快速排序
时间复杂度:
堆排序 归并排序 快速排序
最坏时间 O(nlogn) O(nlogn) O(n^2)
最好时间 O(nlogn) O(nlogn) O(nlogn)
平均时间 O(nlogn) O(nlogn) O(nlogn)
辅助空间 O(1) O(n) O(logn)~O(n)
从时间复杂度看堆排序最好
有人说代码实现后,数据量足够大的时候,快速排序的时间确实是比堆排序短
解释是,对于数组,快速排序每下一次寻址都是紧挨当前地址的,而堆排序的下一次寻址和当前地址的距离比较长。
网友解答:
1#
4种非平方级的排序:
希尔排序,堆排序,归并排序,快速排序
我测试的平均排序时间:数据是随机整数,时间单位是秒
数据规模 快速排序 归并排序 希尔排序 堆排序
1000万 0.75 1.22 1.77 3.57
5000万 3.78 6.29 9.48 26.54
1亿 7.65 13.06 18.79 61.31
堆排序是最差的。
这是算法硬伤,没办法的。因为每次取一个最大值和堆底部的数据(记为X)交换,重新筛选堆,把堆顶的X调整到位,有很大可能是依旧调整到堆的底部(堆的底部X显然是比较小的数,才会在底部),然后再次和堆顶最大值交换,再调整下来。
从上面看出,堆排序做了许多无用功。
至于快速排序为啥比归并排序快,我说不清楚。
2#
算法复杂度一样只是说明随着数据量的增加,算法时间代价增长的趋势相同,并不是执行的时间就一样,这里面有很多常量参数的差别,即使是同样的算法,不同的人写的代码,不同的应用场景下执行时间也可能差别很大。
快排的最坏时间虽然复杂度高,但是在统计意义上,这种数据出现的概率极小,而堆排序过程里的交换跟快排过程里的交换虽然都是常量时间,但是常量时间差很多。
3#
请问你的快快速排序是怎么写的,我写的快速排序,当测试数组大于5000的时候就栈溢出了。
其他的几个排序都对着,不过他们呢没有用栈。
这是快速排序的代码,win7 32位,vs2010.
7#
谁说的快排好啊?我一般都用堆的,我认为堆好。
这个哪有谱啊,考察使用环境啊。不是只有时间代价一种衡量标准的,还有空间代价,LZ也有过栈溢出的经历,那不就是空间代价过高了嘛。改成别的办法还是避免不了空间代价。LZ自己不是也已经把空间待见列出来了嘛。
……
11#
我自己按照堆排序的算法思想实现了堆排序,写完后对照网上的代码,代码几乎是差不多的。
至于为何堆排序效率比希尔排序慢很多,我在上面帖子已经说了,是堆排序的算法缺陷造成无用功太多。(我把堆排序看成是高级排序中的冒泡排序,冒泡也是两两交换做了太多无用功所以最慢。)
贴下我实现的希尔排序和堆排序,你可以自己去运行比较。
12#
Mark一下, 有时间好好做一些实验,给出具体结果。
这里先说说的我的看法,希望实验能支持我的预测。
我认为,
1. 快排的时间复杂度是不稳定的,在最快情况下比归并排序慢的多。
2. 当数据量大时,充分优化的归并排序可比快速排序更快。其原因有
1). 归并排序对内存的访问是严格的顺序方式(3个2个源数组,1个目标数组,都是顺序放分),故cache的命中率比快排更高,从这点上,相同的内存读写操作,归并优于快排,当数组占用的空间大大超过cache的大小,则这一优势将更加明显。
2)普通写法的归并排序有2个缺点,如果改进,则可以提速。如果你的实验是基于最普通的版本,得到的结果是快排优于归并,而优化的归并排序的版本,其性能则可能反超快排。
2.1) 归并排序不是In place.需要将结果存储到临时缓冲区,然后在复制回来,这个过程可以优化掉。使用乒乓做法,在第i级归并过程,从buff1 归并到buff2,在i+1级归并过程,从buff2复制到buff1。
2.2) 2路归并排序的核心动作是比较2个对列的头元素那个更大,其比较结果是随机的,2个分支机会均等,CPU的分支预测算法不起作用,当预测失败,可大大降低程序性能,如果消除这个分支,可明显提高程序性能。
13#
楼主知道标准库的sort是怎么实现的么? 先快排,递归深度超过一个阀值就改成堆排,然后对最后的几个进行插入排序。 //233系统真机智
14#
1.快排的时间复杂度确实不稳定,极端情况是O(n^2),但是平摊下来是T(n*lg(n)),而归并是严格的O(n*log(n))。
2.快速排序比归并排序快。其原因有
1)快排对内存的访问是顺序方式(包括逆序),只有两个目标而且是同一个数组,故cache的命中率不会比归并低。特别是数组空间接近于cache大小时,这一优势将更加明显。
2)快排的内存写操作次数平摊下来是T(n*lg(n)/2),而归并的内存写操作次数是严格的O(n*log(n)),由于内存写操作开销比较大,所以对于随机数据快排优于归并。
……
16#
同学们,这些算法都有标准的开源程序。
自己写程序对理解算法的确有好处。
但是如果用于得到一般性的比较结果,那是靠不住的。