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 ...
异同点: 虽然在于算法的区别主要在于递归实现的时机不同,在一些细节上也有着一些区别: 快速排序: 进行选择排序的时候,如果一轮还没有排序结束,会暂时将比中心值小的数放在紧挨着中心值的右边,并设置一个游标来控制这些数的下标,每找到一个小于的数就将游标的值加一换到下一个,直到一轮排序结束后,再将中心值和此时的游标交换位置,以达到左边的数字小于游标的值,此时再用递归的方法排序左边的值或者右边的值。 归并 ...
2018-10-13 15:42 0 3773 推荐指数:
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 ...
快速排序是二叉查找树(二叉查找树)的一个空间最优化版本。不是循序地把数据项插入到一个明确的树中,而是由快速排序组织这些数据项到一个由递归调用所隐含的树中。这两个算法完全地产生相同的比较次数,但是顺序不同。对于排序算法的稳定性指标,原地分区版本的快速排序算法是不稳定 ...
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 ...