它是就地排序嗎？

Question

我已經閱讀了Nicholas C. Zakas發布的博客（原始鏈接： JavaScript中的計算機科學：Merge sort ）。 總有一個問題使我感到困惑。

該博客介紹了JavaScript進行合並排序的概念，作者為合並排序提供了兩種解決方案（第一種是非就地的，另一種是非就地的）。

這是我的問題：我認為解決方案1和解決方案2之間的空間復雜度沒有區別。因此應該理解，所謂的“就地排序”僅在於輸入和輸出是否為同一數組。這種情況下，與多余空間無關嗎？

代碼如下：

解決方案1（非就地排序）：

function mergeSort(items) {
  // Terminal case: 0 or 1 item arrays don't need sorting
  if (items.length < 2) {
    return items;
  }
  var middle = Math.floor(items.length / 2),
      left = items.slice(0, middle),
      right = items.slice(middle);
  return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
}

解決方案2（就地排序）：

function mergeSort(items) {
  if (items.length < 2) {
    return items;
  }
  var middle = Math.floor(items.length / 2),
      left = items.slice(0, middle),
      right = items.slice(middle),
      params = merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
  // Add the arguments to replace everything between 0 and last item in the array
  params.unshift(0, items.length);
  items.splice.apply(items, params);
  return items;
}

兩者都使用相同的功能merge ：

function merge(left, right){
  var result = [],
      il = 0,
      ir = 0;
  while (il < left.length && ir < right.length) {
    if (left[il] < right[ir]) {
      result.push(left[il++]);
    } else {
      result.push(right[ir++]);
    }
  }
  return result.concat(left.slice(il)).concat(right.slice(ir));
}

Answer 1

是的，兩種算法都以新的不同數組對數據進行排序。 這意味着需要O(n)額外的空間。

唯一的區別是所謂的“就地排序”然后清空了原始數組，並用排序后的數據填充了該數組。 是否使其在適當位置取決於in-place的定義。

就地算法是使用具有少量額外存儲空間的數據結構轉換輸入的算法。

就地可以具有稍微不同的含義。 在最嚴格的形式下，該算法只能有恆定數量的額外空間，盡管有時允許o(n)任何內容。

因此通常不將其視為就地，因為額外的空間復雜度大於o(n) 。

如果要使用O(n log(n))時間復雜度和O(1)額外空間復雜度的就地排序算法，則可以使用heapsort 。 缺點是，與mergesort不同，heapsort是不穩定的 。