

随后，我们将剩余的所有元素拷贝至tmp的末尾

等到合并完的区间就等于a时，算法结束， a数组有序；

循环不变式证明

P.S. 这里的证明方式更通俗，《算法导论》给出了另外一种证明

由于分解这一步仅仅相当于分解问题为多个子问题，因此，我们不对这个阶段证明循环不变式

那么，我们列出合并阶段的循环不变式：

记住：在过程中，我们力图维护的，就是其循环不变式

那么，我们其实一直在维护的是tmp数组的有序性

所以，循环不变式为：

tmp[0…k]始终保存L[0…i]、R[0…j]中前k小的数

前提条件：子序列LR均有序

我们开始证明：

1.初始化： 此时tmp中什么也没有，因此符合循环不变式

2.保持：在算法过程中，我们有两个阶段：

• 一、在两个子序列均非空时，我们每次取L[i]、R[j]中较小的那一个
• 二、在至少一个为空时，我们将剩余的所有元素直接移动到tmp末尾
  
  
  
  我们挨个证明，
• 一、若取了$L[i]、R[j]$中较小的那一个导致tmp无序，那么说明有一个数$M>min(L[i]、R[j])$且在tmp中，而M一定来自L、R其中一个数组；
  
  
  若M来自于$min(L[i]、R[j])$所在的数组，那么说明此数组无序，于前提不符，所以不存在这样的M，即tmp有序；
  
  
  若M来自于$max(L[i]、R[j])$所在的数组，那么说明，在选择M的那一轮循环中，M为较小的，因此另一堆剩余的所有元素一定都大于M，M这一堆剩余的所有元素也一定都大于M
  
  所以之后不会存在一个比M小的数$min(L[i]、R[j])$了，与前提不符，所以不存在这样的M；
  
  
• 二、若这个操作导致tmp无序，那么在剩余这一堆中一定存在一个数Q，使得$Q<tmp[k]$，那么，tmp[k]只可能来自L、R
  
  如果和Q同堆，那么由于$Q<tmp[k]$，说明此堆无序，所以不存在Q
  若不同堆，那么说明这一堆剩余所有元素均大于tmp[k]，则剩余的堆应该是这一堆，与假设不符；

$Q.E.D$

形式化的循环不变式证明：

形式化定义：
设 $L[\mathrm{1..}m]$ 和 $R[\mathrm{1..}p]$ 为有序数组，合并时不变式：
$temp[\mathrm{1..}k]$ 包含 $L[\mathrm{1..}i]$ 和 $R[\mathrm{1..}j]$ 中前 $k$ 小元素且有序

数学归纳证明：

初始化：$k=0,i=1,j=1$，空数组满足条件
保持：
若 $L[i]\le R[j]$，则 $L[i]$ 是剩余元素最小者
由归纳假设 $temp[\mathrm{1..}k]$ 有序，追加 $L[i]$ 仍有序
终止：$i>m$ 或 $j>p$ 时，剩余元素直接追加仍有序

为什么是mid = l+(r-l)/2

我们先尝试展开：
$mid=l+(r-l)/2=l+0.5r-0.5l=0.5r+0.5l=1/2(r+l)$;

与直接$mid=(l+r)/2$本质上是一致的

那么为什么还要变形呢

想这样一个问题：倘若r、l均取int类型的最大值的一半+1，$mid=(l+r)/2$会发生什么呢

显然，$l+r$超过了int类型的最大值，会导致溢出

综上，我们选择$mid=l+(r-l)/2$；

关于位运算的一些奇技淫巧

我们注意到：在$mid=l+(r-l)/2$中需要计算一个$/2$的操作

那么，有请位运算——快速乘除法

原理 ：在进行乘除运算时，如果乘数或除数是 2 的幂次方，可以利用位移运算来替代乘除法操作

左移一位相当于乘以 2，右移一位相当于除以 2

例如，num << n 等价于 num * 2^n，num >> n 等价于 num / 2^n

所以，我们可以改为：mid = (l+(r-l))>>1 （位运算的优先级更低，需要单独加括号）

Upt 2025.8.6

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