1樓：
演算法題目被卡掉， 感覺應該是沒有使用randomized 的quick sort。雖然普通版的quick sort 期望執行時間，但是我們並不能控制input到底是什麼。如果出題者習慣給一些特定順序的input， 普通版的quick sort 分分鐘卡成insertion sort.
所以還是老話說的好，自己動手， 豐衣足食。 用完randomize之後，媽媽再也不用擔心T(n) = T(n-1)+ (n) 了
2樓：韓佳文
詳細內容可以參考《演算法導論》快排那一章，我這裡簡單說一下。
快排效能和劃分過程有關，如果劃分不平衡的話就會出現最壞情況，導致複雜度接近O(n^2)。
但快排有個很好的特點，當劃分是常數比例，複雜度都是O(nlgn)。在好壞劃分交替出現的情況下複雜度也是O(nlgn)。
這樣一來我們便有個很自然的想法，即隨機化，隨機加入乙個擾動，便能使劃分得到優化，從而達到期望的複雜度。
而且在劃分隨機化後的情況下，出現最壞情況的機率是非常非常非常小的（說三遍）。
3樓：
quicksort的期望執行時間是, 而且前面的常係數比較小。
在大量的隨機輸入下最壞情況出現的概率是極小的。
優化的partition過程進行原地排序(In place sort)，相比歸併排序這種非原地排序，可以更好地利用cache。堆排和歸併只是理論上的漸近最優(asymptotically optimal)，在實際應用中還要考慮體系結構的影響。更深入的解釋的就需要資訊理論的知識了，可以參考劉未鵬的博文數學之美番外篇：
快排為什麼那樣快
4樓：
高效排序演算法裡快排的常數1.38，最小，所以叫快排，這是算設常識。
另：快不快應該寫用理論分析，一般的就是寫遞迴式化解析式那一套，而不是用A題命中率判斷。
這麼說的原因是：
1.題目的資料可能存在特殊的分布，如果再細緻一點分析，可以把資料的分布考慮進去分析效能。
2.既然是題，那麼不一定只是簡單的排序，固定操作的時間與你要做的工作多複雜有關，也和資料量有關，效能是漸進意義下的。
可以看到，工業界多用快排當然是理論指導實踐的產物，因為工業界的資料分布更一般，更有說服力。
另：如果非嫌不夠快，理論上的高效演算法多的是，隨機化演算法也許符合您的要求？但相信以A題為目的的話肯定不會有興趣搞那麼複雜了。
另：深究排序問題請看TAOCP3
5樓：
我覺得題主根本沒測過。大量資料快排實際執行比歸併和堆排序快的多。除非你是順序什麼的。這個你可以自己寫個測試程式什麼的。
還有快排的不穩定性是指同一鍵值的資料的相對順序會發生變化，這個實際運用一點也不重要。
如果說是海量隨機資料，快排的速度絕對是穩定的。
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