我正在尝试对具有
等属性的数组进行排序它会在某种程度上增加，然后开始减少，然后增加然后减少，依此类推。是否有任何算法可以通过使用部分排序来对nlog（n）复杂度进行排序？
数组示例= 14,19,34,56,36,22,20,7,45,56,50,32,31,45 ......... upto n
提前致谢
答案 0 :(得分：2)
您可以找到更改/分区点，并在分区对之间执行合并排序。这将利用现有的排序，因为通常合并排序以元素对开始。
编辑只是想在这里找出复杂性。合并排序是n log（n），其中log（n）与您必须重新分区的次数有关。首先是每对元素，然后是每对元素等......直到达到数组的大小。在这种情况下，你有n个元素与p分区，其中p < n，所以我猜测复杂性是p log（p），但我愿意纠正。例如合并每对分区，并在合并后基于分区数量的一半重复。
答案 1 :(得分：2)
任何数字序列都会上下和上下移动等等，除非它们已经完全排序（当然可以从下降开始）。你可以通过序列注意它改变方向的点，然后合并 - 排序序列（反向读取后向序列）
一般来说，复杂度是N log N，因为我们不知道此时它是如何排序的。如果它的分类中等，即方向变化较少，则需要较少的比较。
答案 2 :(得分：1)
答案 3 :(得分：1)
如果您知道数据“几乎已排序”并且设置的大小相当小（比如一个可以用16位整数索引的数组），那么Shell可能是您最好的打赌。是的，它的基本时间复杂度为O（n ^ 2）（可以通过用于间隙大小的序列减少到当前最差情况下的O（n * log ^ 2（n））），但是在已排序的集合上，输入的排序设置为O（n）的最佳情况，性能得到改善。使用Sedgewick的间隙大小序列将在输入未按预期排序的情况下提供最佳性能。
答案 4 :(得分：1)
Strand Sort可能接近您正在寻找的内容。 O（n sqrt（n））在平均情况下，O（n）最佳情况（列表已经排序），O（n ^ 2）最坏情况（列表以相反顺序排序）。
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