迭代快速排序的时间复杂度
我已经学习了递归快速排序，最佳情况需要O（nlogn），最坏情况需要O（n^2）。但我试图找到迭代快速排序的时间复杂度。我知道最好的情况是O（nlogn）和O（n^2）。但我不会为最好的情况辩护。我正在学习本教程
https://www.techiedelight.com/iterative-implementation-of-quicksort/
假设我们有15个元素，使枢轴索引位置始终处于中间位置，使其成为理想的最佳情况。但是我发现它是“while（！stack.empty（））”的条件，即分区数将发生6次，这与log（n）不接近。如何证明迭代快速排序中最佳情况的时间复杂度是O（nlogn）。？
共有1个答案
在第一个分区过程中，您将划分为两个分区。这需要O（n）。在下一个过程中，您有两个分区，每个分区的大小为n/2。需要O（n/2）来划分其中的每一个。第二遍的总时间为O（n/2 n/2）：O（n）。每个过程有更多的分区，但分区更小。总的来说，您进行了log（n）次传递，每次传递总共需要O（n）次时间。
它的工作方式与递归版本完全一样。唯一的区别是，在迭代版本中，您显式管理堆栈，而不是依赖递归版本中的隐式堆栈。
-
我有一个关于计算时间复杂度的非常普遍的问题（大O符号）。当人们说QuickSort最差的时间复杂度是O（n^2）（每次都选择数组的第一个元素作为轴心，并且数组是反向排序的）时，他们考虑了哪个操作来获得O（n^2）？人们会计算if/else语句所做的比较吗？或者他们只计算其进行的互换的总数？一般来说，你如何知道计算大O符号需要计算哪些“步骤”。 我知道这是一个非常基本的问题，但我已经阅读了谷歌上几乎
-
本文向大家介绍Java迭代快速排序程序，包括了Java迭代快速排序程序的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 下面是用于迭代快速排序的Java程序 示例 输出结果 一个名为Demo的类包含3个函数，“swap”用于使用临时变量交换值，一个“partition”函数根据主元素值将数组分为两半，以及“quick_sort”函数，该函数使用主元素值并基于该值对数组中的值进行排序。 在main函数中，将
-
我必须找到在c程序中输入最佳情况的快速排序的时间复杂度
-
null
-
问题： 我必须分析时间复杂度来对几乎已排序的整数值列表进行排序（使用快速排序）。 我做了什么？ 我读过SO Q1、SO Q2、SO Q3和这一本。 但是，我没有发现任何明确提到使用快速排序对k排序数组进行排序的时间复杂度的内容。 由于快速排序算法的时间复杂度取决于选择数据透视的策略，并且由于几乎排序了数据，因此有可能面临最坏情况，为了避免最坏情况，我使用了三个值（第一、中间、最后）的中位数作为这里
-
我在寻找时间复杂度方面遇到了问题。 首先，谈到MergeSort中的外部FOR，我认为重复是（1 Sumation（from i=1， to sizeOfArray）（2*i）=1 (2 4 8 16 32... size），但我也认为我错了。 我在测量内部FOR循环重复时也遇到了问题。 MergeSort（）{//迭代版本（自下而上） } 合并（int低，int中，int高）{