
归并排序详解:分治策略与 C 语言实战
归并排序基于分治思想,通过递归拆分和有序合并实现排序。核心在于合并两个有序子数组,时间复杂度稳定为 O(n log n),空间复杂度 O(n)。该算法具有稳定性,适合处理海量数据的外排序场景。结合 C 语言代码演示了递归与非递归两种实现方式,并分析了区间划分的关键细节及边界处理逻辑。
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归并排序基于分治思想,通过递归拆分和有序合并实现排序。核心在于合并两个有序子数组,时间复杂度稳定为 O(n log n),空间复杂度 O(n)。该算法具有稳定性,适合处理海量数据的外排序场景。结合 C 语言代码演示了递归与非递归两种实现方式,并分析了区间划分的关键细节及边界处理逻辑。

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OpenClaw 结合 Ollama 实现 AI 模型本地化部署。通过 PowerShell 或 Shell 脚本配置环境,下载 qwen3-coder、glm-4.7 等模型,启动服务支持断网使用。支持对接 Telegram 机器人,实现多模型切换与隐私保护。无需 API 费用,适用于离线及高安全需求场景。

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