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。

与归并排序不同，快速排序不使用辅助空间。而归并排序使用辅助空间O(n)。 归并排序的最坏情况时间复杂度是O(nlogn)而快速排序的最坏情况复杂度是O(n²)这发生在数组已经排序的时候。

我想补充的是，到目前为止提到的三种算法(归并排序，快速排序和堆排序)只有归并排序是稳定的。也就是说，对于那些具有相同键的值，顺序不会改变。在某些情况下，这是可取的。

但是，说实话，在实际情况下，大多数人只需要良好的平均性能和快速排序…快速=)

所有排序算法都有其起伏。有关排序算法的概述，请参阅维基百科的文章。

快速排序并不比归并排序好。对于O(n²)(很少发生的最坏情况)，快速排序可能比归并排序的O(nlogn)慢得多。快速排序的开销更小，所以对于小n和速度较慢的计算机，它会更好。但是今天的计算机是如此之快，以至于合并排序的额外开销可以忽略不计，并且在大多数情况下，非常慢的快速排序的风险远远超过合并排序的微不足道的开销。

此外，归并排序将具有相同键的项按原始顺序保留，这是一个有用的属性。

One of the reason is more philosophical. Quicksort is Top->Down philosophy. With n elements to sort, there are n! possibilities. With 2 partitions of m & n-m which are mutually exclusive, the number of possibilities go down in several orders of magnitude. m! * (n-m)! is smaller by several orders than n! alone. imagine 5! vs 3! *2!. 5! has 10 times more possibilities than 2 partitions of 2 & 3 each . and extrapolate to 1 million factorial vs 900K!*100K! vs. So instead of worrying about establishing any order within a range or a partition,just establish order at a broader level in partitions and reduce the possibilities within a partition. Any order established earlier within a range will be disturbed later if the partitions themselves are not mutually exclusive.

任何自下而上的排序方法，如归并排序或堆排序，就像工人或雇员的方法一样，人们很早就开始在微观层面进行比较。但是，一旦在它们之间发现了一个元素，这个顺序就必然会丢失。这些方法非常稳定和可预测，但要做一定量的额外工作。

Quick Sort is like Managerial approach where one is not initially concerned about any order , only about meeting a broad criterion with No regard for order. Then the partitions are narrowed until you get a sorted set. The real challenge in Quicksort is in finding a partition or criterion in the dark when you know nothing about the elements to sort. That is why we either need to spend some effort to find a median value or pick 1 at random or some arbitrary "Managerial" approach . To find a perfect median can take significant amount of effort and leads to a stupid bottom up approach again. So Quicksort says just a pick a random pivot and hope that it will be somewhere in the middle or do some work to find median of 3 , 5 or something more to find a better median but do not plan to be perfect & don't waste any time in initially ordering. That seems to do well if you are lucky or sometimes degrades to n^2 when you don't get a median but just take a chance. Any way data is random. right. So I agree more with the top ->down logical approach of quicksort & it turns out that the chance it takes about pivot selection & comparisons that it saves earlier seems to work better more times than any meticulous & thorough stable bottom ->up approach like merge sort. But

这是一个相当老的问题，但因为我最近处理了这两个问题，所以这里是我的2c:

归并排序平均需要~ N log N次比较。对于已经(几乎)排序过的排序数组，这可以达到1/ 2nlog N，因为在归并时，我们(几乎)总是选择“左边”的1/ 2n次，然后只复制右边1/ 2n个元素。此外，我可以推测，已经排序的输入使处理器的分支预测器发光，但猜测几乎所有的分支都正确，从而防止管道停顿。

快速排序平均需要~ 1.38 nlog N个比较。在比较方面，它不会从已经排序的数组中获得很大的好处(但是在交换方面，可能在CPU内部的分支预测方面，它会获得很大的好处)。

我在相当现代的处理器上的基准测试显示如下:

当比较函数是回调函数时(如qsort() libc实现)，对于随机输入，快速排序比归并排序慢15%，对于已经排序的64位整数，快排序比归并排序慢30%。

另一方面，如果比较不是回调，我的经验是快速排序优于归并排序高达25%。

然而，如果你的(大)数组只有很少的唯一值，归并排序在任何情况下都开始超过快速排序。

因此，底线可能是:如果比较是昂贵的(例如，回调函数，比较字符串，比较结构的许多部分，主要是得到第二个，第三个，第四个“if”来产生差异)-很可能你会更好地使用归并排序。对于简单的任务，快速排序会更快。

之前所说的都是真的: -快速排序可以是N^2，但Sedgewick声称，一个好的随机实现有更多的机会，计算机执行排序被闪电击中比N^2 —归并排序需要占用额外空间