UGC NET CS 2015 年 6 月 – III |问题 35

简介

UGC NET CS 2015 年 6 月 – III |问题 35 是一道程序设计题，旨在考察程序员的逻辑思维能力和编程实现能力。该题需要实现一个函数，能够对一个长度为 n 的整数数组进行排序，且时间复杂度不超过 O(n log n)。

实现思路

一般的排序算法，如冒泡排序、插入排序等，时间复杂度为 O(n^2)，效率较低。因此，我们需要使用 O(n log n) 的排序算法，如快速排序、归并排序等。具体实现可参考以下几种排序算法：

快速排序

快速排序是一种基于分治思想的排序算法，其核心思想是选定一个基准值，通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分的所有记录均比基准值小，另一部分的所有记录均比基准值大，然后分别对这两部分进行排序。其时间复杂度为 O(n log n)。

以下是快速排序的代码实现：

# 快速排序
def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        pivot = arr[0]
        left = [x for x in arr[1:] if x < pivot]
        right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot]
        return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

归并排序

归并排序是一种基于分治思想的排序算法，其核心思想是将待排记录分割成若干组，对每组进行排序，然后将各组已经排好序的子序列合并成新的有序序列，直到全部子序列合并成一个有序序列。其时间复杂度为 O(n log n)。

以下是归并排序的代码实现：

# 归并排序
def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        middle = len(arr) // 2
        left = merge_sort(arr[:middle])
        right = merge_sort(arr[middle:])
        
        result = []
        i = j = 0
        while i < len(left) and j < len(right):
            if left[i] < right[j]:
                result.append(left[i])
                i += 1
            else:
                result.append(right[j])
                j += 1
                
        result += left[i:]
        result += right[j:]
        
        return result

结语

以上便是本题的实现思路和代码示例，包含快速排序和归并排序两种算法。根据题目要求，可以根据需要选择其中之一进行实现。希望本文能对各位程序员有所帮助。