我在一次面试中被问到这个问题。它们都是O(nlogn),但大多数人使用快速排序而不是归并排序。为什么呢?
当前回答
在所有条件相同的情况下,我希望大多数人使用最方便的方法,这往往是qsort(3)。除此之外,快速排序在数组上非常快,就像归并排序是列表的常用选择一样。
我想知道的是为什么基数排序和桶排序这么少见。它们是O(n)至少在链表上是这样的它所需要的只是将键转换为序数的方法。(字符串和浮动工作得很好。)
我认为原因与计算机科学的教学方式有关。我甚至不得不向我的讲师演示算法分析,它确实有可能比O(nlog (n))更快地排序。(他证明了比较排序不能比O(nlog (n))快,这是正确的)
在其他新闻中,浮点数可以按整数排序,但之后必须将负数反转。
编辑: 实际上,这里有一种更糟糕的将浮点数作为整数排序的方法:http://www.stereopsis.com/radix.html。注意,不管你实际使用什么排序算法,比特翻转技巧都可以使用……
其他回答
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。
正如其他人所注意到的,快速排序的最坏情况是O(n²),而归并排序和堆排序则停留在O(nlogn)。然而,在平均情况下,这三个都是O(nlogn);所以它们在大多数情况下是可比较的。
平均而言,快速排序更好的地方在于,内循环意味着将多个值与单个值进行比较,而在其他两个循环中,每次比较时两个项都是不同的。换句话说,Quicksort的读取次数是其他两种算法的一半。在现代cpu上,访问时间在很大程度上决定了性能,因此快速排序最终成为一个很好的首选。
That's hard to say.The worst of MergeSort is n(log2n)-n+1,which is accurate if n equals 2^k(I have already proved this).And for any n,it's between (n lg n - n + 1) and (n lg n + n + O(lg n)).But for quickSort,its best is nlog2n(also n equals 2^k).If you divide Mergesort by quickSort,it equals one when n is infinite.So it's as if the worst case of MergeSort is better than the best case of QuickSort,why do we use quicksort?But remember,MergeSort is not in place,it require 2n memeroy space.And MergeSort also need to do many array copies,which we don't include in the analysis of algorithm.In a word,MergeSort is really faseter than quicksort in theroy,but in reality you need to consider memeory space,the cost of array copy,merger is slower than quick sort.I once made an experiment where I was given 1000000 digits in java by Random class,and it took 2610ms by mergesort,1370ms by quicksort.
快速排序是在实践中最快的排序算法,但有一些病态的情况,可以使它的表现差到O(n2)。
堆排序保证在O(n*ln(n))中运行,并且只需要有限的额外存储空间。但是有许多真实世界的测试表明堆排序比快速排序平均要慢得多。
实际上,快速排序是O(n2)。它的平均情况运行时间是O(nlog(n)),但最坏情况是O(n2),这发生在在包含很少唯一项的列表上运行时。随机化花费O(n)。当然,这并没有改变最坏的情况,它只是防止恶意用户使您的排序花费很长时间。
快速排序更受欢迎,因为它:
(MergeSort需要额外的内存,与要排序的元素数量成线性关系)。 有一个小的隐藏常数。