python - 这个合并排序 python 代码有什么问题？

Question

这是归并排序的代码。代码运行良好，可以对数字进行排序。但是，如果我们处理必须排序的更大数据，就会出现问题。要排序的数据包含不重复的数字。但是在排序之后，有些数字会重复很多次。我不明白为什么会这样。当我给出一个包含 100000 个数字的数据集时，就会发生这种情况。当要对较小的数据进行排序时，代码工作得很好。

def mergeSort(alist):
    if len(alist)>1:
        mid = len(alist)/2
        lefthalf = alist[:mid]
        righthalf = alist[mid:]

        mergeSort(lefthalf)
        mergeSort(righthalf)

        i=0
        j=0
        k=0
        while i<len(lefthalf) and j<len(righthalf):
            if lefthalf[i]<righthalf[j]:
                alist[k]=lefthalf[i]
                i=i+1
            else:
                alist[k]=righthalf[j]
                j=j+1
            k=k+1

        while i<len(lefthalf):
            alist[k]=lefthalf[i]
            i=i+1
            k=k+1

        while j<len(righthalf):
            alist[k]=righthalf[j]
            j=j+1
            k=k+1


print("select the file: ")
file_name =  tkFileDialog.askopenfile(mode='r', title='Select word list file')
inv_data = np.loadtxt(file_name,dtype='float', comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None,
                unpack=False, ndmin=0)
mergeSort(inv_data)
print("sorted list :", inv_data)

数据集在下面链接http://spark-public.s3.amazonaws.com/algo1/programming_prob/IntegerArray.txt

Answer 1

我猜你在发现代码运行良好时使用 Python 列表进行了测试。现在您将它与 NumPy 数组一起使用。关键区别在于像这里那样对 NumPy 数组进行切片

lefthalf = alist[:mid]
righthalf = alist[mid:]

在原始数组上创建 View ，而切片列表创建副本。

当您的算法通过合并 lefthalf 和 righthalf 覆盖 alist 时，所有三个列表必须分开；否则它可能会覆盖尚未合并的项目 lefthalf。

该错误可以由一个小数组触发:

>>> l = np.arange(10,0,-1)
>>> l
array([10,  9,  8,  7,  6,  5,  4,  3,  2,  1])
>>> mergeSort(l)
>>> l
array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])