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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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.

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。

这是采访中经常被问到的一个问题,尽管归并排序在最坏情况下性能更好,但快速排序被认为比归并排序更好,特别是对于大输入。以下是快速排序更好的原因:

1-辅助空间:快速排序是一种就地排序算法。就地排序意味着执行排序不需要额外的存储空间。另一方面,归并排序需要一个临时数组来归并已排序的数组,因此它并不到位。

2-最坏情况:快速排序O(n^2)的最坏情况可以通过使用随机化快速排序来避免。通过选择正确的枢轴,可以很容易地避免这种情况。通过选择合适的枢轴元来获得平均情况下的行为,从而提高了算法的性能,达到了与归并排序一样的效率。

3-引用的局部性:快速排序特别展示了良好的缓存局部性,这使得它在许多情况下比归并排序更快,比如在虚拟内存环境中。

4-尾递归:快速排序是尾递归,而归并排序不是。尾递归函数是一种函数,其中递归调用是函数执行的最后一件事。尾递归函数被认为比非尾递归函数更好,因为尾递归可以被编译器优化。

快速排序和合并排序的小增加。

它还可以依赖于排序项的类型。如果访问项、交换和比较不是简单的操作,就像比较平面内存中的整数一样,那么归并排序可能是更可取的算法。

例如,我们在远程服务器上使用网络协议对项目进行排序。

而且,在像“链表”这样的自定义容器中,也没有快速排序的好处。 1. 对链表进行归并排序,不需要额外的内存。 2. 快速排序中对元素的访问不是顺序的(在内存中)