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

快速排序有O(n2)最差情况运行时和O(nlogn)平均情况运行时。然而,在许多情况下,它优于归并排序,因为许多因素影响算法的运行时,并且,当把它们放在一起时,快速排序胜出。

In particular, the often-quoted runtime of sorting algorithms refers to the number of comparisons or the number of swaps necessary to perform to sort the data. This is indeed a good measure of performance, especially since it’s independent of the underlying hardware design. However, other things – such as locality of reference (i.e. do we read lots of elements which are probably in cache?) – also play an important role on current hardware. Quicksort in particular requires little additional space and exhibits good cache locality, and this makes it faster than merge sort in many cases.

此外,通过使用适当的枢轴选择,几乎完全避免快速排序的最坏情况运行时间O(n2)是非常容易的——比如随机选择它(这是一个很好的策略)。

在实践中,许多现代的快速排序实现(特别是libstdc++的std::sort)实际上是introsort,其理论上的最差情况是O(nlogn),与归并排序相同。它通过限制递归深度,并在超过logn时切换到不同的算法(heapsort)来实现这一点。

其他回答

当我试验这两种排序算法时,通过计算递归调用的次数, 快速排序始终比归并排序具有更少的递归调用。 这是因为快速排序有枢轴,而在下一个递归调用中不包括枢轴。这样快速排序可以比归并排序更快地达到递归基本情况。

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.

同时考虑时间和空间的复杂性。 归并排序: 时间复杂度:O(nlogn), 空间复杂度:O(nlogn)

快速排序: 时间复杂度:O(n²), 空间复杂度:O(n)

现在,他们各自在一个场景中获胜。 但是,使用随机枢轴,您几乎总是可以将快速排序的时间复杂度降低到O(nlogn)。

因此,在许多应用中,快速排序是首选,而不是归并排序。

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。

快速排序具有更好的平均情况复杂度,但在某些应用中它是错误的选择。快速排序容易受到拒绝服务攻击。如果攻击者可以选择要排序的输入,他可以很容易地构造一个时间复杂度为o(n^2)的最坏情况的集合。

归并排序的平均情况复杂性和最坏情况复杂性是相同的,因此不会遇到相同的问题。归并排序的这一特性也使它成为实时系统的最佳选择——确切地说,因为没有导致它运行得非常非常慢的病理情况。

由于这些原因,我更喜欢归并排序,而不是快速排序。