快速排序与合并排序时间比较（适合初学者）

最新推荐文章于 2025-04-11 14:01:13 发布
最新推荐文章于 2025-04-11 14:01:13 发布
阅读量477 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： java
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangbingxiazai/article/details/8070678
博客主要聚焦于快速排序与排序排序的时间比较，适合初学者了解相关排序算法在时间性能上的差异，属于信息技术领域中算法相关内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

合并排序算法，快速排序算法，递归，分治
11-22
实现并验证合并排序算法； Ex2：实现并验证快速排序算法 Ex3：用递归与分治的方法设计并实现寻找第k小元素算法
合并排序与快速排序
weixin_53113130的博客
06-10 3409
合并排序算法又叫归并排序，是用分治策略实现对n个元素进行排序的算法将待排序元素分成大小大致相同的两个子集合，分别对两个子集合进行排序，最终将排好序的子集合合并成所要求的排好序的集合。 合并方法是循环的将两个有序子序列当前的首元素进行比较，较小的元素取出，置入合并序列的左边空置位，直至其中一个子序列的最后一个元素置入合并序列中。最后将另一个子序列的剩余元素按顺序逐个置入合并序列尾部即可完成排序。（二分法） 由于排序问题的计算下界为Ω（nlog n）,所以合并排序是一个渐进最优算法 /* input 10 10
深度解析排序算法：合并排序与快速排序
最新发布
weixin_33670640的博客
04-11 319
本文深入探讨了合并排序和快速排序两种经典的排序算法，通过实例和算法分析，详细解读了它们的工作原理、优缺点及优化方法。合并排序通过分治策略，将序列不断分割后进行合并，保证了最坏情况下的时间复杂度为O(n log n)。快速排序则通过原地划分，递归排序，具有平均情况下时间复杂度也为O(n log n)，但最坏情况下会退化至O(n^2)。本文还提供了这两种排序算法的代码实现和性能分析，为读者在实际编程中选择合适的排序算法提供参考。
归并排序和快速排序
kevin的博客
04-16 3490
一，归并排序 归并排序算法实现 算法思路： 如果要排序一个数组，我们先从数组中间把数组分成左数组和右数组两部分，分别对左右数组进行排序，然后将排序好的数组合并成结果数组，排序就完成了，最后只需将结果数组复制回原数组即可。 核心思想 ----- 分治思想 分治也即是分而治之，将一个大问题分解为小的子问题来解决。分治算法一般都是用递归来实现的。分治是一种解决问题的处理思想，递归是一种编程技巧。 归并...
排序方法，合并排序 、快速排序
web_xyk的专栏
02-23 517
1.合并排序 function mergeSort(myArray) {    if (myArray.length < 2) {        return myArray;    }    var middle = Math.floor(myArray.length / 2),        left = myArray.slice(0, middle),        right = ...
希尔排序&快速排序&合并排序&基数排序&堆积树排序
09-05
希尔排序、快速排序、合并排序、基数排序以及堆积树排序都是常见的数据排序算法，每种算法都有其独特的排序方法和适用场景。以下是对这些排序算法的详细介绍： 希尔排序是由Donald Shell于1959年提出的一种插入排序...
C语言实现分治策略：合并排序与快速排序
对于初学者来说，学习分治策略并实现合并排序和快速排序能够加深对递归、递归到基本情况的转换以及算法时间复杂度分析的理解。同时，这两种排序算法在数据结构与算法面试中也是非常常见的考点，因此掌握它们对于IT...
sorting-visualizer:排序可视化工具（快速排序，合并排序，shellsort，插入选择算法）
04-01
"sorting-visualizer"就是这样一个工具，它允许用户直观地观察不同排序算法如快速排序、合并排序、希尔排序和插入选择排序的过程。 **快速排序** 快速排序是一种高效的分治算法，由C.A.R. Hoare在1960年提出。它的...
C++编程：掌握快速排序、合并排序及最大子段和算法
在探讨“算法分析与设计程序 C++”这一主题时，需要关注的是C++编程语言中实现的几个经典排序算法：快速排序（Quick Sort）、合并排序（Merge Sort）和解决最大子段和问题的算法。这些算法在计算机科学中占据着极其...
JAVA版排序算法之快速排序示例
08-31
总之，这个JAVA版的快速排序示例提供了一种清晰的方法来理解和实现快速排序，适合初学者和有经验的开发者参考。通过这个示例，你可以更好地掌握递归、分治策略以及在Java中处理列表和泛型的概念。
算法分析——合并排序和快速排序
ACMer_y的博客
09-20 1353
本文用于记录和总结算法学习中关于合并排序和快速排序的内容。合并排序和快速排序运用了分治策略来提高算法的效率，二者是如何体现分治思想，又有何异同呢？合并排序和快速排序的时间复杂度虽然相同，但不难看出合并排序算法更加稳定。一般，我们通过随机生成快速排序的基准元素来降低轴偏移对算法性能的影响。
【万字总结】快速排序详解与各种线性时间排序对比
weixin_33695082的博客
12-19 568
什么是快速排序 快速排序简介 快速排序（英文名：Quicksort，有时候也叫做划分交换排序）是一个高效的排序算法，由Tony Hoare在1959年发明（1961年公布）。当情况良好时，它可以比主要竞争对手的归并排序和堆排序快上大约两三倍。这是一个分治算法，而且它就在原地排序。 所谓原地排序，就是指在原来的数据区域内进行重排...
归并排序与快速排序
hg_zhh
09-16 281
归并#include<cstdio> #include<cstring> void merge_sort(int a[],int p,int q); void merge (int a[],int p,int r,int q); int main() { int n; scanf("%d",&n); int a[n]; for (int i=0;i<n;i++)
合并排序与快速排序算法
weixin_49588575的博客
10-04 1012
常见排序算法：合并排序与快速排序
分治法中的合并排序和快速排序
Laity000的博客
07-25 3941
分治法分治法的步骤： 分：将问题分解为同一类型、规模更小且最好相同的子问题； 治：对这些子问题求解（一般是递归方法）； 合：将已解决的子问题合并，最终得出“母”问题的解。如果不合并，可以考虑用贪心法或动态规划法。 在划分阶段治：快速排序 在合并阶段治：合并排序时间复杂度算法运行时间的递推公式：T(n)=aT(n/b)+f(n)一个规模为n的实例可以划分为b个规模为n/b的实例，其中a个实例是需要求
合并排序法时间
aaaaaayyyy的博客
12-15 294
归并排序法修改 #include <iostream.h> #include <stdlib.h> #include <iomanip.h> #include <conio.h> #include <time.h> const int N=65536*2; void BottomUpSort(short[],int); void Merg...
几种排序方法的对比（快排，归并，插入，计数）
Kim_
12-07 467
1、非递归快排 首先建立结构体存储两个下标 struct Node{ int first; int last; }; void Quicksort(int first, int last, int a[]){ int key = a[first]; int i = first; int j = last; int temp; struct Node stack[10...
算法之——归并排序和快速排序
IT荻的博客
02-08 4389
归并排序 归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。 作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现由两种方法： 自上而下的递归（所有递归的方法都可以用迭代重写，所以就有了第 2 种方法）； 自下而上的迭代； 和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响，但表现比选择排序好的...
排序——归并与快速排序
等一杯咖啡的博客
09-07 1096
I. 归并排序 归并排序思想 将数组一分为二（折半）; 分别将两部分数组进行排序； 将排序好的两部分数组进行合并成新的有序数组。 动态图演示 算法实现 利用分治算法，自顶向下的进行递归排序。动态图演示则为自下往上的排序演示。 public static void main(String[] args) { int[] array = {53, 34, 32, ...
合并排序时间复杂度
03-30
### 合并排序的时间复杂度分析 合并排序（Merge Sort）是一种基于分治策略的高效排序算法。其核心思想是将待排序的数据分为多个较小的部分，分别对它们进行排序后再逐步合并为整体有序的结果。 #### 时间复杂度推导 对于长度为 \( n \) 的输入数组，归并排序通过递归的方式将其分成两半，直到每部分只剩下一个元素为止。每次划分之后，会执行一个合并操作来重新组合这些子数组。因此，整个过程可以分解如下： 1. **划分阶段** 将大小为 \( n \) 的数组划分为两个大小为 \( n/2 \) 的子数组。这一操作本身不需要额外计算量，仅涉及简单的索引调整[^1]。 2. **递归处理子数组** 每次递归调用都会进一步将当前子数组一分为二，直至达到单个元素的程度。由于每一次划分都将规模减半，总共需要进行 \( \log_2{n} \) 层递归[^3]。 3. **合并阶段** 在每一层递归返回的过程中，都需要执行一次合并操作以重组已经排序好的子数组。假设合并两个长度分别为 \( m_1 \) 和 \( m_2 \) 的数组所需时间为线性的 \( O(m_1 + m_2) \)，那么在某一层中所有合并操作加起来总耗时为 \( O(n) \)[^2]。 综合以上三步可以看出，在归并排序过程中： - 总共有 \( \log_2{n} \) 层递归； - 每一层的合并操作耗费 \( O(n) \) 时间。 由此可得归并排序的整体时间复杂度为： \[ T(n) = O(\log_2{n}) \times O(n) = O(n \cdot \log_2{n}) \] 无论是在最佳情况、最坏情况还是平均情况下，上述结论均成立，因为任何排列顺序下的数据都需经历相同的划分与合并步骤。 #### 空间复杂度补充说明 除了关注运行效率外，还需注意到归并排序的空间开销较大。它通常需要额外分配一块与原始数组同等大小的工作空间用于存储临时结果，故而其辅助内存需求也为 \( O(n) \)[^2]。 ```python def merge_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr mid = len(arr) // 2 left_half = merge_sort(arr[:mid]) right_half = merge_sort(arr[mid:]) return merge(left_half, right_half) def merge(left, right): sorted_arr = [] i = j = 0 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]: sorted_arr.append(left[i]) i += 1 else: sorted_arr.append(right[j]) j += 1 sorted_arr.extend(left[i:]) sorted_arr.extend(right[j:]) return sorted_arr ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值