快速排序算法优化,快速排序算法优化方案

快速排序算法优化,快速排序算法优化方案详细介绍

本文目录一览：快速排序法在什么情况下最不利于发挥其长处

1、要排序的数据已基本有序的情况下。快速排序的基本思想是以基准元素为中心，将待排序表分成两个子表，然后继续对子表进行划分，直到所有子表的长度为1。

2、快速排序分为两个步骤，一是枢轴的选取，二是依据枢轴划分序列。当选取的枢轴划分出来的两个序列在元素数量上有明显倾斜时，不利于发挥其长处。在划分出来的序列 元素个数相等或相近的时候其优势较为明显。

3、最好的情况是枢纽元选取得当，每次都能均匀的划分序列。 时间复杂度O(nlogn)最坏情况是枢纽元为最大或者最小数字，那么所有数都划分到一个序列去了 时间复杂度为O(n^2)快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。

快速排序法

然后快速排序66左边的序列，快速快速66右边的数，最终得到一个从小大的序列。

当排序已经成为基本有序状态时，快速排序退化为O(n^2)，一般情况下，排序为指数复杂度。

快速排序的基本思想是以基准元素为中心，将待排序表分成两个子表，然后继续对子表进行划分，直到所有子表的长度为1。

一般来说，冒泡法是程序员最先接触的排序方法，它的优点是原理简单，编程实现容易，但它的缺点就是--程序的大忌--速度太慢。

找到第1个大于tep的值，与tep交换，这样右边都是比tep大的数。接下来，递归此程序，用同样方法快速排序那个tep值的左区间和右区间。

快速排序分为两个步骤，一是枢轴的选取，二是依据枢轴划分序列。当选取的枢轴划分出来的两个序列在元素数量上有明显倾斜时，不利于发挥其长处。在划分出来的序列 元素个数相等或相近的时候其优势较为明显。

快速排序方法在任何情况下均可以得到最快的排序效率,对吗?

快速排序第一趟的结果是：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。

快排平均时间复杂度大概是O(nlgn)，但待排的序列越接近无序，快排效率越高；待排序列完全有序，那快排性能就成了O(n^2)了。你举一个完全有序的序列进行快排就清楚了。

就平均时间的性能而言，快速排序最佳，即排序速度最快，所以在随机情况下，快速排序是最佳选择。一般情况下，快速排序效率最好。既要节省空间，又要有较快的排序速度，堆排序是最佳选择，其不足之处是建堆时需要消耗较多时间。

在分区时两个子分区最平衡时。因为两个子分区大小不可能同时大于n/2，所以一个分区大小为n/2的下界，另一个分区大小为n/2的上界加1时，快速排序的运行速度最快。

时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等。我不知道你说的好是什么标准，从时间上看，快速排序在比较排序中是最快的，但是快不过非比较排序。当然，在内存耗费上看，快速排序也不是耗费最小的。

快速排序的时间复杂度

1、快速排序时间复杂度如下：排序算法的时间复杂度是若文件的初始状态是正序的，一趟扫描即可完成排序。比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。所以，如果两个元素相等，是不会再交换的。

2、快速排序法的时间复杂度是nlogn（n×log以2为底n的对数）拓展：快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。

3、快速排序将不幸退化为冒泡排序，所以快速排序时间复杂度下界为O(nlogn)，最坏情况为O(n^2)。在实际应用中，快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)。

4、也就是说，在最优的情况下，快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)。最坏情况 在最坏的情况下，待排序的序列为正序或者逆序，每次划分只得到一个比上一次划分少一个记录的子序列，注意另一个为空。