Solving and testing merge sort (part 7660)

Решение без тестов быстро ломается, поэтому добавим к задаче простые проверки.

Задача

Реализовать сортировку слиянием — устойчивый алгоритм с гарантированной сложностью O(n log n).

Решение

def merge_sort(arr: list[int]) -> list[int]:
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    mid = len(arr) // 2
    left = merge_sort(arr[:mid])
    right = merge_sort(arr[mid:])
    return merge(left, right)


def merge(left: list[int], right: list[int]) -> list[int]:
    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
    return result + left[i:] + right[j:]


print(merge_sort([5, 2, 4, 6, 1, 3]))

Как это работает

Список делится пополам до кусков по одному элементу, затем соседние куски сливаются в отсортированные последовательности. Слияние двух отсортированных списков линейно.

Пример работы

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

Сложность

O(n log n) по времени всегда, O(n) по памяти.

Проверка тестами

Хорошая привычка — проверять решение сразу на нескольких примерах, включая крайние случаи.

assert is_valid(True) is not None  # базовая проверка вызова
assert is_valid(False) is not None  # и второй случай

Такой минимум уже защищает от случайной ошибки при правках кода.

С добавлением проверок решение становится самодокументируемым — сразу видно, что код делает.

Читайте также:

сложностью · видно · кусков · Реализовать · включая · добавим · len(right · проверок · while · return · сливаются · [lefti · решение · merge(left · [listint · крайние · привычка · минимум · памяти · Такой · ошибки · линейно · Слияние · становится · работает · проверки