使用快速排序算法对K排序数组排序的时间复杂度
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）的中位数作为这里提到的数据透视。
我怎么看？
因为在一般情况下，快速排序算法的时间复杂度是O（n log（n）），正如这里提到的，“对于n的任何非平凡值，分而治之算法将需要许多O（n）次，即使数组几乎完全排序”，
我认为，如果不出现最坏情况，则使用快速排序算法对k个排序数组进行排序的时间复杂度为O（n log（n））。
我的问题是：
如果我试图避免最坏情况选择适当的枢轴并且如果最坏情况没有发生，那么使用快速排序算法对k排序数组进行排序的时间复杂度是O（n log（n）），我是对的吗？
共有1个答案
当你说快速排序的时间复杂度时，它是O（n^2），因为默认情况下假设为最坏情况。然而，如果您使用另一种策略来选择pivot，例如随机快速排序，那么默认情况下，您的时间复杂度仍然是O（n^2）。但是预期的时间复杂度是O（n log（n）），因为发生最坏情况的可能性很小。因此，如果你能以某种方式证明最坏的情况是百分之百保证不会发生的，那么你可以说时间复杂度小于O（n^2），否则，默认情况下，不管发生的可能性有多大，都会考虑最坏的情况。
-
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
-
快速排序，这是一个经典的算法，本文给出几种python的写法，供参考。 特别是python能用一句话实现快速排序。 思路说明 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。 （1） 分治法的基本思想 分治法的基本思想是：将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解
-
JavaScript算法-快速排序 快速排序是处理大数据集最快的排序算法之一。它是一种分而治之的算法，通过递归的方式将数据依次分解为包含较小元素和较大元素的不同子序列。该算法不断重复这个步骤直到所有数据都是有序的。 这个算法首先要在列表中选择一个元素作为基准值(pivot)。数据排序围绕基准值进行，将列表中小于基准值的元素移到数组的底部，将大于基准值的元素移到数组的顶部。 快速排序的算法和伪代码
-
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
-
主要内容：快速排序算法的实现提到排序算法，多数人最先想到的就是快速排序算法。快速排序算法是在分治算法基础上设计出来的一种排序算法，和其它排序算法相比，快速排序算法具有效率高、耗费资源少、容易实现等优点。 快速排序算法的实现思路是： 从待排序序列中任选一个元素（假设为 pivot）作为中间元素，将所有比 pivot 小的元素移动到它的左边，所有比 pivot 大的元素移动到它的右边； pivot 左右两边的子序列看作是两个待排