归并排序可视化
时间: 2025-05-02 21:50:31 浏览: 26
### 归并排序可视化实现
归并排序是一种基于分治法的高效稳定排序算法,其核心思想是将待排序的数据分为若干个小的部分分别处理,最后再将这些部分合并成整体有序的结果。以下是针对归并排序可视化的具体实现方法。
#### 使用Python实现归并排序的可视化
以下是一个完整的Python代码示例,用于展示如何通过图形界面来动态演示归并排序的过程:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
def merge_sort_visualize(arr, left, right):
if left >= right:
return
mid = (left + right) // 2
merge_sort_visualize(arr, left, mid)
merge_sort_visualize(arr, mid + 1, right)
# 合并两个已排序的子数组
temp_arr = []
i = left
j = mid + 1
while i <= mid and j <= right:
if arr[i] < arr[j]:
temp_arr.append(arr[i])
i += 1
else:
temp_arr.append(arr[j])
j += 1
while i <= mid:
temp_arr.append(arr[i])
i += 1
while j <= right:
temp_arr.append(arr[j])
j += 1
for idx in range(len(temp_arr)):
arr[left + idx] = temp_arr[idx]
# 绘制当前状态
plot_array(arr)
def plot_array(arr):
fig, ax = plt.subplots()
n = len(arr)
x = np.arange(n)
bars = ax.bar(x, arr, color='blue')
# 高亮显示最后一个被修改的位置
last_modified_index = len(bars) - 1
bars[last_modified_index].set_color('red')
plt.ylim(0, max(arr) * 1.1)
plt.xticks(x)
plt.pause(0.5)
plt.close()
if __name__ == "__main__":
data = [1, 5, 19, 20, 2, 11, 15, 17]
print(f"初始数据: {data}")
start_time = time.time()
merge_sort_visualize(data, 0, len(data) - 1)
end_time = time.time()
print(f"最终结果: {data}, 耗时: {end_time - start_time:.4f}秒")
```
上述代码实现了归并排序的同时,利用`matplotlib`库绘制每一步的状态图。每次更新数组后都会暂停一段时间以便观察变化过程[^2]。
#### 关键点解析
- **动画效果**:通过`plt.pause()`函数控制每一帧之间的间隔时间,使得整个排序过程更加直观。
- **高亮显示**:在绘图过程中对最近一次操作过的元素进行了颜色上的区分(红色),便于跟踪排序进展。
- **性能优化**:虽然加入了绘图功能会增加运行开销,但对于教学目的而言是可以接受的。
#### 注意事项
当数组规模较大时,频繁调用绘图可能会显著降低程序效率。如果仅需查看最终结果而不需要逐帧播放,则可移除所有与绘图有关的操作以提高速度[^3]。
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