Perché QuickSort è buono (e comune):
* Efficienza media del caso: O (n log n). Questo è generalmente eccellente per una vasta gamma di dati.
* Ordinamento nel posto: QuickSort può essere implementato sul posto (o vicino ad esso), il che significa che richiede una memoria extra minima (O (log n) spazio in media per lo stack di ricorsione).
* Efficienza della cache: Grazie alla sua natura di divisione e conquista, Quicksort mostra spesso una buona località della cache, che può portare a prestazioni più rapide nella pratica.
Quando QuickSort non è il migliore:
* Scenario peggiore: La complessità del tempo peggiore di QuickSort è O (n^2). Ciò si verifica quando la selezione del perno porta costantemente a partizioni altamente sbilanciate (ad esempio, quando l'ingresso è già ordinato o quasi ordinato).
* Piccoli set di dati: Per set di dati molto piccoli (ad esempio, array con meno di 10 elementi), algoritmi più semplici come l'ordinamento di inserimento o l'ordinamento a bolle possono effettivamente essere più veloci a causa del loro sovraccarico inferiore.
* Caratteristiche dei dati:
* Stabilità: QuickSort è generalmente * non * stabile. Un ordinamento stabile conserva l'ordine relativo degli elementi con chiavi uguali. Se è necessaria la stabilità, sono necessari altri algoritmi.
* Ordinamento esterno: Quando i dati sono troppo grandi per adattarsi alla memoria, vengono utilizzati algoritmi di ordinamento esterni (ad es. Variazioni di ordinamento) e QuickSort non è di solito la scelta migliore per questo scenario.
Algoritmi migliori in casi specifici:
* Uordinamento di unione:
* Complessità del tempo:sempre O (n log n) (casi migliori, medi e peggiori).
* Stabile:sì.
* Farmale:richiede spazio extra (n).
* Buono per:quando hai bisogno di una complessità e stabilità del tempo O (n log n) garantita. Adatto anche per l'ordinamento esterno.
* Heapsort:
* Complessità del tempo:sempre O (n log n) (casi migliori, medi e peggiori).
* Sul posto:sì (generalmente).
* Non stabile:di solito non stabile.
* Buono per:quando hai bisogno di una complessità del tempo O (n log n) garantita e ordinamento sul posto è importante.
* ordinamento e conteggio di radix:
* Complessità del tempo:O (NK) dove n è il numero di elementi e k è il numero di cifre (o l'intervallo di valori per il conteggio dell'ordinamento). Questo può essere lineare (o (n)) se *k *è considerato costante o piccolo rispetto a *n *.
* Non basato sul confronto:questi algoritmi non si confrontano gli elementi tra loro.
* Buono per:tipi specifici di dati (numeri interi all'interno di un intervallo limitato) in cui le loro proprietà specializzate possono essere sfruttate per ordinamento eccezionalmente veloce. RADIX Ordine funziona bene su stringhe o numeri interi con un numero fisso di cifre/caratteri. Il conteggio dell'ordinanza è la migliore quando la gamma di numeri interi è relativamente piccola. Richiedono memoria extra.
* Timsort:
* Utilizzato in Python's `Ordine ()` e Java's `Arrays.sort ()`.
* Algoritmo ibrido:combina l'ordinamento di unione e l'inserimento.
* Adaptive:si comporta bene su dati del mondo reale che spesso contengono sequenze parzialmente ordinate.
* Stabile:sì.
* Eccellente algoritmo di smistamento per scopi generali.
In sintesi:
* QuickSort è un algoritmo di smistamento generalmente efficiente con una complessità temporale di tempo medio di O (n log n).
* Tuttavia, la sua complessità temporale peggiore di O (n^2) può essere un problema.
* Unisci Ordine, Heapsort, Radix Ordine, Conteing Ord e Timsort può essere più veloce di QuickSort in determinate situazioni, a seconda delle caratteristiche dei dati, dei requisiti di stabilità, dei vincoli di memoria e della dimensione del set di dati.
* Timsort è spesso considerato uno degli algoritmi di smistamento per scopi generali più pratici ed efficienti a causa della sua adattamento e delle prestazioni O (N log n) garantite.
Pertanto, non esiste un singolo algoritmo di smistamento "più veloce" che sia universalmente ottimale. La scelta del miglior algoritmo dipende dalle esigenze specifiche dell'applicazione. È necessario considerare fattori come la dimensione dei dati, la distribuzione dei dati, i requisiti di stabilità, la memoria disponibile e la necessità di prestazioni garantite.
software © www.354353.com