大数据算法是什么大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。通过大量的统计了解大家的喜好,想要的东西,从而得到他们想要的,比如精准营销,征
快速排序最坏时间复杂度数组举例?
快速排序法的平均时间复杂度和最坏时间复杂度分别是多少?
快速排序的平均时间复杂度和最坏时间复杂度分别是O(nlgn)、O(n^2)。
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。
快速排序最差情况递归调用栈高度O(n),平均情况递归调用栈高度O(logn),而不管哪种情况栈的每一层处理时间都是O(n),所以,平均情况(最佳情况也是平均情况)的时间复杂度O(nlogn),最差情况的时间复杂度为O(n^2)。
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快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序,它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法。快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序,其排序流程如下:
(1)首先设定一个分界值,通过该分界值将数组分成左右两部分。
(2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边,小于分界值的数据集中到数组的左边。此时,左边部分中各元素都小于或等于分界值,而右边部分中各元素都大于或等于分界值。
(3)然后,左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据,又可以取一个分界值,将该部分数据分成左右两部分,同样在左边放置较小值,右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。
(4)重复上述过程,可以看出,这是一个递归定义。通过递归将左侧部分排好序后,再递归排好右侧部分的顺序。当左、右两个部分各数据排序完成后,整个数组的排序也就完成了。
快速排序的复杂度怎么算,是多少?
这个,我确实一点也不懂,帮你搜索。 1. 快速排序-时空复杂度: 快速排序每次将待排序数组分为两个部分,在理想状况下,每一次都将待排序数组划分成等长两个部分,则需要logn次划分。 而在最坏情况下,即数组已经有序或大致有序的情况下,每次划分只能减少一个元素,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)。 快速排序在对序列的操作过程中只需花费常数级的空间。空间复杂度S(1)。 但需要注意递归栈上需要花费最少logn最多n的空间。 2.快速排序-随机化算法: 快速排序的实现需要消耗递归栈关于快速排序和归并排序的时间复杂度
首先你说归并排序最坏的情形为O(NlogN),这是不正确的归并排序如果不借助辅助空间的话,复杂度为O(n^2),借助的话就是O(nlogn)(O(nlog2n))归并排序 平均复杂度是 O(nlogn) 比较快 快速排序快速排序的最坏情况基于每次划分对主元的选择。基本的快速排序选取第一个元素作为主元。这样在数组已经有序的情况下,每次划分将得到最坏的结果。一种比较常见的优化方法是随机化算法,即随机选取一个元素作为主元。这种情况下虽然最坏情况仍然是O(n^2),但最坏情况不再依赖于输入数据,而是由于随机函数取值不佳。实际上,随机化快速排序得到理论最坏情况的可能性仅为1/(2^n)。所以随机化快速排数组快速排序时间复杂度
1、判断参数条件,其实这是递归的出口;
2、以数组的第一个元素为哨兵元素,让其他元素和它比较大小;(记住这时候第一个元素位置是口的,因为里面的值被作为哨兵元素保存起来了)
3、开始从数组尾部往前循环得到一个小于哨兵元素的元素A,把该元素A放到第一个元素位置(也就是哨兵元素位置上,因为哨兵元素位置是空的);(这时候要记住元素A的位置是空的了)
4、开始从数组头部往后循环得到一个大于哨兵元素的 元素B ,把该 元素B 放在上一步中移出的 元素A 的位置上;
5、依次循环上面3、4步,直到最后一个元素为止,那么最后一个元素就存放哨兵元素了。
6、把小于哨兵元素的那一部分和大于哨兵元素的那一部分分别递归调用本函数,依次递归排序好所有元素;
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注意事项:
通过一趟排序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,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
每次都取数组的第一个元素作为比较标准(哨兵元素),凡是大于这个哨兵元素的都放在它的右边,凡是小于这个哨兵元素的都放在它的左边;
快速排序最坏情况下的时间复杂度 最好能解释的让一个中学生明白
快排的精髓是每次选择一个基准 然后按大小分为比它小和比它大的两拨。 但是如果每次都选择的是序列中最大的或者最小的数字,那么分的时候就是一边很多,一边没有(这里不算那个选择的元素),就没起到一下子减少很多的效果。明白么。 自己画个序列来看看~相关文章
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