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
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。
其他回答
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。
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
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。
答案将略微倾向于快速排序w.r.t的变化带来的DualPivotQuickSort的基本值。它在JAVA 7中用于在JAVA .util. arrays中排序
It is proved that for the Dual-Pivot Quicksort the average number of
comparisons is 2*n*ln(n), the average number of swaps is 0.8*n*ln(n),
whereas classical Quicksort algorithm has 2*n*ln(n) and 1*n*ln(n)
respectively. Full mathematical proof see in attached proof.txt
and proof_add.txt files. Theoretical results are also confirmed
by experimental counting of the operations.
您可以在这里找到JAVA7实现- http://grepcode.com/file/repository.grepcode.com/java/root/jdk/openjdk/7-b147/java/util/Arrays.java
关于DualPivotQuickSort的进一步精彩阅读- http://permalink.gmane.org/gmane.comp.java.openjdk.core-libs.devel/2628
快速排序是最坏情况O(n²),然而,平均情况始终执行归并排序。每个算法都是O(nlogn),但你需要记住,当谈论大O时,我们忽略了较低的复杂度因素。当涉及到常数因子时,快速排序比归并排序有显著的改进。
归并排序也需要O(2n)内存,而快速排序可以就地完成(只需要O(n))。这是快速排序通常比归并排序更受欢迎的另一个原因。
额外信息:
快速排序的最坏情况发生在枢轴选择不佳时。考虑下面的例子:
[5, 4, 3, 2, 1]
If the pivot is chosen as the smallest or largest number in the group then quick sort will run in O(n^2). The probability of choosing the element that is in the largest or smallest 25% of the list is 0.5. That gives the algorithm a 0.5 chance of being a good pivot. If we employ a typical pivot choosing algorithm (say choosing a random element), we have 0.5 chance of choosing a good pivot for every choice of a pivot. For collections of a large size the probability of always choosing a poor pivot is 0.5 * n. Based on this probability quick sort is efficient for the average (and typical) case.