CS_learn/hello-algo
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2023-02-24 18:46:22 +08:00
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182
chapter_sorting/quick_sort/index.html
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@@ -25,7 +25,7 @@
<title>11.4. 快速排序 - Hello 算法</title>
<title>11.4.   快速排序 - Hello 算法</title>
@@ -111,7 +111,7 @@
<div class="md-header__topic" data-md-component="header-topic">
<span class="md-ellipsis">
11.4. 快速排序
11.4. &nbsp; 快速排序
</span>
</div>
@@ -268,14 +268,14 @@
<label class="md-nav__link" for="__nav_1" id="__nav_1_label" tabindex="0">
0. 写在前面
0. &nbsp; &nbsp; 写在前面
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
</label>
<nav class="md-nav" data-md-level="1" aria-labelledby="__nav_1_label" aria-expanded="false">
<label class="md-nav__title" for="__nav_1">
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
0. 写在前面
0. &nbsp; &nbsp; 写在前面
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -286,7 +286,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_preface/about_the_book/" class="md-nav__link">
0.1. 关于本书
0.1. &nbsp; 关于本书
</a>
</li>
@@ -300,7 +300,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_preface/suggestions/" class="md-nav__link">
0.2. 如何使用本书
0.2. &nbsp; 如何使用本书
</a>
</li>
@@ -314,7 +314,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_preface/installation/" class="md-nav__link">
0.3. 编程环境安装
0.3. &nbsp; 编程环境安装
</a>
</li>
@@ -328,7 +328,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_preface/contribution/" class="md-nav__link">
0.4. 一起参与创作
0.4. &nbsp; 一起参与创作
</a>
</li>
@@ -367,14 +367,14 @@
<label class="md-nav__link" for="__nav_2" id="__nav_2_label" tabindex="0">
1. 引言
1. &nbsp; &nbsp; 引言
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
</label>
<nav class="md-nav" data-md-level="1" aria-labelledby="__nav_2_label" aria-expanded="false">
<label class="md-nav__title" for="__nav_2">
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
1. 引言
1. &nbsp; &nbsp; 引言
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -385,7 +385,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_introduction/algorithms_are_everywhere/" class="md-nav__link">
1.1. 算法无处不在
1.1. &nbsp; 算法无处不在
</a>
</li>
@@ -399,7 +399,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_introduction/what_is_dsa/" class="md-nav__link">
1.2. 算法是什么
1.2. &nbsp; 算法是什么
</a>
</li>
@@ -444,14 +444,14 @@
<label class="md-nav__link" for="__nav_3" id="__nav_3_label" tabindex="0">
2. 计算复杂度
2. &nbsp; &nbsp; 计算复杂度
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
</label>
<nav class="md-nav" data-md-level="1" aria-labelledby="__nav_3_label" aria-expanded="false">
<label class="md-nav__title" for="__nav_3">
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
2. 计算复杂度
2. &nbsp; &nbsp; 计算复杂度
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -462,7 +462,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_computational_complexity/performance_evaluation/" class="md-nav__link">
2.1. 算法效率评估
2.1. &nbsp; 算法效率评估
</a>
</li>
@@ -476,7 +476,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_computational_complexity/time_complexity/" class="md-nav__link">
2.2. 时间复杂度
2.2. &nbsp; 时间复杂度
</a>
</li>
@@ -490,7 +490,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_computational_complexity/space_complexity/" class="md-nav__link">
2.3. 空间复杂度
2.3. &nbsp; 空间复杂度
</a>
</li>
@@ -504,7 +504,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_computational_complexity/space_time_tradeoff/" class="md-nav__link">
2.4. 权衡时间与空间
2.4. &nbsp; 权衡时间与空间
</a>
</li>
@@ -518,7 +518,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_computational_complexity/summary/" class="md-nav__link">
2.5. 小结
2.5. &nbsp; 小结
</a>
</li>
@@ -559,14 +559,14 @@
<label class="md-nav__link" for="__nav_4" id="__nav_4_label" tabindex="0">
3. 数据结构简介
3. &nbsp; &nbsp; 数据结构简介
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
</label>
<nav class="md-nav" data-md-level="1" aria-labelledby="__nav_4_label" aria-expanded="false">
<label class="md-nav__title" for="__nav_4">
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
3. 数据结构简介
3. &nbsp; &nbsp; 数据结构简介
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -577,7 +577,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_data_structure/data_and_memory/" class="md-nav__link">
3.1. 数据与内存
3.1. &nbsp; 数据与内存
</a>
</li>
@@ -591,7 +591,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_data_structure/classification_of_data_structure/" class="md-nav__link">
3.2. 数据结构分类
3.2. &nbsp; 数据结构分类
</a>
</li>
@@ -605,7 +605,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_data_structure/summary/" class="md-nav__link">
3.3. 小结
3.3. &nbsp; 小结
</a>
</li>
@@ -648,14 +648,14 @@
<label class="md-nav__link" for="__nav_5" id="__nav_5_label" tabindex="0">
4. 数组与链表
4. &nbsp; &nbsp; 数组与链表
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
</label>
<nav class="md-nav" data-md-level="1" aria-labelledby="__nav_5_label" aria-expanded="false">
<label class="md-nav__title" for="__nav_5">
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
4. 数组与链表
4. &nbsp; &nbsp; 数组与链表
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -666,7 +666,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_array_and_linkedlist/array/" class="md-nav__link">
4.1. 数组（Array）
4.1. &nbsp; 数组（Array）
</a>
</li>
@@ -680,7 +680,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_array_and_linkedlist/linked_list/" class="md-nav__link">
4.2. 链表（LinkedList）
4.2. &nbsp; 链表（LinkedList）
</a>
</li>
@@ -694,7 +694,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_array_and_linkedlist/list/" class="md-nav__link">
4.3. 列表（List）
4.3. &nbsp; 列表（List）
</a>
</li>
@@ -708,7 +708,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_array_and_linkedlist/summary/" class="md-nav__link">
4.4. 小结
4.4. &nbsp; 小结
</a>
</li>
@@ -751,14 +751,14 @@
<label class="md-nav__link" for="__nav_6" id="__nav_6_label" tabindex="0">
5. 栈与队列
5. &nbsp; &nbsp; 栈与队列
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
</label>
<nav class="md-nav" data-md-level="1" aria-labelledby="__nav_6_label" aria-expanded="false">
<label class="md-nav__title" for="__nav_6">
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
5. 栈与队列
5. &nbsp; &nbsp; 栈与队列
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -769,7 +769,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_stack_and_queue/stack/" class="md-nav__link">
5.1. 栈（Stack）
5.1. &nbsp; 栈（Stack）
</a>
</li>
@@ -783,7 +783,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_stack_and_queue/queue/" class="md-nav__link">
5.2. 队列（Queue）
5.2. &nbsp; 队列（Queue）
</a>
</li>
@@ -797,7 +797,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_stack_and_queue/deque/" class="md-nav__link">
5.3. 双向队列（Deque）
5.3. &nbsp; 双向队列（Deque）
</a>
</li>
@@ -811,7 +811,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_stack_and_queue/summary/" class="md-nav__link">
5.4. 小结
5.4. &nbsp; 小结
</a>
</li>
@@ -852,14 +852,14 @@
<label class="md-nav__link" for="__nav_7" id="__nav_7_label" tabindex="0">
6. 散列表
6. &nbsp; &nbsp; 散列表
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
</label>
<nav class="md-nav" data-md-level="1" aria-labelledby="__nav_7_label" aria-expanded="false">
<label class="md-nav__title" for="__nav_7">
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
6. 散列表
6. &nbsp; &nbsp; 散列表
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -870,7 +870,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_hashing/hash_map/" class="md-nav__link">
6.1. 哈希表（HashMap）
6.1. &nbsp; 哈希表（HashMap）
</a>
</li>
@@ -884,7 +884,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_hashing/hash_collision/" class="md-nav__link">
6.2. 哈希冲突处理
6.2. &nbsp; 哈希冲突处理
</a>
</li>
@@ -898,7 +898,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_hashing/summary/" class="md-nav__link">
6.3. 小结
6.3. &nbsp; 小结
</a>
</li>
@@ -943,14 +943,14 @@
<label class="md-nav__link" for="__nav_8" id="__nav_8_label" tabindex="0">
7. 二叉树
7. &nbsp; &nbsp; 二叉树
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
</label>
<nav class="md-nav" data-md-level="1" aria-labelledby="__nav_8_label" aria-expanded="false">
<label class="md-nav__title" for="__nav_8">
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
7. 二叉树
7. &nbsp; &nbsp; 二叉树
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -961,7 +961,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_tree/binary_tree/" class="md-nav__link">
7.1. 二叉树（Binary Tree）
7.1. &nbsp; 二叉树（Binary Tree）
</a>
</li>
@@ -975,7 +975,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_tree/binary_tree_traversal/" class="md-nav__link">
7.2. 二叉树遍历
7.2. &nbsp; 二叉树遍历
</a>
</li>
@@ -989,7 +989,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_tree/binary_search_tree/" class="md-nav__link">
7.3. 二叉搜索树
7.3. &nbsp; 二叉搜索树
</a>
</li>
@@ -1003,7 +1003,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_tree/avl_tree/" class="md-nav__link">
7.4. AVL 树 *
7.4. &nbsp; AVL 树 *
</a>
</li>
@@ -1017,7 +1017,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_tree/summary/" class="md-nav__link">
7.5. 小结
7.5. &nbsp; 小结
</a>
</li>
@@ -1054,14 +1054,14 @@
<label class="md-nav__link" for="__nav_9" id="__nav_9_label" tabindex="0">
8. 堆
8. &nbsp; &nbsp; 堆
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
</label>
<nav class="md-nav" data-md-level="1" aria-labelledby="__nav_9_label" aria-expanded="false">
<label class="md-nav__title" for="__nav_9">
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
8. 堆
8. &nbsp; &nbsp; 堆
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -1072,7 +1072,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_heap/heap/" class="md-nav__link">
8.1. 堆（Heap）
8.1. &nbsp; 堆（Heap）
</a>
</li>
@@ -1113,14 +1113,14 @@
<label class="md-nav__link" for="__nav_10" id="__nav_10_label" tabindex="0">
9. 图
9. &nbsp; &nbsp; 图
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
</label>
<nav class="md-nav" data-md-level="1" aria-labelledby="__nav_10_label" aria-expanded="false">
<label class="md-nav__title" for="__nav_10">
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
9. 图
9. &nbsp; &nbsp; 图
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -1131,7 +1131,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_graph/graph/" class="md-nav__link">
9.1. 图（Graph）
9.1. &nbsp; 图（Graph）
</a>
</li>
@@ -1145,7 +1145,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_graph/graph_operations/" class="md-nav__link">
9.2. 图基础操作
9.2. &nbsp; 图基础操作
</a>
</li>
@@ -1159,7 +1159,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_graph/graph_traversal/" class="md-nav__link">
9.3. 图的遍历
9.3. &nbsp; 图的遍历
</a>
</li>
@@ -1202,14 +1202,14 @@
<label class="md-nav__link" for="__nav_11" id="__nav_11_label" tabindex="0">
10. 查找算法
10. &nbsp; &nbsp; 查找算法
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
</label>
<nav class="md-nav" data-md-level="1" aria-labelledby="__nav_11_label" aria-expanded="false">
<label class="md-nav__title" for="__nav_11">
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
10. 查找算法
10. &nbsp; &nbsp; 查找算法
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -1220,7 +1220,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_searching/linear_search/" class="md-nav__link">
10.1. 线性查找
10.1. &nbsp; 线性查找
</a>
</li>
@@ -1234,7 +1234,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_searching/binary_search/" class="md-nav__link">
10.2. 二分查找
10.2. &nbsp; 二分查找
</a>
</li>
@@ -1248,7 +1248,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_searching/hashing_search/" class="md-nav__link">
10.3. 哈希查找
10.3. &nbsp; 哈希查找
</a>
</li>
@@ -1262,7 +1262,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_searching/summary/" class="md-nav__link">
10.4. 小结
10.4. &nbsp; 小结
</a>
</li>
@@ -1311,14 +1311,14 @@
<label class="md-nav__link" for="__nav_12" id="__nav_12_label" tabindex="0">
11. 排序算法
11. &nbsp; &nbsp; 排序算法
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
</label>
<nav class="md-nav" data-md-level="1" aria-labelledby="__nav_12_label" aria-expanded="true">
<label class="md-nav__title" for="__nav_12">
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
11. 排序算法
11. &nbsp; &nbsp; 排序算法
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -1329,7 +1329,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../intro_to_sort/" class="md-nav__link">
11.1. 排序简介
11.1. &nbsp; 排序简介
</a>
</li>
@@ -1343,7 +1343,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../bubble_sort/" class="md-nav__link">
11.2. 冒泡排序
11.2. &nbsp; 冒泡排序
</a>
</li>
@@ -1357,7 +1357,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../insertion_sort/" class="md-nav__link">
11.3. 插入排序
11.3. &nbsp; 插入排序
</a>
</li>
@@ -1380,12 +1380,12 @@
<label class="md-nav__link md-nav__link--active" for="__toc">
11.4. 快速排序
11.4. &nbsp; 快速排序
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
</label>
<a href="./" class="md-nav__link md-nav__link--active">
11.4. 快速排序
11.4. &nbsp; 快速排序
</a>
@@ -1405,35 +1405,35 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="#1141" class="md-nav__link">
11.4.1. 算法流程
11.4.1. &nbsp; 算法流程
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1142" class="md-nav__link">
11.4.2. 算法特性
11.4.2. &nbsp; 算法特性
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1143" class="md-nav__link">
11.4.3. 快排为什么快？
11.4.3. &nbsp; 快排为什么快？
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1144" class="md-nav__link">
11.4.4. 基准数优化
11.4.4. &nbsp; 基准数优化
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1145" class="md-nav__link">
11.4.5. 尾递归优化
11.4.5. &nbsp; 尾递归优化
</a>
</li>
@@ -1454,7 +1454,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../merge_sort/" class="md-nav__link">
11.5. 归并排序
11.5. &nbsp; 归并排序
</a>
</li>
@@ -1468,7 +1468,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../summary/" class="md-nav__link">
11.6. 小结
11.6. &nbsp; 小结
</a>
</li>
@@ -1556,35 +1556,35 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="#1141" class="md-nav__link">
11.4.1. 算法流程
11.4.1. &nbsp; 算法流程
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1142" class="md-nav__link">
11.4.2. 算法特性
11.4.2. &nbsp; 算法特性
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1143" class="md-nav__link">
11.4.3. 快排为什么快？
11.4.3. &nbsp; 快排为什么快？
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1144" class="md-nav__link">
11.4.4. 基准数优化
11.4.4. &nbsp; 基准数优化
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1145" class="md-nav__link">
11.4.5. 尾递归优化
11.4.5. &nbsp; 尾递归优化
</a>
</li>
@@ -1613,7 +1613,7 @@
<h1 id="114">11.4. 快速排序<a class="headerlink" href="#114" title="Permanent link">&para;</a></h1>
<h1 id="114">11.4. &nbsp; 快速排序<a class="headerlink" href="#114" title="Permanent link">&para;</a></h1>
<p>「快速排序 Quick Sort」是一种基于“分治思想”的排序算法，速度很快、应用很广。</p>
<p>快速排序的核心操作为「哨兵划分」，其目标为：选取数组某个元素为 <strong>基准数</strong>，将所有小于基准数的元素移动至其左边，大于基准数的元素移动至其右边。「哨兵划分」的实现流程为：</p>
<ol>
@@ -1884,7 +1884,7 @@
<p class="admonition-title">快速排序的分治思想</p>
<p>哨兵划分的实质是将 <strong>一个长数组的排序问题</strong> 简化为 <strong>两个短数组的排序问题</strong>。</p>
</div>
<h2 id="1141">11.4.1. 算法流程<a class="headerlink" href="#1141" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h2 id="1141">11.4.1. &nbsp; 算法流程<a class="headerlink" href="#1141" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<ol>
<li>首先，对数组执行一次「哨兵划分」，得到待排序的 <strong>左子数组</strong> 和 <strong>右子数组</strong>；</li>
<li>接下来，对 <strong>左子数组</strong> 和 <strong>右子数组</strong> 分别 <strong>递归执行</strong>「哨兵划分」……</li>
@@ -2029,21 +2029,21 @@
</div>
</div>
</div>
<h2 id="1142">11.4.2. 算法特性<a class="headerlink" href="#1142" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h2 id="1142">11.4.2. &nbsp; 算法特性<a class="headerlink" href="#1142" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p><strong>平均时间复杂度 <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span></strong> ：平均情况下，哨兵划分的递归层数为 <span class="arithmatex">\(\log n\)</span> ，每层中的总循环数为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，总体使用 <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> 时间。</p>
<p><strong>最差时间复杂度 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span></strong> ：最差情况下，哨兵划分操作将长度为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 的数组划分为长度为 <span class="arithmatex">\(0\)</span> 和 <span class="arithmatex">\(n - 1\)</span> 的两个子数组，此时递归层数达到 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 层，每层中的循环数为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，总体使用 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> 时间。</p>
<p><strong>空间复杂度 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span></strong> ：输入数组完全倒序下，达到最差递归深度 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 。</p>
<p><strong>原地排序</strong>：只在递归中使用 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> 大小的栈帧空间。</p>
<p><strong>非稳定排序</strong>：哨兵划分操作可能改变相等元素的相对位置。</p>
<p><strong>自适应排序</strong>：最差情况下，时间复杂度劣化至 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> 。</p>
<h2 id="1143">11.4.3. 快排为什么快？<a class="headerlink" href="#1143" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h2 id="1143">11.4.3. &nbsp; 快排为什么快？<a class="headerlink" href="#1143" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p>从命名能够看出，快速排序在效率方面一定“有两把刷子”。快速排序的平均时间复杂度虽然与「归并排序」和「堆排序」一致，但实际 <strong>效率更高</strong>，这是因为：</p>
<ul>
<li><strong>出现最差情况的概率很低</strong>：虽然快速排序的最差时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> ，不如归并排序，但绝大部分情况下，快速排序可以达到 <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> 的复杂度。</li>
<li><strong>缓存使用效率高</strong>：哨兵划分操作时，将整个子数组加载入缓存中，访问元素效率很高。而诸如「堆排序」需要跳跃式访问元素，因此不具有此特性。</li>
<li><strong>复杂度的常数系数低</strong>：在提及的三种算法中，快速排序的 <strong>比较</strong>、<strong>赋值</strong>、<strong>交换</strong> 三种操作的总体数量最少（类似于「插入排序」快于「冒泡排序」的原因）。</li>
</ul>
<h2 id="1144">11.4.4. 基准数优化<a class="headerlink" href="#1144" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h2 id="1144">11.4.4. &nbsp; 基准数优化<a class="headerlink" href="#1144" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p><strong>普通快速排序在某些输入下的时间效率变差</strong>。举个极端例子，假设输入数组是完全倒序的，由于我们选取最左端元素为基准数，那么在哨兵划分完成后，基准数被交换至数组最右端，从而 <strong>左子数组长度为 <span class="arithmatex">\(n - 1\)</span>、右子数组长度为 <span class="arithmatex">\(0\)</span></strong> 。这样进一步递归下去，<strong>每轮哨兵划分后的右子数组长度都为 <span class="arithmatex">\(0\)</span></strong> ，分治策略失效，快速排序退化为「冒泡排序」了。</p>
<p>为了尽量避免这种情况发生，我们可以优化一下基准数的选取策略。首先，在哨兵划分中，我们可以 <strong>随机选取一个元素作为基准数</strong>。但如果运气很差，每次都选择到比较差的基准数，那么效率依然不好。</p>
<p>进一步地，我们可以在数组中选取 3 个候选元素（一般为数组的首、尾、中点元素），<strong>并将三个候选元素的中位数作为基准数</strong>，这样基准数“既不大也不小”的概率就大大提升了。当然，如果数组很长的话，我们也可以选取更多候选元素，来进一步提升算法的稳健性。采取该方法后，时间复杂度劣化至 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> 的概率极低。</p>
@@ -2346,7 +2346,7 @@
</div>
</div>
</div>
<h2 id="1145">11.4.5. 尾递归优化<a class="headerlink" href="#1145" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h2 id="1145">11.4.5. &nbsp; 尾递归优化<a class="headerlink" href="#1145" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p><strong>普通快速排序在某些输入下的空间效率变差</strong>。仍然以完全倒序的输入数组为例，由于每轮哨兵划分后右子数组长度为 0 ，那么将形成一个高度为 <span class="arithmatex">\(n - 1\)</span> 的递归树，此时使用的栈帧空间大小劣化至 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 。</p>
<p>为了避免栈帧空间的累积，我们可以在每轮哨兵排序完成后，判断两个子数组的长度大小，仅递归排序较短的子数组。由于较短的子数组长度不会超过 <span class="arithmatex">\(\frac{n}{2}\)</span> ，因此这样做能保证递归深度不超过 <span class="arithmatex">\(\log n\)</span> ，即最差空间复杂度被优化至 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> 。</p>
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@@ -2611,7 +2611,7 @@
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@@ -2620,20 +2620,20 @@
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11.3. 插入排序
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