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?


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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.

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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。

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……

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。

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。

亩! 快速排序并不比归并排序更好,它非常适合于不同类型的应用。

归并排序是值得考虑的,如果速度是本质,糟糕的最差情况性能不能容忍,并且有额外的空间可用

你说他们«他们都是O(nlogn)[…]»。这是错误的。«快速排序使用大约n^2/2比较在最坏的情况下。

然而,根据我的经验,最重要的属性是在使用带有命令式范式的编程语言进行排序时,可以轻松实现顺序访问。

1 Sedgewick,算法