高级排序 04 快速排序基础版的问题-优快云博客

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本文通过实验对比了快速排序与归并排序在一般性和近乎有序数组上的性能表现，发现快速排序在一般性测试中表现更优，但在近乎有序数组上性能退化为O(n^2)，而归并排序保持稳定。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

结论

对于近乎有序的数组，游标 j 近乎移不动，导致的问题是，下一次的partition要处理的元素是从 j 的右边到结束所有的元素；
在待排序的数据近乎有序的情况下，快速排序退化成O(n^2)；
甚至由于递归的层数太多，会造成StackOverflowError的错误，在这种情况下，为了测试出算法的耗时，需要将虚拟机参数-Xss适当调大：-Xss10m；

测试代码

import java.util.Arrays;

public class Main {

    // 比较Merge Sort和Quick Sort两种排序算法的性能效率
    // 两种排序算法虽然都是O(nlogn)级别的, 但是Quick Sort算法有常数级的优势
    // Quick Sort要比Merge Sort快, 即使我们对Merge Sort进行了优化
    public static void main(String[] args) {

        int N = 1000000;

        // 测试1 一般性测试
        System.out.println("Test for random array, size = " + N + " , random range [0, " + N + "]");

        Integer[] arr1 = SortTestHelper.generateRandomArray(N, 0, N);
        Integer[] arr2 = Arrays.copyOf(arr1, arr1.length);

        SortTestHelper.testSort("_03.sorting_advanced._05.quick_sort.MergeSort", arr1);
        SortTestHelper.testSort("_03.sorting_advanced._05.quick_sort.QuickSort", arr2);

        System.out.println();


        // 测试2 测试近乎有序的数组
        // 但是对于近乎有序的数组, 我们的快速排序算法退化成了O(n^2)级别的算法
        // 思考一下为什么对于近乎有序的数组, 快排退化成了O(n^2)的算法? :)
        int swapTimes = 100;
        assert swapTimes >= 0;

        System.out.println("Test for nearly ordered array, size = " + N + " , swap time = " + swapTimes);

        arr1 = SortTestHelper.generateNearlyOrderedArray(N, swapTimes);
        arr2 = Arrays.copyOf(arr1, arr1.length);

        SortTestHelper.testSort("_03.sorting_advanced._05.quick_sort.MergeSort", arr1);
        SortTestHelper.testSort("_03.sorting_advanced._05.quick_sort.QuickSort", arr2);

        return;
    }
}

输出：

Test for random array, size = 1000000 , random range [0, 1000000]
MergeSort : 475ms
QuickSort : 350ms

Test for nearly ordered array, size = 1000000 , swap time = 100
MergeSort : 94ms
QuickSort : 21513ms