一、快排时间复杂度分析
快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法，其时间复杂度为O(nlogn)。快排的基本思想是通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按照此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个过程可以递归进行，以此达到整个序列变成有序序列的目的。
二、快排时间复杂度最坏
虽然快排时间复杂度为O(nlogn)，但最坏时间复杂度却可达到O(n^2)。当数组为完全有序或完全倒序时，每次切分都只能划分出一个元素，此时快排便退化成冒泡排序，时间复杂度呈现出O(n^2)的性质。
三、快排时间复杂度怎么算
快排的平均时间复杂度为O(nlogn)，这是通过以下公式求得的：
T(n) = T(k) + T(n-k-1) + Θ(n)
其中T(n)表示n个元素的数组排序所需要的时间，k为切分元素的位置，Θ(n)为将小于切分元素和大于切分元素的子数组分别排序所需要的时间。若每次切分后子数组中的元素个数相等，则有：
T(n) = 2T(n/2) + Θ(n)
该公式可以用主方法（Master Theorem）来解决，从而得到时间复杂度为O(nlogn)。
四、快排时间复杂度和空间复杂度
快排的时间复杂度已经解释清楚了，接下来让我们来看看它的空间复杂度。快排的空间复杂度为O(logn)，主要来自于递归调用。
五、快排时间复杂度是多少
快排的时间复杂度为O(nlogn)，平均来说它是一种高效的排序算法。实际上，在大多数情况下，快排的表现都要优于堆排序和归并排序。
六、快排时间复杂度稳定性
快排是不稳定的排序算法，因为在划分过程中，相等的元素可能被交换位置。
七、快排时间复杂度计算
详细的计算过程已经在第三个小标题中提到了，在这里再重复一下，即快排的平均时间复杂度为O(nlogn)。最坏时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(logn)。
八、快排时间复杂度平均
快排的平均时间复杂度已经在前面讲述过了，是O(nlogn)。
九、快排时间复杂度递归公式
快排的递归公式已经在第三个小标题中提到了，即：
T(n) = T(k) + T(n-k-1) + Θ(n)
其中T(n)表示n个元素的数组排序所需要的时间，k为切分元素的位置，Θ(n)为将小于切分元素和大于切分元素的子数组分别排序所需要的时间。若每次切分后子数组中的元素个数相等，则有：
T(n) = 2T(n/2) + Θ(n)
十、快排时间复杂度最好与最坏选取
快排时间复杂度最好与最坏都应该在使用快排时考虑到。当数组有序或者接近有序时，应该使用O(nlogn)的归并排序。而在大多数情况下，快排的表现都要优于堆排序和归并排序，特别是当数据集较大时。
代码示例：
function quickSort(arr, left, right){
if(left < right){
let pivot = partition(arr,left,right);
quickSort(arr,left,pivot-1);
quickSort(arr,pivot+1,right);
}
return arr;
}
function partition(arr, left, right){
let pivot = arr[left];
let i = left + 1;
let j = right;
while(i <= j){
while(i <= j && arr[i] < pivot) i++;
while(i pivot) j--;
if(i <= j){
[arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]];
i++;
j--;
}
}
[arr[left], arr[j]] = [arr[j], arr[left]];
return j;
}
console.log(quickSort([3,1,4,5,2])) // [1, 2, 3, 4, 5]
原创文章，作者：NSLXN，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/361098.html
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