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
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……
其他回答
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。
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.)
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。
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
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。