Two approaches to merge sort

У большинства учебных задач есть минимум два честных решения — сравним их.

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.

Альтернативный подход

Ту же задачу часто решают иначе: например, через рекурсию вместо цикла или через стандартную библиотеку вместо ручной реализации. Альтернатива обычно короче, но первое «ручное» решение лучше показывает механику работы алгоритма. Полезно написать оба и сравнить на одинаковых тестах.

Оба подхода рабочие; важно понимать цену каждого, а не копировать первый попавшийся.

Читайте также:

len(left · [lefti · реализации · гарантированной · решения · рабочие · Альтернатива · Решение · обычно · линейно · Реализовать · через · важно · Слияние · while · рекурсию · работы · попавшийся · сливаются · задач · слиянием · merge(left · затем · одному · часто · устойчивый · соседние