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
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.
其他回答
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。
虽然它们都在相同的复杂度类中,但这并不意味着它们都具有相同的运行时。快速排序通常比归并排序更快,因为它更容易编写紧凑的实现代码,它所做的操作也更快。这是因为快速排序通常更快,人们使用它而不是归并排序。
然而!我个人经常会使用归并排序或快速排序变体,当快速排序表现不佳时,它们会降级为归并排序。记住。快速排序平均只有O(n log n)最坏情况是O(n²)归并排序总是O(n log n).在实时性能或响应性是必须的情况下,你的输入数据可能来自恶意来源,你不应该使用简单的快速排序。
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
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。
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。