正如许多人所注意到的，快速排序的平均情况性能要比归并排序快。但这只适用于假设按需访问任何内存段的时间为常数的情况。

在RAM中，这种假设通常不太坏(由于缓存的存在，这种假设并不总是正确的，但也不太坏)。然而，如果你的数据结构足够大，可以存储在磁盘上，那么快速排序就会因为磁盘平均每秒进行200次随机查找而被扼杀。但是，同样的磁盘在按顺序每秒读取或写入兆字节的数据方面没有任何问题。这正是归并排序所做的。

因此，如果数据必须在磁盘上排序，你真的，真的想使用归并排序的一些变体。(通常你快速排序子列表，然后开始将它们合并到某个大小阈值以上。)

Furthermore if you have to do anything with datasets of that size, think hard about how to avoid seeks to disk. For instance this is why it is standard advice that you drop indexes before doing large data loads in databases, and then rebuild the index later. Maintaining the index during the load means constantly seeking to disk. By contrast if you drop the indexes, then the database can rebuild the index by first sorting the information to be dealt with (using a mergesort of course!) and then loading it into a BTREE datastructure for the index. (BTREEs are naturally kept in order, so you can load one from a sorted dataset with few seeks to disk.)

在许多情况下，了解如何避免磁盘寻道使我将数据处理工作花费数小时而不是数天或数周。

快速排序是一种就地排序算法，因此它更适合于数组。另一方面，归并排序需要额外的O(N)存储空间，更适合于链表。

与数组不同，在喜欢列表中，我们可以在中间插入O(1)空间和O(1)时间的项，因此归并排序中的归并操作可以在不需要任何额外空间的情况下实现。但是，为数组分配和取消分配额外空间会对归并排序的运行时间产生不利影响。归并排序也有利于链表，因为数据是按顺序访问的，没有太多的随机内存访问。

另一方面，快速排序需要大量的随机内存访问，而使用数组，我们可以直接访问内存，而不需要像链表那样进行任何遍历。同样，快速排序用于数组时具有良好的引用局部性，因为数组连续存储在内存中。

尽管这两种排序算法的平均复杂度都是O(NlogN)，但通常人们在执行普通任务时使用数组进行存储，因此快速排序应该是首选算法。

编辑:我刚刚发现归并排序最差/最好/平均情况总是nlogn，但快速排序可以从n2(最坏的情况下，元素已经排序)到nlogn(平均/最佳情况下，pivot总是将数组分为两半)。

这是采访中经常被问到的一个问题，尽管归并排序在最坏情况下性能更好，但快速排序被认为比归并排序更好，特别是对于大输入。以下是快速排序更好的原因:

1-辅助空间:快速排序是一种就地排序算法。就地排序意味着执行排序不需要额外的存储空间。另一方面，归并排序需要一个临时数组来归并已排序的数组，因此它并不到位。

2-最坏情况:快速排序O(n^2)的最坏情况可以通过使用随机化快速排序来避免。通过选择正确的枢轴，可以很容易地避免这种情况。通过选择合适的枢轴元来获得平均情况下的行为，从而提高了算法的性能，达到了与归并排序一样的效率。

3-引用的局部性:快速排序特别展示了良好的缓存局部性，这使得它在许多情况下比归并排序更快，比如在虚拟内存环境中。

4-尾递归:快速排序是尾递归，而归并排序不是。尾递归函数是一种函数，其中递归调用是函数执行的最后一件事。尾递归函数被认为比非尾递归函数更好，因为尾递归可以被编译器优化。

快速排序是最坏情况O(n²)，然而，平均情况始终执行归并排序。每个算法都是O(nlogn)，但你需要记住，当谈论大O时，我们忽略了较低的复杂度因素。当涉及到常数因子时，快速排序比归并排序有显著的改进。

归并排序也需要O(2n)内存，而快速排序可以就地完成(只需要O(n))。这是快速排序通常比归并排序更受欢迎的另一个原因。

额外信息:

快速排序的最坏情况发生在枢轴选择不佳时。考虑下面的例子:

[5, 4, 3, 2, 1]

If the pivot is chosen as the smallest or largest number in the group then quick sort will run in O(n^2). The probability of choosing the element that is in the largest or smallest 25% of the list is 0.5. That gives the algorithm a 0.5 chance of being a good pivot. If we employ a typical pivot choosing algorithm (say choosing a random element), we have 0.5 chance of choosing a good pivot for every choice of a pivot. For collections of a large size the probability of always choosing a poor pivot is 0.5 * n. Based on this probability quick sort is efficient for the average (and typical) case.

在c/c++领域，当不使用stl容器时，我倾向于使用快速排序，因为它是构建的 进入运行时，而归并排序没有。

所以我相信，在许多情况下，这只是阻力最小的途径。

此外，对于整个数据集不适合工作集的情况，快速排序的性能可以高得多。

快速排序和合并排序的小增加。

它还可以依赖于排序项的类型。如果访问项、交换和比较不是简单的操作，就像比较平面内存中的整数一样，那么归并排序可能是更可取的算法。

例如，我们在远程服务器上使用网络协议对项目进行排序。

而且，在像“链表”这样的自定义容器中，也没有快速排序的好处。 1. 对链表进行归并排序，不需要额外的内存。 2. 快速排序中对元素的访问不是顺序的(在内存中)