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归并排序是一种高效的排序算法，适用于大数据量的排序场景。其核心思想是将数组分成两部分，分别进行排序后再合并。以下是归并排序的实现代码以及对应的解释：

def merge(le, ri):    res = []    i = j = 0    while i < len(le) and j < len(ri):        if le[i] < ri[j]:            res.append(le[i])            i += 1        else:            res.append(ri[j])            j += 1    res += le[i:]    res += ri[j:]    return resdef mergeSort(nums):    if len(nums) <= 1:        return nums    mid = len(nums) // 2    left = mergeSort(nums[:mid])    right = mergeSort(nums[mid:])    return merge(left, right)nums = [6,2,1,5,4,3,2,2,7]res = mergeSort(nums)print(res)

代码解释：

归并排序的时间复杂度为O(n log n)，在实际应用中常用于大数据量的排序需求。

LeetCode 241：为运算表达式设计优先级

在这个问题中，我们需要设计一个运算表达式的优先级系统，支持加、减、乘运算。每个运算符的优先级决定了执行顺序。我们可以通过递归的方式来处理表达式，将其拆分为左边和右边部分，分别计算结果后再合并。

递归思路：

代码解释：

class Solution:    def diffWaysToCompute(self, input: str) -> List[int]:        res = []        n = len(input)        for i in range(n):            c = input[i]            if c in '+-*':                left = self.diffWaysToCompute(input[:i])                right = self.diffWaysToCompute(input[i+1:])                for a in left:                    for b in right:                        if c == '+':                            res.append(a + b)                        elif c == '-':                            res.append(a - b)                        elif c == '*':                            res.append(a * b)            else:                res.append(int(input))        return res

代码功能：

这个方案通过递归的方式处理表达式，确保了运算符的优先级，实现了表达式的正确计算。

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