本文以快速排序為例，推導了快排的時間復雜度nlogn是如何得來的，其它算法與其類似。 對數據Data = { x1, x2... xn }： T（n）是QuickSort（n）消耗的時間； P（n）是Partition(n)消耗的時間； （注：Partition專指把n個數據分為大小2份 ...

在C++的泛型排序中，拷貝對象需要很大的開銷，而比較對象常常是相對省時的（編譯器的自動優化）。在這種情況下，如果我們能夠使用更少的數據移動，那么有理由讓一個算法多使用一些比較。而快速排序（Quicksort）滿足了這種特點，實際上C++中通常所使用的排序例程就是使用的快速排序。 快速排序也是 ...

一、前言   今天面試的時候，被問到歸並排序的時間復雜度，這個大家都知道是O（nlogn），但是面試官又繼續問，怎么推導出來的。這我就有點懵了，因為之前確實沒有去真正理解這個時間復雜度是如何得出的，於是就隨便答了一波（理解了之后，發現面試的時候答錯了......）。   歸並排序和快速排序 ...

快速排序時間復雜度分析：數組長度為n1，平均復雜度：t(n) = cn + 2t(n/2)= cn + 2(cn/2 + 2t(n/4)) = 2cn + 4t(n/4)= 2cn + 4(cn/4 + 2t(n/8)) = 3cn + 8t(n/8)= icn + 2^i * t(n/(2^i ...

本文轉載自：https://blog.csdn.net/u011947630/article/details/104691611 選擇排序、冒泡排序等算法的時間復雜度都比較好理解，但不是很清楚快速排序的時間復雜度為什么是O(nlogn)。從《算法圖解》中看到的思路，很贊，解決了一直以來的疑惑 ...

快速排序算法的時間復雜度分析[詳解Master method] 經常聽人談起各種排序算法的時間復雜度，這個是O(n2)的，那個是O(n)的，這些人講起來可謂滔滔不絕，但是你停下來問問他為什么這個是這個復雜度，他是怎么算出來的？往往沒幾個人能說出來。這個是一個浮躁的社會，大家都追求速度 ...

眾所周知，快速排序的時間復雜度為\(O(n\text{lg}n)\)。雖然對此很容易直觀理解，但由於算法的隨機特性，這一時間復雜度的嚴格證明並非顯然的。我將在這里說明如何計算快速排序運行過程中的比較次數的期望，以此得到對時間復雜度的較為嚴謹的證明。 定義\(E(n)\)為對長度為\(n ...

快速排序時間復雜度為O（n×log（n））的證明 之前只知道快速排序的平均時間復雜度為O（n×log（n）），最糟糕時復雜度為O（n^2），但卻不知道具體原因，今天好好證明一下，最后部分摘自《算法導論》。 首先再介紹一遍快排的思想： 通過一趟排序將待排記錄分割成獨立 ...