我在c ++中编写自下而上合并排序的代码,但是这个错误发生在我将内存分配给指针的行上,
void merge(int *a, int low, int high, int mid,int max)
{
int i, j, k;
int *c=new int[max]; //error occurs here
i = low;
k = low;
j = mid + 1;
while (i <= mid && j <= high)
{
if (a[i] < a[j])
{
c[k] = a[i];
k++;
i++;
}
else
{
c[k] = a[j];
k++;
j++;
}
}
while (i <= mid)
{
c[k] = a[i];
k++;
i++;
}
while (j <= high)
{
c[k] = a[j];
k++;
j++;
}
for (i = low; i < k; i++)
{
a[i] = c[i];
}
}
问题是什么,看起来没有更多可用内存?
答案 0 :(得分:1)
你的腐败问题是:
k = low;
您使用k
作为临时数组的索引。它应该从0开始,而不是low
将其更改为:
k = 0;
关于算法的其余部分,您会有明显的内存泄漏。你没有删除你的临时数组。此外,合并排序算法在C和C ++中比大多数语言都要容易得多,因为它具有指针运算的原生能力
例如:
template<typename T>
void merge(T* ar, size_t mid, size_t len)
{
T *merged = new T[len]; // note. normally i would use a smart pointer
size_t i=0, j=mid, k=0;
while (i<mid && j<len)
{
if (ar[i] < ar[j])
merged[k++] = ar[i++];
else
merged[k++] = ar[j++];
}
while (i < mid)
merged[k++] = ar[i++];
while (j < len)
merged[k++] = ar[j++];
std::copy(merged, merged+k, ar);
delete [] merged;
}
template<typename T>
void mergesort(T* ar, size_t len)
{
if (len<2)
return;
mergesort(ar, len/2);
mergesort(ar+len/2, len-len/2);
merge(ar, len/2, len);
}
使用以上。以下内容演示了如何调用它:
int main()
{
std::random_device rd;
std::default_random_engine rng(rd());
std::uniform_int_distribution<> dist(1,99);
std::vector<int> data;
data.reserve(25);
std::generate_n(std::back_inserter(data), data.capacity(),
[&](){ return dist(rng);});
for (auto x : data)
std::cout << x << ' ';
std::cout << '\n';
mergesort(data.data(), data.size());
for (auto x : data)
std::cout << x << ' ';
std::cout << '\n';
return 0;
}
输出(显然会有所不同)
55 39 40 87 49 1 94 8 20 47 42 23 93 99 81 52 17 66 3 6 74 5 49 13 67
1 3 5 6 8 13 17 20 23 39 40 42 47 49 49 52 55 66 67 74 81 87 93 94 99
所有这一切都说,除非这是学术界的,否则你不要只使用std::sort
替代分配
自下而上的设计在不同的情况下运行良好,但它使用的内存分配系统对于大型集合来说是可怕的。所需的总临界空间永远不会超过N
- item容器的N
项,因此您可以使用前端加载器预先将其分配给实际的合并排序,然后沿着使用合并算法,提供临时空间而不是分配自己的空间。唯一棘手的部分是知道在tmp存储器中哪里使用空间是安全的。但你已经知道了。您用于排序序列的相同偏移量也可用于正确匹配的临时空间位置:
template<typename T>
void merge(T* ar, size_t mid, size_t len, T* tmp)
{
size_t i=0, j=mid, k=0;
while (i<mid && j<len)
{
if (ar[i] < ar[j])
tmp[k++] = ar[i++];
else
tmp[k++] = ar[j++];
}
while (i < mid)
tmp[k++] = ar[i++];
while (j < len)
tmp[k++] = ar[j++];
std::copy(tmp, tmp+k, ar);
}
template<typename T>
void mergesort_int(T* ar, size_t len, T* tmp)
{
if (len < 2)
return;
mergesort_int(ar, len/2, tmp);
mergesort_int(ar+len/2, len-len/2, tmp+len/2);
merge(ar, len/2, len, tmp);
}
template<typename T>
void mergesort(T* ar, size_t len)
{
if (len<2)
return;
std::vector<T> tmp(len)
mergesort_int(ar, len, &tmp[0]);
}
使用上一个样本中的相同main()
,结果类似:
24 9 26 93 35 75 99 95 49 58 32 37 30 88 55 13 76 23 99 90 50 66 38 8 3
3 8 9 13 23 24 26 30 32 35 37 38 49 50 55 58 66 75 76 88 90 93 95 99 99
请记住,现在需要一个单个分配N
项(在我们的例子中,我们使用向量进行自动内存管理),然后在整个算法中使用。您会发现相当更快,特别是对于大型数据集。