这三个排序的时间复杂度都是O(nlogn)，所以这里放到一起说。 1. 快速排序 快速排序（英语：Quicksort），又称划分交换排序（partition-exchange sort），通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小 ...

为什么要把快速排序和归并排序放在一起写？因为它们都涉及到一个通用的算法——分治法。 分治法 分治法顾名思义，分而治之，也即把一个较大的问题分解为若干个较小的问题解决，然后再把子问题的解合并为原来问题的解。 分治法一般分为三个步骤： 分 治 合 什么问题适合用分治法解决 ...

今天总结一下两种性能优秀的排序算法，归并排序与快速排序。 首先，二者都运用了递归和分治的两种重要思想。在这里递归就不做详细介绍。 分治：顾名思义，分而治之，这是在排序中我们非常常见的一种思想，同时也是在其他场景乃至日常生活的优秀解题方法。当我们遇到一个大的难题无从下手时，我们往往都会将其分成 ...

归并排序可以保证稳定的O(nlogn)，但需要临时空间进行合并，空间复杂度O(n)。 快速排序平均复杂度是O(nlogn)，极端情况下O(n^2)，是不稳定的排序算法，不稳定的原因和选择排序相同（总是和“未排序”的第一个值交换），空间复杂度O(1)，极端情况出现的概率可以控制 ...

这篇博客记录一下两种比较快速的排序。 归并排序和快速排序。 归并排序（\(O(nlogn)\)） 归并排序，顾名思义就是先递归后合并，这里画了一张图简单理解归并过程： 代码肯定要用到递归啦，递归到不能再细分就可以开始合并了。而合并是通过申请额外的内存空间来完成的，合并时在左右两个 ...

除了上一次介绍的希尔排序，堆排序，快速排序，也是经常用到的排序方式，其中快速排序可以说是一种性能十分优秀的排序。 1 堆排序： 针对堆排序，对于其代码实现不作阐述，因为太过于复杂，主要是堆处理的复杂。 在此，对其算法的核心步骤作一定描述： 堆排序，本质上，分为两步 ...

一、归并排序 归并排序（MERGE-SORT）是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起，即分而治之 ...

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。下面是一个测试数据： 大数据量下，快速排序优于归并排序优于堆排序。 原因如下： 快速排序 vs 归并排序 当数据量越来越大时， 归并排序：比较次数少，速度慢。 快速排序：比较次数多，速度快 ...