導航:首頁 > 源碼編譯 > 快速排序演算法的時間復雜度分析
快速排序演算法的時間復雜度分析
發布時間：2024-10-06 22:07:19❶ 快速排序的時間復雜度
快排的平均時間為：T(n) = k*n*lnn
時間復雜度為：O(n*logn)
❷ 快速排序演算法在平均情況下的時間復雜度為 求詳解
時間復雜度為O(nlogn) n為元素個數
1. 快速排序的三個步驟：
1.1. 找到序列中用於劃分序列的元素
1.2. 用元素劃分序列
1.3. 對劃分後的兩個序列重復1,2兩個步驟指導序列無法再劃分
所以對於n個元素其排序時間為
T(n) = 2*T(n/2) + n （表示將長度為n的序列劃分為兩個子序列，每個子序列需要T(n/2)
的時間，而劃分序列需要n的時間）
而 T(1) = 1 （表示長度為1的序列無法劃分子序列，只需要1的時間即可）
T(n) = 2^logn + logn * n （n被不斷二分最終只能二分logn次（最優的情況,每次選取
的元素都均分序列））
= n + nlogn
因此T(n) = O(nlogn)
以上是最優情況的推導，因此快速排序在最優情況下其排序時間為O(nlogn),通常平均情況
我們也認為是此值。
在最壞情況下其會退化為冒泡排序，T(n) = T(n - 1) + n (每次選取的元素只能將序列劃分為
一段，即自身是 最小元素或最大元素)
因此T(n) = n * (n-1) / 2 相當於O(n^2)
❸ 快速排序法的平均時間復雜度是多少
快速排序法的時間復雜度是nlogn（n×log以2為底n的對數）
拓展：
快速排序（Quicksort）是對冒泡排序的一種改進。
快速排序由C. A. R.
Hoare在1962年提出。它的基本思想是：通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小，然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列。
附各種排序法的時間復雜度如下：
與快速排序演算法的時間復雜度分析相關的資料
- 不可以使用決策樹演算法
- 史上最強大腦演算法
- java圖形識別演算法
- java基本演算法
- 演算法導論第六章
- 體彩三場兩關賠率演算法
- 高校plus網課平台源碼
- phptoken生成演算法
- 一個演算法效率可以分為
- 歸整演算法
- 計算機視覺處理的基本演算法
- ios打包編譯命令
- 幸福演算法師
- 如何安裝ccs編譯器
- 安卓答題系統源碼
- 安卓藍牙列印機源碼
- 復古時鍾源碼
- gps坐標轉百度坐標演算法
- 虛擬機多開同步源碼
- keil常量編譯後是連續地址嗎
- 小程序社區源碼
- stc單片機用什麼編譯
- 開發動態天氣預報網源碼
- cmd下載源碼
- 四川會議直播系統源碼
- 源碼搭序技巧視頻
- matting演算法
- dsl生成源碼
- 模擬駕駛游戲源碼
- 大淘寶網站源碼
- 直播源碼怎麼弄
- 數據結構冒泡排序演算法
- dijkstra演算法貪心證明
- 源碼中的工廠模式
- 為什麼燕窩溯源碼可以更改經銷商
- 什麼是作品源碼
- andlua畫質助手源碼
- go演算法實現
- 懸賞平台免費源碼
- 游戲地圖生成演算法
- php開放源碼
- 若水android源碼