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@@ -4135,7 +4135,7 @@
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<li><strong>复杂度的常数系数小</strong>:在上述三种算法中,快速排序的比较、赋值、交换等操作的总数量最少。这与“插入排序”比“冒泡排序”更快的原因类似。</li>
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</ul>
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<h2 id="1154">11.5.4 基准数优化<a class="headerlink" href="#1154" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p><strong>快速排序在某些输入下的时间效率可能降低</strong>。举一个极端例子,假设输入数组是完全倒序的,由于我们选择最左端元素作为基准数,那么在哨兵划分完成后,基准数被交换至数组最右端,导致左子数组长度为 <span class="arithmatex">\(n - 1\)</span>、右子数组长度为 <span class="arithmatex">\(0\)</span> 。如此递归下去,每轮哨兵划分后的右子数组长度都为 <span class="arithmatex">\(0\)</span> ,分治策略失效,快速排序退化为“冒泡排序”。</p>
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<p><strong>快速排序在某些输入下的时间效率可能降低</strong>。举一个极端例子,假设输入数组是完全倒序的,由于我们选择最左端元素作为基准数,那么在哨兵划分完成后,基准数被交换至数组最右端,导致左子数组长度为 <span class="arithmatex">\(n - 1\)</span>、右子数组长度为 <span class="arithmatex">\(0\)</span> 。如此递归下去,每轮哨兵划分后都有一个子数组的长度为 <span class="arithmatex">\(0\)</span> ,分治策略失效,快速排序退化为“冒泡排序”的近似形式。</p>
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<p>为了尽量避免这种情况发生,<strong>我们可以优化哨兵划分中的基准数的选取策略</strong>。例如,我们可以随机选取一个元素作为基准数。然而,如果运气不佳,每次都选到不理想的基准数,效率仍然不尽如人意。</p>
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<p>需要注意的是,编程语言通常生成的是“伪随机数”。如果我们针对伪随机数序列构建一个特定的测试样例,那么快速排序的效率仍然可能劣化。</p>
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<p>为了进一步改进,我们可以在数组中选取三个候选元素(通常为数组的首、尾、中点元素),<strong>并将这三个候选元素的中位数作为基准数</strong>。这样一来,基准数“既不太小也不太大”的概率将大幅提升。当然,我们还可以选取更多候选元素,以进一步提高算法的稳健性。采用这种方法后,时间复杂度劣化至 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> 的概率大大降低。</p>
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