为什么说快速排序是最快排序算法 快速排序算法( 二 )
Mo3(A) = median(A[1], A[n/2], A[n])
ninther(a) = median(Mo3(first ? of a), Mo3(middle ? of a), Mo3(final ? of a))
即取数组资源网前三分之一找出中值，然后取数组中间三分之一找出中值，再取数组最后三分之一找出中值，最后选择这三个中值中的中值 。
庞杂度
3.1 时光庞杂度
迅速排序对于已经有序的数组或者所有数据都相等的数组排序的庞杂度是O(n)，这种情形有多种办法优化，比如，可以尝试把数据分成3组，即大于枢值为一组，等于枢值为一组，小于枢值为一组，其原因很好懂得，这里就不赘述了 。也可以评估数据的个数，对于较少的数据，完整不须要应用迅速排序，可以直接应用选择排序或者希尔排序 。
迅速排序的平均庞杂度是O(n*log n)，除了迅速排序还有归并排序和堆排序的庞杂度也是O(n*log n)，那为什么一般都说迅速排序是最快的排序算法呢？其实读过我之前关于庞杂度的文章的读者应当都知道，对于庞杂度为O(C*n*log n)的算法，其庞杂度都是O(n*log n)，这里的C为常数 。迅速排序之所以最快，重要是因为它的常数C比拟小，在具体运用中，迅速排序的表示也往往比拟好的 。
3.2 空间庞杂度
迅速排序的空间庞杂度和具体的实现方法有关 。Sedgewick描写的一种计划，针对就地(in-place)排序实现，首先通过递归对元素最少的分组进行排序，最多须要O(log n)的空间，然后应用尾部递归或者迭代的方法对另一部分分组数据排序，这就避免了把这部分排序操作添加到调用栈，也就是说，这样可以限制调用栈的深度不会超过O(log n)，也就保证了空间庞杂度为O(log n) 。其他一些非就地(not-in-place)排序实现，空间庞杂度则为O(n) 。
其实也可以换个角度懂得迅速排序的空间庞杂度 。迅速排序的递归进程可以用二叉树来表现，则调用栈的层次和二叉树的深度坚持一致，那么最好的情形树的深度为O(log n)，即此时空间庞杂度为O(log n) 。而最坏的情形产生在二叉树退化成单链，深度为O(n)，空间庞杂度也就是O(n)了 。
3.3 稳固性和实际表示
迅速排序也是不稳固的排序算法 。
实测一下算法表示，简略看一下插入排序、希尔排序以及迅速排序的效力，以10000个随机数排序耗时为例：
为什么说迅速排序是最快排序算法？
很显然，迅速排序耗时仅有希尔排序的一半 。想要获取源码，后台回复『迅速排序』获取源码 。
小结剖析
迅速排序的整体思想很简略，就是先依照必定的尺度（枢值），先把数据三六九等的离开，然后在小规模内持续三六九等的分下去，直到分无可分 。也就是每个数据都找到自己的地位了 。迅速排序的空间庞杂度远大于希尔排序，这也再次解释了，在盘算机科学中，到处都存在用空间换时光的衡量(trade-off) 。
至于迅速排序枢值的选择，办法有无数种，表示也参差不齐 。但是只要服从其核心思想，排序的速度就会有质的晋升 。从代码实现角度看，迅速排序的实现仅需10多行代码，可见，好的东西往往是极其简略的，如果你把一件事搞庞杂了，不妨停下脚步，思考一下是不是做事的办法出了问题 。
很多时候，做事其实也应当如此，要学会分而治之，把大的问题依照必定的尺度无穷细分下去，到最底层时，只须要做很少的事情就可以完成一个大目的 。就像一个公司，不同人分到不同的岗位，然后各司其职，就可以发明一个巨大的公司 。
【为什么说快速排序是最快排序算法 快速排序算法】
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