但大多数人使用快速排序而不是归并排序。为什么呢?”

一个没有给出的心理学原因是，快速排序的名字更为巧妙。很好的市场营销。

是的，带有三重分区的快速排序可能是最好的通用排序算法之一，但“快速”排序听起来比“归并”排序强大得多，这是无法克服的事实。

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。

维基百科的解释是:

通常，快速排序在实践中比其他Θ(nlogn)算法要快得多，因为它的内部循环可以在大多数架构上有效地实现，并且在大多数现实数据中，可以做出设计选择，使需要二次时间的概率最小化。

快速排序

Mergesort

我认为归并排序(即Ω(n))所需要的存储量也存在快速排序实现所不具备的问题。在最坏的情况下，它们的算法时间是相同的，但归并排序需要更多的存储空间。

维基百科上关于快速排序的词条:

Quicksort also competes with mergesort, another recursive sort algorithm but with the benefit of worst-case Θ(nlogn) running time. Mergesort is a stable sort, unlike quicksort and heapsort, and can be easily adapted to operate on linked lists and very large lists stored on slow-to-access media such as disk storage or network attached storage. Although quicksort can be written to operate on linked lists, it will often suffer from poor pivot choices without random access. The main disadvantage of mergesort is that, when operating on arrays, it requires Θ(n) auxiliary space in the best case, whereas the variant of quicksort with in-place partitioning and tail recursion uses only Θ(logn) space. (Note that when operating on linked lists, mergesort only requires a small, constant amount of auxiliary storage.)

答案将略微倾向于快速排序w.r.t的变化带来的DualPivotQuickSort的基本值。它在JAVA 7中用于在JAVA .util. arrays中排序

It is proved that for the Dual-Pivot Quicksort the average number of
comparisons is 2*n*ln(n), the average number of swaps is 0.8*n*ln(n),
whereas classical Quicksort algorithm has 2*n*ln(n) and 1*n*ln(n)
respectively. Full mathematical proof see in attached proof.txt
and proof_add.txt files. Theoretical results are also confirmed
by experimental counting of the operations.

您可以在这里找到JAVA7实现- http://grepcode.com/file/repository.grepcode.com/java/root/jdk/openjdk/7-b147/java/util/Arrays.java

关于DualPivotQuickSort的进一步精彩阅读- http://permalink.gmane.org/gmane.comp.java.openjdk.core-libs.devel/2628

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。