這三個排序的時間復雜度都是O(nlogn)，所以這里放到一起說。 1. 快速排序 快速排序（英語：Quicksort），又稱划分交換排序（partition-exchange sort），通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小 ...

為什么要把快速排序和歸並排序放在一起寫？因為它們都涉及到一個通用的算法——分治法。 分治法 分治法顧名思義，分而治之，也即把一個較大的問題分解為若干個較小的問題解決，然后再把子問題的解合並為原來問題的解。 分治法一般分為三個步驟： 分 治 合 什么問題適合用分治法解決 ...

今天總結一下兩種性能優秀的排序算法，歸並排序與快速排序。 首先，二者都運用了遞歸和分治的兩種重要思想。在這里遞歸就不做詳細介紹。 分治：顧名思義，分而治之，這是在排序中我們非常常見的一種思想，同時也是在其他場景乃至日常生活的優秀解題方法。當我們遇到一個大的難題無從下手時，我們往往都會將其分成 ...

歸並排序可以保證穩定的O(nlogn)，但需要臨時空間進行合並，空間復雜度O(n)。 快速排序平均復雜度是O(nlogn)，極端情況下O(n^2)，是不穩定的排序算法，不穩定的原因和選擇排序相同（總是和“未排序”的第一個值交換），空間復雜度O(1)，極端情況出現的概率可以控制 ...

這篇博客記錄一下兩種比較快速的排序。 歸並排序和快速排序。 歸並排序（\(O(nlogn)\)） 歸並排序，顧名思義就是先遞歸后合並，這里畫了一張圖簡單理解歸並過程： 代碼肯定要用到遞歸啦，遞歸到不能再細分就可以開始合並了。而合並是通過申請額外的內存空間來完成的，合並時在左右兩個 ...

除了上一次介紹的希爾排序，堆排序，快速排序，也是經常用到的排序方式，其中快速排序可以說是一種性能十分優秀的排序。 1 堆排序： 針對堆排序，對於其代碼實現不作闡述，因為太過於復雜，主要是堆處理的復雜。 在此，對其算法的核心步驟作一定描述： 堆排序，本質上，分為兩步 ...

一、歸並排序 歸並排序（MERGE-SORT）是利用歸並的思想實現的排序方法，該算法采用經典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法將問題分(divide)成一些小的問題然后遞歸求解，而治(conquer)的階段則將分的階段得到的各答案"修補"在一起，即分而治之 ...

即使是同樣的算法，不同的人寫的代碼，不同的應用場景下執行時間也可能差別很大。下面是一個測試數據： 大數據量下，快速排序優於歸並排序優於堆排序。 原因如下： 快速排序 vs 歸並排序 當數據量越來越大時， 歸並排序：比較次數少，速度慢。 快速排序：比較次數多，速度快 ...