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)

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。

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。

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.

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……

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