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
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。
其他回答
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。
为什么快速排序很好?
QuickSort takes N^2 in worst case and NlogN average case. The worst case occurs when data is sorted. This can be mitigated by random shuffle before sorting is started. QuickSort doesn't takes extra memory that is taken by merge sort. If the dataset is large and there are identical items, complexity of Quicksort reduces by using 3 way partition. More the no of identical items better the sort. If all items are identical, it sorts in linear time. [This is default implementation in most libraries]
快速排序总是比归并排序好吗?
不是真的。
归并排序是稳定的，但快速排序不是。所以如果你需要输出的稳定性，你可以使用归并排序。在许多实际应用中需要稳定性。 现在内存很便宜。因此，如果Mergesort使用的额外内存对您的应用程序不是至关重要的，那么使用Mergesort也没有什么害处。
注意:在java中，Arrays.sort()函数对基本数据类型使用快速排序，对对象数据类型使用归并排序。因为对象消耗内存开销，所以为归并排序增加一点开销对于性能来说可能不是什么问题。
参考:在Coursera上观看普林斯顿算法课程第三周的快速排序视频
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……
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。
维基百科上关于快速排序的词条:
Quicksort also competes with mergesort, another recursive sort algorithm but with the benefit of worst-case Θ(nlogn) running time. Mergesort is a stable sort, unlike quicksort and heapsort, and can be easily adapted to operate on linked lists and very large lists stored on slow-to-access media such as disk storage or network attached storage. Although quicksort can be written to operate on linked lists, it will often suffer from poor pivot choices without random access. The main disadvantage of mergesort is that, when operating on arrays, it requires Θ(n) auxiliary space in the best case, whereas the variant of quicksort with in-place partitioning and tail recursion uses only Θ(logn) space. (Note that when operating on linked lists, mergesort only requires a small, constant amount of auxiliary storage.)
