快排的复杂度分析
1快排复杂度及其证明快速排序(Quicksort)是一种经典的排序算法，其平均时间复杂度为O(nlogn)。该算法的核心思想是通过递归地将数组分割成较小的子数组，然后分别对子数组进行排序。快速排序的步骤如下：首先选择一个基准元素，然后将数组中比基准元素小的元素放在基准元素的左边，将比基准元素大的元素放在基准元素的右边好了吧！
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1快速排序的时间复杂度可以通过对每个递归子问题的分析来得到。首先，我们需要注意到，快速排序的时间复杂度取决于基准元素的选择方式。如果每次都选择最小或最大的元素作为基准，快速排序的最坏情况时间复杂度将达到O(n^2)。为了避免这种情况，可以采用随机选择基准元素的方式，或者选择数组中的中间元素作为基准。快速排说完了。
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25. 复杂度分析时间复杂度： O(nlogn) 空间复杂度： O(logn) parttion过程，空间复杂度是： O(1) 一共递归调用logn次快速排序； 所以，快排的空间复杂度是：O(logn) 6. 稳定性问题由于partition过程不能保证算法的稳定性，所以，快排是不稳定的。partition:将数组划分成两部分partition:将数组划分成三说完了。
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2如果是在有序的情况下，长度为n的数据表要经过N次划分，此时的时间复杂度为o(N^2),如果是用三数取中，可以降低其时间复杂度。快排的空间复杂度分析：从空间性能上看，尽管快速排序需要一个元素的辅助空间，由于快速排序是递归的，每层递归调用时的指针和参数均要栈来存放，存储开销在理想的情况下为O(logN);在最坏后面会介绍。
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1快速排序复杂度分析快速排序的短板： 快速排序QuickSort采用了分治法Divide-and-ConquerMethod,通过将数组链表或其他元素集分为待排序集合和已排序集合，并在一次次迭代中将待排序集合的元素转化到已排序集合当中直到全部元素都为已排序则完成排序。快速排序利用这一策略，节约了处理已排序元素的成本。算法只关注剩余待排序等会说。
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1最坏时间复杂度：O(n2) 平均时间复杂度：O(nlogn) 辅助空间：O(n)或O(logn) 稳定性：不稳定4、合并排序VS快速排序快排的前身是归并，归并的最大问题是需要额外的存储空间，并且由于合并过程不确定，致使每个元素在序列中的最终位置上不可预知的。针对这一点，快速排序提出了新的思路：把更多的时间用在“分”上，说完了。
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1快速排序算法的时间复杂度在不同情况下有所不同。在最理想的情况下，即每次选择的基准值都能将数组平均分成两半，其时间复杂度可以达到O(n log n),其中n是待排序数组的长度。这是因为每次递归调用都会处理大约一半的元素，所以递归的深度是log n,而每一层递归都需要遍历整个数组，所以总的时间复杂度是O(n log n是什么。
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1复杂度分析快速排序的平均时间复杂度是O(nlogn),但是在实际排序中，时间复杂度和基准元素(枢轴)的选择有关。如果枢轴选取不好，那么快速排序有可能就会退化为冒泡排序，时间复杂度为O(n*n)。由于快速排序是通过递归实现的，而递归又要依靠栈空间来实现，所以快速排序相对于其它排序更耗费空间资源。
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