我正在处理一个问题，该问题包含n个元素的排序数组，后跟一个长度为
的未排序数组如何最有效地对整个列表进行排序？在上述两种情况下我应该使用哪种排序？
答案 0 :(得分：5)
由于将单个元素插入数组并保持其排序为O(n)，因此您无法做得更好。
因此，对于这两种情况 - 对较小的数组进行排序然后使用merge(part1,part2)将是O(n)，因此在渐近复杂度方面是最优的。
O(logn*loglog(n))或O(sqrt(n)*log(sqrt(n))。merge(part1,part2)：O(n+logn)或O(n+sqrt(n))，无论如何都是O(n) 1 。因此，两个案例的总复杂度为O(n) ，这是此问题的最佳选择。
（1）这是真的，因为log(n)^k渐近地小于n^m k>0,m>0，特别是k=1, m=1/2。
证明的依据是双方都记录日志：
log (log(n)^k) <? log(n^m) <=>
k*log(log(n)) <? m*log(n)
最后一个显然是正确的（对于大n和常数k,m>0），因此声明是正确的。
从此我们可以得出结论sqrt(n)*log(n) < sqrt(n) * n^1/2 = n，因此它确实是O(n)。
答案 1 :(得分：5)
您可以简单地对未排序的数组进行排序，然后在这两个排序的数组上执行merge（如merge sort算法）。
答案 2 :(得分：3)
简单，排序第二部分并将其与第一部分合并（与合并排序相同）。两个排序子阵列的合并步骤是O（n）。
答案 3 :(得分：0)
假设part1和part2分别为r O（log n）和O（sqrt（n））。因此，如果您从part2中选择一个元素并使用二进制搜索在日志（日志n）中找到part1中的位置，并以递归方式执行此操作，直到part2的元素不为空，总运行时间变为 O（sqrt（n）log（log n））。