算法 系列博客

【算法】刷題范圍建議 和 代碼規范
【算法】復雜度理論 ( 時間復雜度 )

【字符串】最長回文子串 ( 蠻力算法 )
【字符串】最長回文子串 ( 中心線枚舉算法 )
【字符串】最長回文子串 ( 動態規劃算法 ) ★
【字符串】字符串查找 ( 蠻力算法 )
【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )

【算法】雙指針算法 ( 雙指針算法分類 | 相向雙指針 | 有效回文串 )
【算法】雙指針算法 ( 有效回文串 II )
【算法】哈希表 ( 兩數之和 )

【算法】快速排序
【算法】歸并排序
【算法】快速排序與歸并排序對比

---

文章目錄

• 算法 系列博客
• 一、時間復雜度
• 二、空間復雜度
• 三、排序穩定性
• 三、局部有序與整體有序

一、時間復雜度

---

快速排序 ( Quick Sort ) 與 歸并排序 ( Merge Sort ) 的時間復雜度都是 $O(n\log n)$ ;

快速排序 的 平均時間復雜度 是 $O(n\log n)$ , 該時間復雜度是一個期望值 , 快速排序在 最壞情況下會達到 $O(n^2)$ ;

如 : 數組 [1,2,3] 排序 , 有 6 種排列方式 , 計算這 6 種排序時間復雜度的平均期望就是 $O(n\log n)$ ;

最壞的情況時 [1,2,3] 排列情況 , 時間復雜度 $O(n^2)$ ;

歸并排序 的 最好情況下的時間復雜度 和 最壞情況下的時間復雜度 都是 $O(n\log n)$ ;

從時間復雜度來講 , 歸并排序 的穩定性 要比 快速排序 高 , 二者時間復雜度相當 ;

二、空間復雜度

---

從空間復雜度來講 , 歸并排序 的空間復雜度是 $O(n)$ , 快速排序 的空間復雜度是 $O(1)$ , 快速排序沒有使用額外的空間 , 在數組原地進行排序 ,

三、排序穩定性

---

排序的穩定性 : 假如數組中有兩個相同的元素 , 給這兩個相同的元素分別打上標記 , 如果每次排列得到的元素順序都是相同的 , 則說明該排序是穩定的 ;

如 : $\{2,1,1,2\}$ , 中給 $2$ 打上標記 , $\{2^{\prime },1,1,2^{\prime \prime }\}$ , 最終排序后是 $\{1,1,2^{\prime },2^{\prime \prime }\}$ 還是 $\{1,1,2^{\prime \prime },2^{\prime }\}$ ;

快速排序中 , 這兩個結果隨機出現 , 同樣使用快速排序 , 并不能保證得到的是相同的標記元素次序 ;

歸并排序 , 可以保證 , 每次排序 , 得到的都是相同的結果 ;

三、局部有序與整體有序

---

快速排序 與 歸并排序 , 都是將數組分為兩個部分 , 然后兩部分再次進行遞歸 ;

快速排序 隨便選擇了一個數組元素 p 作為中心點 , 將小于等于 p 的元素放在左邊 , 將大于等于 p 的元素放在了右邊 , 分割完畢后 , 左側的元素肯定小于右側的元素 ;
然后對左側 和 右側 再次分別選擇一個元素 m , n , 進行分割 , 分為 4 份 ,
在 4 份的基礎上 , 再次進行分割 , 分為 8 份 , 遞歸調用該快速排序算法 , 直到所有的元素有序為止 ;

快速排序 是 先整體有序 , 然后局部有序 ;

歸并排序 先根據中心點分成兩部分 , 左側和右側分別進行排序 , 兩遍都排序完畢后 , 再組合到一起 ;

歸并排序 是 先局部有序 , 然后整體有序 ;

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【算法】快速排序与归并排序对比的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。