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我正在尝试学习复杂性分析以及如何根据第一性原理进行分析。以QuickSort为例，我希望能够推导出该算法的平均情况复杂度的O符号表达式。
我知道 QuickSort 是 O(nlog(n)) 并且我理解为什么它必须在每次迭代时传递 n 个元素，并且递归深度是 log n。但我不知道你如何用第一原理来证明这一点，即计算原始操作。
最佳答案
Knuth，在计算机编程艺术，第 3 卷(排序和搜索)，第 5.2.2 节(按交换排序)中，详分割析了快速排序的具体实现(在 MIX 中， 当然)。他可能是世界上唯一愿意为人类消费而手动进行此类分析的人。
关于algorithm - 从第一性原理分析 QuickSort 的复杂性，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10399641/
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我已经使用多线程实现了快速排序，它正确地对整数数组进行了排序，但是它比普通的快速排序需要更长的时间来执行。例如，对 10000 个整数进行排序多线程:6856 毫秒正常:1毫秒 我不知道我的代码有什么
关闭。这个问题是opinion-based .它目前不接受答案。 想要改进这个问题？ 更新问题，以便 editing this post 可以用事实和引用来回答它. 关闭 9 年前。 Improve
我正在比较 Julia 和 C++ 之间的性能。然后我发现 Julia 中的快速排序要快得多(甚至比 C++ 还要快)，尤其是当数组的大小非常大时。 任何人都可以解释原因吗？ quickSort.jl
据说特定的分区算法可以导致稳定的快速排序，我想知道要做到这一点需要什么细节？ 如果有人有创建此类算法的示例或提示，将会有所帮助 最佳答案 分区算法被用作快速排序算法的“核心”。 “明智地”使用分区算法
我试图了解 APL 中的经典快速排序: Q←{1≥≢⍵:⍵ ⋄ S←{⍺⌿⍨⍺ ⍺⍺ ⍵} ⋄ ⍵((∇S))⍵⌷⍨?≢⍵} 有些东西我不明白，有些风格选择让我很困扰，所以我将把它们全部列出来。我希望
我对快速排序的理解是 选择一个枢轴元素(在本例中我选择中间元素作为枢轴) 在极值处初始化左指针和右指针。 查找枢轴左侧第一个大于枢轴的元素。 同样找到枢轴右侧第一个小于枢轴的元素 交换 3 和 4 中
我在此指出，很难进行稳定的快速排序。但是，我的快速排序似乎很稳定。 quicksortBy _ []=[] quicksortBy key (pivot:rest)= (quicksortBy
我在此指出，很难进行稳定的快速排序。但是，我的快速排序似乎很稳定。 quicksortBy _ []=[] quicksortBy key (pivot:rest)= (quicksortBy
我读到可以让快速排序以 O(nlogn) 运行 该算法表示在每一步中选择中位数作为主元 但是，假设我们有这个数组: 10 8 39 2 9 20 哪个值将是中位数？ 在数学中，如果我没记错的话，中位数
我有这样一个算法问题:我需要让 Quicksort 像这样工作: 1) 数组的下标为奇数时，应从小到大排序 2) 即使是索引也应该从大到小排序。 所以如果我们有数组:2 5 1 3 4 0 6 2 5
我是 Java 新手，我正在尝试实现 QuickSort。下面是我的脚本。 public class QuickSort { public static void main(String[]
你能解释一下这个用java实现的快速排序算法有什么问题吗？ static ArrayList quickSort(ArrayList array){ if (array.size() a =
我正在尝试使用就地排序在 python 中编写快速排序代码。我的代码在子数组中运行完美，但是它似乎无法将子数组粘在一起以形成最终的排序数组。 def quickSort (ar): if le
已关闭。此问题需要 debugging details 。目前不接受答案。 编辑问题以包含 desired behavior, a specific problem or error, and the
我有一个程序来接收一个结构，存储它然后对其进行排序。我尝试过使用希尔排序，但后来我选择了快速排序算法。但是，当我尝试在排序后打印数组时，它仍然返回未排序的数组。请记住，我正在尝试按“num_aluno
当我尝试运行此 QuickSort 时，出现段错误:11，但它编译正常。我使用驱动程序运行它，这就是我使用 fastsort() 和 fastsortR() 的原因。是什么导致了分段？ /* ---
我现在正在学习不同类型的排序，我发现，从某个点开始，我的快速排序算法根本无法快速工作。 这是我的代码: class QuickSort { // partitioning arr
我正在编写一个网络应用程序，它会向用户询问一系列问题，这些问题只是两个值的主观比较。他们选择更大的那个，然后它构成了排序所需的下一个比较。目标是对58个项目进行排序，并显示排序列表。 我想使用快速排序
我一直在用头撞 table 。 我需要创建一个 n 大小的数组，该数组针对快速排序分区进行了优化。它将用于演示 QuickSort 的最佳案例的增长。我知道在最好的情况下，QuickSort 必须为每
对于quickSort，我有以下4种分区方法的代码.现在，如果我运行代码，各种分区的性能如下 partition0 性能为 1877， 分区 2 是 781， 分区 3 674， partition4
我是一名优秀的程序员,十分优秀！