Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
Prečo je Quicksort dobrý (a bežný):
* Priemerná účinnosť prípadu: O (n log n). To je všeobecne vynikajúce pre širokú škálu údajov.
* triedenie na mieste: Quicksort je možné implementovať na mieste (alebo blízko neho), čo znamená, že pre zásobník rekurzie vyžaduje v priemere minimálny extra pamäť (O (log N) priestor).
* Efektívnosť vyrovnávacej pamäte: Vzhľadom na svoju povahu priepasti a konania, Quicksort často vykazuje dobrú lokalitu vyrovnávacej pamäte, čo môže viesť k rýchlejšiemu výkonu v praxi.
Keď Quicksort nie je najlepší:
* Najhorší scenár: Najhoršia časová zložitosť spoločnosti Quicksort je O (n^2). K tomu dochádza, keď výber pivotu dôsledne vedie k vysoko nevyváženým oddielom (napr. Keď je vstup už triedený alebo takmer triedený).
* malé súbory údajov: V prípade veľmi malých súborov údajov (napr. Polia s menej ako 10 prvkami) môžu byť jednoduchšie algoritmy, ako je triedenie vloženia alebo triedenie bubliny, v skutočnosti rýchlejšie kvôli ich nižšej režijnosti.
* Dátové charakteristiky:
* stabilita: Quicksort je vo všeobecnosti * nie * stabilný. Stabilný triedenie zachováva relatívne poradie prvkov s rovnakými kľúčmi. Ak je potrebná stabilita, sú potrebné ďalšie algoritmy.
* Externé triedenie: Ak sú údaje príliš veľké na to, aby sa zmestili do pamäte, používajú sa externé algoritmy triedenia (napr. Zlúčenie variácií zoradenia) a Quicksort nie je zvyčajne najlepšou voľbou pre tento scenár.
Lepšie algoritmy v konkrétnych prípadoch:
* Zlúčiť zoradenie:
* Časová zložitosť:Vždy O (n log n) (najlepšie, priemerné a najhoršie prípady).
* Stajňa:Áno.
* Nevýhodou:Vyžaduje O (n) priestor navyše.
* Dobré pre:Ak potrebujete zaručenú O (n log n) časovú zložitosť a stabilitu je dôležitá. Tiež vhodný na externé triedenie.
* heapsort:
* Časová zložitosť:Vždy O (n log n) (najlepšie, priemerné a najhoršie prípady).
* Na mieste:Áno (všeobecne).
* Nie stabilné:zvyčajne nie stabilné.
* Dobré pre:Ak potrebujete zaručenú O (n log n) časovú zložitosť a triedenie na mieste je dôležité.
* Radix Tried a počítanie zoradenie:
* Časová zložitosť:O (NK), kde n je počet prvkov a K je počet číslic (alebo rozsah hodnôt na spočítanie zoradenia). To môže byť lineárne (o (n)), ak sa *k *považuje za konštantné alebo malé v porovnaní s *n *.
* Nie je založené na porovnaní:Tieto algoritmy sa navzájom porovnávajú.
* Dobré pre:konkrétne typy údajov (celé čísla v rámci obmedzeného rozsahu), kde ich špecializované vlastnosti je možné využiť na mimoriadne rýchle triedenie. Radix Tried funguje dobre na reťazci alebo celé čísla s pevným počtom číslic/znakov. Zrokovanie je najlepšie, keď je rozsah celých čísel relatívne malý. Vyžadujú ďalšiu pamäť.
* timsort:
* Používa sa v Pythonovom `Sort ()` a Java's `Arys.sort ()`.
* Hybridný algoritmus:Kombinuje zlúčenie zoradenia a inzercie.
* Adaptive:Pracujte dobre na údajoch v reálnom svete, ktoré často obsahujú čiastočne zoradené sekvencie.
* Stajňa:Áno.
* Vynikajúci algoritmus triedenia všeobecného účtu.
v súhrne:
* Quicksort je všeobecne účinný algoritmus triedenia s priemernou časovou zložitosťou O (n log N).
* Problémom však môže byť jeho najhoršia časová zložitosť O (n^2).
* Zlúčenie zoradenia, heppsort, triedenie Radix, Counting Sort a Timsort môžu byť v určitých situáciách rýchlejšie ako QuickSort, v závislosti od charakteristík dát, požiadaviek stability, obmedzení pamäte a veľkosti súboru údajov.
* Timsort sa často považuje za jeden z najpraktickejších a najvýhodnejších algoritmov triedenia všeobecného účtu kvôli jeho prispôsobivosti a zaručeniu výkonnosti O (n log N).
Preto neexistuje jediný „najrýchlejší“ triediaci algoritmus, ktorý je všeobecne optimálny. Výber najlepšieho algoritmu závisí od konkrétnych potrieb aplikácie. Musíte zvážiť faktory, ako je veľkosť údajov, distribúcia údajov, požiadavky stability, dostupná pamäť a potreba zaručeného výkonu.