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0、前言
评判一个算法的好坏的标准：
- 时间复杂度
- 空间复杂度
1、归并排序算法是什么？
冒泡排序(Bubble Sort)是一种建立在归并操作上面的一种有效的排序算法，由John von neumann于1945年发明。采用分治法（Divide and Conquer）的经典应用！！将规模较大的排序问题化归到较小的规模上解决。
基本实现包含下面的两种方法：
自上而下的递归
自下而上的迭代
将已经有的有序子序列合并，得到完全有序的子序列。就是先得到每个子序列有序，然后在使得两个子序列合并成为一个有序的。如果是把两个有序表合并成为一个有序表，成为二路归并。
归并排序的性能不受到输入数据的影响，这一个和选择排序是一样的，但是性能比选择排序要好，性能始终是O(n log n）。但是性能的优越必定是额外的内存空间作为巨大代价的！
2、算法过程图解
3、代码实现
代码如下（示例01）：
"""
Merge_Sort 归并排序
分治算法Divide and Conquer
时间复杂度：
"""
# 切割数组 的函数
def merge_sort(alist):
# 如果长度小于等于1 ，不能再分割了
if len(alist) <= 1:
return alist
# 根据列表长度确定拆分的中间位置
mid_index = len(alist)//2
# 使用切片实现对列表的切分
# left_list = alist[:mid_index]
# right_list = alist[mid_index:]
# 递归调用，无限切割下去
left_list = merge_sort(alist[:mid_index])
right_list = merge_sort(alist[mid_index:])
return merge(left_list, right_list)
# 排序的函数
def merge(left_list, right_list):
l_index,r_index = 0,0
merge_list = []
# 判断列表里面是否还有元素可以用
while l_index < len(left_list) and r_index < len(right_list):
# 哪边的元素小于另外一边的的元素就把哪边的元素加入进去，对应的索引加一
if left_list[l_index] < right_list[r_index]:
merge_list.append(left_list[l_index])
l_index += 1
else:
merge_list.append(right_list[r_index])
r_index += 1
# 下面的这两个就是，如果有一个列表全部添加了，另外一个列表直接添加到merge_list里面了
merge_list += left_list[l_index:]
merge_list += right_list[r_index:]
return merge_list
if __name__ == '__main__':
alist = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
print(f'原列表的顺序：{alist}')
alist = merge_sort(alist)
print(f'选择排序之后的列表的顺序：{alist}')
里面的左右列表都是被划分到了只有一个元素的是去比较和添加的。大家可以把代码放置到编译器里面，debug运行，看一哈具体的过程，结合动态图片演示理解更好！
4、评判算法
- 最好时间复杂度：O(n log n)
- 最坏时间复杂度：O(n log n)
- 平均时间复杂度：O(n log n)
- 空间复杂度：O(n)
- 算法稳定性：稳定的排序
总结
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/12/24
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
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