快速排序的最坏情况的时间复杂度和最好情况的时间复杂度分别是

快速排序复杂度最坏情况是什么？

答：快速排序复杂度最坏情况 (O (n^2))证明： 最坏情况 下就是对已经排好序的序列操作，假设是从小到大，那么last就会从 最 后一直比到first (哨兵位置) (共比较n-1次)，并且将序列分为1 和 n-1，之后n-1以类似方式被递归划分。 假设算法每次都进行了这种不对称划分，划分的 时间 代价为θ (n) [//n...

快速排序算法的时间复杂度是多少？

答：然后，获得的枢轴将数组一分为二，那么各自还需要T（n/2）的时间（注意是最好情况，所以平分两半）。 于是不断地划分下去，我们就有了下面的不等式推断。 …… 也就是说，在最优的情况下，快速排序算法的时间复杂度为O (nlogn)。 在最坏的情况下，待排序的序列为正序或者逆序，每次划分只得到一个比上一次划分少一个记录的子序列，注意另一个为空。

快速排序时间复杂度和冒泡排序一样吗？

答：但是快速排序在最坏情况下的 时间复杂度 和冒泡排序一样，是 O (n 2) ，实际上每次比较都需要交换，但是这种情况并不常见。 我们可以思考一下如果每次比较都需要交换，那么数列的平均时间复杂度是 O (nlogn) ，事实上在大多数时候，排序的速度要快于这个平均时间复杂度。

如何降低最坏情况下的时间复杂度？

答：使用 三者取中 的方法可以有效降低最坏情况下的时间复杂度。 三者取中的意思，就是将枢轴的值设置为 A [low] 、A [ (low + high)/2] 、A [high] 中的中间值。 算法简介： 快速排序 使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为较小和较大的2个子序列，然后递归地 排序 两个子序列。 步骤为： 挑选基准值：从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot）， 分割：重新 排序 数列，所 有 比基准值小的元素摆放在基准前面，所 有 比基准值大的元素摆在基准后面（与基准值相等的数可以到任何一边）。