首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么quicksort中的每一层调用堆栈都需要O(n)时间才能完成?

在快速排序算法中,每一层的调用堆栈都需要O(n)时间才能完成的原因是因为在每一层的递归调用中,需要对数组进行划分操作,将数组分为两部分,一部分小于基准元素,一部分大于基准元素。这个划分操作需要遍历整个数组,并将元素按照基准元素进行交换,以实现划分。

在最坏的情况下,每次划分操作都会将数组划分为一个元素和n-1个元素的两部分,即每次只能排除一个元素。因此,在最坏情况下,快速排序的时间复杂度为O(n^2)。

然而,在平均情况下,快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。这是因为在每一层的递归调用中,平均情况下可以将数组划分为大小相等的两部分,即每次可以排除一半的元素。因此,递归调用的层数为logn,每层的划分操作需要O(n)的时间,所以总体的时间复杂度为O(nlogn)。

需要注意的是,快速排序的时间复杂度是平均情况下的时间复杂度,最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)。在实际应用中,为了避免最坏情况的发生,可以采用一些优化策略,例如随机选择基准元素、三数取中法等。

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,可以参考以下内容:

  1. 云服务器(CVM):提供弹性、可靠、安全的云服务器实例,支持多种操作系统和应用场景。了解更多:腾讯云云服务器
  2. 云数据库 MySQL 版(CDB):提供高性能、可扩展的云数据库服务,支持自动备份、容灾、监控等功能。了解更多:腾讯云云数据库 MySQL 版
  3. 云原生容器服务(TKE):提供高度可扩展的容器化应用管理平台,支持快速部署、弹性伸缩、自动化运维等特性。了解更多:腾讯云云原生容器服务

请注意,以上仅为示例,实际的产品选择应根据具体需求和场景进行评估和选择。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

《算法导论》 — Chapter 7 高速排序

期望执行时间O(nlgn)。且O(nlgn)隐含常数因子非常小。另外它还能够进行就地排序在虚拟环境也能非常好工作。...由于对一个大小为0数组进行递归调用后,返回了T(n)=O(1),故算法执行时间可递归表示为: T(n) = T(n-1) + T(0) + O(n) = T(n-1) + O(n) 从直观上来看...假设将一层递归代价加起来,就能够得到一个算术级数(等式(array,2)其和值量极为O(n^2))利用代换法能够比較直接证明递归式 T(n) = T(n-1) + O(n)解为 T(n) =...因此假设在算法一层递归上,划分都是最大程度不正确称。那么算法执行时间O(n^2),亦即高速排序算法最坏情况执行时间不如插入排序好。...O(lgn)递归树,当中一层代价都是O(n),因而每当依照常数比例进行划分时,总执行时间都是O(nlgn)。

27920

快速排序解读(基于java实现)

空间复杂度和时间复杂空间复杂度: 在快速排序算法,主要消耗空间是递归调用栈和划分操作时临时变量。递归调用深度取决于递归调用次数,最坏情况下是O(n),其中n是待排序序列长度。...划分操作时需要使用常数级别的额外空间来存储临时变量,因此,快速排序空间复杂度为O(n)。时间复杂度: 快速排序平均时间复杂度为O(nlogn),最坏情况下是O(n²)。...在最坏情况下,每次划分都将序列分成一个较小子序列和一个较大子序列,这样在递归调用时,一层基准元素都是当前序列最小或最大元素,导致递归调用次数为n时间复杂度为O(n²)。...在平均情况下,基准元素选择是随机,可以将序列均匀地划分为两个子序列,这样递归调用次数约为logn,一层时间复杂度为O(n),所以平均时间复杂度为O(nlogn)。...在 main 方法,我们定义了一个示例数组 arr,然后调用 quickSort 方法对其进行排序,并输出排序后结果。

18221

Leetcode No.75 颜色分类

注意:在快速排序算法,并不产生有序子序列,但趟排序后将一个元素(基准元素)放到其最终位置上。...需要借助一个递归工作栈来保存一层递归调用必要信息,其容量应与递归调用最大深度一致。...最好情况下为log2(n+1) 最坏情况下,因为要进行n-1次递归调用,所以栈深度为O(n); 平均情况下,栈深度为O(log_{2}n)....因而空间复杂度在最坏情况下为O(n),平均情况下为O(log_{2}n) 复杂度: 快速排序运行时间与划分是否对称有关,而后者又与具体使用划分算法有关。...快速排序最坏情况发生在两个区域分别n-1个元素和0个元素时,这种最大程序不对称性若发生在一层递归上,即对应于初始排序表基本有序或基本逆序时,就得到最坏情况下时间复杂度o(n^2)。

24530

【数据结构】经典八大排序(Plus版)

实际很少使用 时间复杂度:O(N^2) 空间复杂度:O(1) 稳定性:不稳定 4....,想一想由于递归最后三层调用堆栈根据完全二叉树架构相当于总体87.5%(从下到上:50%+25%+12.5%),因此,为了节省调用堆栈空间,可以让最后这2^3=8个数据用其他排序来代替递归完成,...这样就节省了一大半以上调用堆栈性能,那么如何改动呢,这里直接在QuickSort函数里面进行修改即可: void QuickSort(int* a, int begin, int end)//快速排序...,用队列就是以层序遍历方式进行,模拟不出函数调用堆栈实际情况,只是访问顺序不一样,要保持需要那个顺序,那就要用栈。...logN,而一行即一层可以看成成最大数N,因此,其时间复杂度为O(N*logN)。

33100

【数据结构与算法】:选择排序与快速排序

,再进行交换,这就是选择排序完整过程 1.1复杂度分析 时间复杂度 最好、平均、最坏情况下时间复杂度都是 O(n^2) 原因在于,不管数组初始顺序如何,选择排序需要比较所有未排序元素来找到最小...变量key作为枢轴索引也被初始化为begin,即子数组第一个元素 2.4复杂度分析 一层时间复杂度:一层时间复杂度在快速排序推导基于对数组分区操作。...这种情况下,递归树深度是 log n ,其中一层处理时间总和是( O(n) ))。因此,最好情况下时间复杂度是( O(n log n) )。...这种情况下,递归树深度增长到( n ),每次分区操作依然需要( O(n) )时间,因此最坏情况下时间复杂度是( O(n^2) ) 空间复杂度:快速排序空间复杂度主要由递归调用深度决定。...这是因为一层递归调用需要一定空间,而递归树深度直接影响调用大小 2.5 代码优化:三数取中法选key 三数取中法是在实现快速排序时用来提高性能并降低遇到最坏情况概率一种技术。

8410

go性能分析:pprof工具

:  内存分配数据采样信息 block: 导致同步原语阻塞堆栈跟踪 cmdline: 当前程序命令行调用 goroutine:  所有当前goroutine堆栈跟踪 heap:  活动对象内存分配采样...开源框架 在不同开源框架,有提供自己封装好pprof包,调用更加方便,具体使用请参考框架文档 pprof主要核心就是将pprof路由注册到服务,并可以访问此服务即可 数据分析 数据分析通过命令...,标识为: flat:函数在 CPU 上运行时间 flat%:函数在CPU上运行时间百分比 sum%:是从上到当前行所有函数累加使用 CPU 比例,如第二行sum=48.52=28.79+19.73...cum:这个函数以及子函数运行所占用时间,应该大于等于flat cum%:这个函数以及子函数运行所占用比例,应该大于等于flat% 最后一列:函数名字 如果应用程序有性能问题,上面这些信息应该能告诉我们时间花费在哪些函数执行上...quickSort耗时比较长 生成函数调用图 可以通过svg命令,生成一个svg文件,拖动到浏览器打开即可查看函数调用图,但是需要安装 graphviz 才可以使用,具体安装方法可以自行百度 mac安装方法

2.2K21

【数据结构】八大排序之快速排序算法

通常,快速排序被认为是,在所有同数量级(O(nlogn))排序算法,其平均性能最好.但是,若初始数据序列按关键字有序或基本有序时,快速排序将蜕化为冒泡排序,其时间复杂度为O(n^2)."...——《数据结构》严蔚敏 也就是说,快排时间复杂度我们可以认为是O(nlogn),但当遇到原数组本身有序情况下,其时间复杂度就会退化至O(n^2),这个其实很好理解,举个例子就明白了: 当最优情况下...,即趟选择key时恰好选择到数组中间值时(第n层可以确定 个数字位置),快排时间复杂度如下图完全(满)二叉树: 该树每层需要遍历一遍数组,时间复杂度为n,而树高为 ,因此最优状态下快排时间复杂度仅为...而最坏情况下,即趟选择key时恰好选择到数组最大或最小值时(即一层只能确定一个数字位置),快排时间复杂度如下单支树: 该树每层遍历一遍数组,时间复杂度为n,而树高也为n,因此最坏状态下快排时间复杂度为...递归函数有以下几个缺点: 内存消耗大:递归调用会占用大量内存空间,因为每次调用需要在内存中保存当前状态和参数。

16421

漫画:什么是快速排序?(完整版)

假如给定8个元素数列,一般情况下冒泡排序需要比较8轮,轮把一个元素移动到数列一端,时间复杂度是On^2)。 而快速排序流程是什么样子呢?...如图所示,在分治法思想下,原数列在一轮被拆分成两部分,一部分在下一轮又分别被拆分成两部分,直到不可再分为止。 这样一共需要多少轮呢?...平均情况下需要logn轮,因此快速排序算法平均时间复杂度是 O(nlogn)。 基准元素选择 基准元素,英文pivot,用于在分治过程以此为中心,把其他元素移动到基准元素左右两边。...当然,即使是随机选择基准元素,每一次也有极小几率选到数列最大值或最小值,同样会影响到分治效果。 所以,快速排序平均时间复杂度是 O(nlogn),最坏情况下时间复杂度是 On^2)。...非递归实现 为什么这样说呢? 因为我们代码中一层一层方法调用,本身就是一个函数栈。每次进入一个新方法,就相当于入栈;每次有方法返回,就相当于出栈。

29610

图解算法-读后感-快速排序

分治法 所有的问题都很复杂,我经常在想,我这么牛逼,搞个项目,找个人哪怕做外包都比南京百分之90公司强,我为什么没有做起来? 我没有销售,没有人际。 所有问题混在一起看,都很复杂,都很繁琐。...里面两个关键点,第一需要拆解成小问题,第二个变成相同问题。 核心思想是归纳法。...image.png 结束 是不是一个二分法衍生熟悉场景,\log_2(n),是我们执行层数,一层n次,显然结果出来是:n*\log_2(n)。...,因为随机本身就有部分性能损坏 如果是有序数据,随机快排性能爆炸,完全是 n 比 \log_2(n),大家可以试一试。...如果是有序数据不能太大,在递归调用时,如果是普通快排,会导致堆栈溢出,而随机快排不会 建议在递归场景下面使用随机快排,效果明显,堆栈溢出概率低 总结 坚持长期主义。

43530

【数据结构与算法】深入浅出递归和迭代通用转换思想

int sum(int n ) { if(n==1) return 1; else return n+sum(n-1); } 同样是求0~n和,这段代码是每次在函数体调用自身函数,...if (n <= 1) return 1; return fib1(n-1) + fib1(n-2); } 在例子,迭代算法明显没有递归算法简洁,但是迭代算法效率高,运行时间正比于循环次数...在函数调用过程,系统会分配一个堆栈,当递归深度越深,堆栈占用就越大,造成后果就是会产生堆栈溢出。 所以,在能够用迭代地方就不要用递归。这里又有问题呢?...(四)递归转成迭代通用方式 尾递归转换成迭代 尾递归:递归特殊情况,函数调用出现在函数尾部递归方式。上述两个例子输入尾递归。 尾递归可以轻松转换成迭代方式。这里就不在具体说明了。...当然,上述例子只是一个简单例子,阐述了一个利用堆栈完成递归算法转换成迭代算法思想。 当递归中间变量增多时,就需要利用更大数据结构来存储函数调用中间变量,但思想是不变

1.3K10

八大排序(下)

理想情况下,每次都用坑pivot 将left与right区间平分 即满二叉树 一层都会将所有数遍历一遍,所有一层时间复杂度为O(N) 一共遍历了高度次 根据二叉树性质:2^h-1=N...h=log N 快速排序整体时间复杂度为O(N*logN) 5.三数取 快排什么时候为最坏情况 有序时最坏 以顺序为列 ,每次只能选出一个数 此时时间复杂度为O(N^2) 所以为了防止这种情况发生...,采用三数取 6.小区间优化 使用小区间优化是为了减少函数调用次数 当我们递归会发现最后几层函数调用占据了绝大多数 我们假设当一个区间内相差不超过10,就消除 消除部分则使用直接插入排序...free(tmp); } 3.归并排序时间复杂度 每次分为 两个对半区间 可以看作是一个满二叉树 2^h-1=N h=log N 当向上递归排序时,一层区间排序会遍历到所有数 n 时间复杂度为...O(N) 即归并排序整体时间复杂度为O(N*log N) 4.递归缺陷 如果栈深度太深,栈空间不够用,可能会造成溢出 2.非递归 1.过程 采用循环,从之前底层开始进行,一直 到整体有序

15320

7.3.2 快速排序

2 8 4 5 7 空间效率:由于快速排序是递归需要借助一个递归工作栈来保存一层递归调用必要信息,其容量应与递归调用最大深度一致。...最好情况下为log2(n+1); 最坏情况下,因为要进行n-1次递归调用,所以栈深度为O(n); 平均情况下,栈深度为O(log2 N)....因而空间复杂度在最坏情况下为On),平均情况下为O(log2 N) 时间效率: 快速排序运行时间与划分是否对称有关,而后者又与具体使用划分算法有关。...快速排序最坏情况发生在两个区域分别n-1个元素和0个元素时,这种最大程序不对称性若发生在一层递归上,即对应于初始排序表基本有序或基本逆序时,就得到最坏情况下时间复杂度o(n^2)。...在最理想状态下,也即partition()可能做到最平衡划分,得到两个子问题大小都不可能大于n/2,在这种情况下,快速排序运行速度将大大提升,此时,时间复杂度为O(nlog2N)。

30430

算法学习:快速排序

其目标是在遍历数列一次过程,通过交换元素位置,使得所有小于基准值元素位于基准之前,而所有大于基准值元素排列在其后,相等元素可以放置在任一侧,完成这一操作后,基准值恰好位于其最终排序后位置...); 这段代码实现了快速排序算法,通过quickSort函数递归地将数组分为更小子数组,并通过partition函数完成每部分排序,最终达到整个数组有序目的。...鉴于一层递归涉及遍历数组,总体操作计数约为n * log₂n。因此,快速排序在最佳情况下时间复杂度为O(n log n),表现出高度效率。...最差情况:相反,若每次选取基准值导致极不均衡分区,极端情形下每次仅将数组分为一个元素和剩余所有元素两部分,这将导致递归深度上升至n,伴随每次遍历数组操作,时间复杂度恶化为O(n²),与冒泡排序相近...平均情况:在实践,若假定分区大致均匀,即每次都能将数据集分为两个大小相似的子集,快速排序平均时间复杂度同样为O(n log n)。这对于多数随机分布数据集而言,是一个非常高效排序方案。

8010

数组查找、冒泡排序、快速排序(二)

冒泡排序冒泡排序是一种简单排序算法,它实现原理是:每次比较相邻两个元素,如果它们顺序不正确就交换它们位置,这样一轮排序都会将最大元素冒泡到数组末尾。...由于每次排序只能将一个元素归位,因此需要进行n-1轮排序才能完成整个排序过程。...[j + 1]); } } }}以上是冒泡排序示例代码,它时间复杂度为O(n^2),因此对于大规模数据排序来说效率较低。...由于快速排序采用了分治思想,因此它时间复杂度为O(n log n)。...(arr, left, j); quickSort(arr, i, right);}以上是快速排序示例代码,它时间复杂度为O(n log n),因此它在处理大规模数据排序时比冒泡排序要快得多。

33231

几种常见排序算法

下面的预排序时间复杂度是O(N)。 当gap很小时候,进行预排序就越接近有序,这时时间复杂度也是O(N)。...综上所述,希尔排序时间复杂度是O(logN*N)或者O(log3 N *N)以3为底N对数乘N。...如果是建小堆,最小数在数组顶部,已经被选出来了,那么在剩下要建一个堆,但是剩下乱了,需要重新建堆,才能选出下一个数,建堆时间复杂度是O(N),这样建队就没有效率优势了。...特性总结 归并排序缺点在于需要O(N)空间复杂度,归并排序思考更多是解决在磁盘外排序问题。...时间复杂度:O(N*lohN) 空间复杂度:O(N) 稳定性:稳定 排序算法复杂度及稳定性分析 快速排序加了三数区基本不会出现最坏情况。 稳定性是看相同值相对顺序是否发生变化。

43110

【数据结构】八大经典排序(两万字大总结)

时间复杂度为 O(N^2); 最好情况:当待排序数组为顺序时,每一次插入都不需要挪动数据,时间复杂度为 O(N); 所以直接插入排序时间复杂度为:O(N^2)。...),大家也可以先入左区间,再入右区间; 6.8 复杂度及稳定性 时间复杂度 递归版本:快排递归深度大约是 logN,一层元素个数大约是 N,所以时间复杂度为:O(NlogN); 非递归版本:...2、在每一次归并完成之后,我们需要将 tmp 归并结果拷贝到原数组,这里需要特别注意是我们进行拷贝区间,因为 tmp 中保存是整个数组区间中一部分小区间归并后结果,所以我们拷贝时候也应该拷贝到原数组对应区间中...对于递归版本归并排序来说,递归深度为 logN,一层待排序元素个数都为 N,所以时间复杂度是严格 O(NlogN);对于非递归来说,gap 每次增加二倍,每次 gap 待排序数据等于或者小于...N,所以非递归时间复杂度也是 O(NlogN); 空间复杂度 归并排序需要额外开辟一个与原数组同等大小数组用于归并,所以空间复杂度为:O(N); 稳定性 归并排序稳定性取决于我们单次归并过程是取较小元素尾插

54700

递归为什么那么慢?递归改进算法

(如果你真的理解了算法的话,否则你更晕) 缺点:它运行需要较多次数函数调用,如果调用层数比较深,需要增加额外堆栈处理(还有可能出现堆栈溢出情况),比如参数传递需要压栈等操作,会对执行效率有一定影响...例如现在要计算n=5时值,递归调用过程如下图所示,可以看出,程序向下递归,向上返回,所以一步需要存储中间变量和过程。...尾递归是极其重要,不用尾递归,函数堆栈耗用难以估量,需要保存很多中间函数堆栈。...比如f(n, sum) = f(n-1) + value(n) + sum,会保存n个函数调用堆栈,而使用尾递归f(n, sum) = f(n-1, sum+value(n)),这样则只保留后一个函数堆栈即可...三、举一反三 相信很多读者对于快速排序耳熟能详,不知道各位还记得快速排序实现就是基于递归实现么,于是这里就提供了一种优化快速排序方案,当然尾递归不能改变快速排序时间复杂度,但是提升性能还是没问题

2.1K20

快速排序算法(C++)介绍和简易实现

快速排序算法示例 快速排序复杂度 快排过程需要移动元素位置,很大程度上决定了时间复杂度。...如果一个数组由大到小排列,而选取首位(最大数)为基准,则每一个元素需要移动,而每一次移动过程:对n个元素,考虑一般情况,分割一次数组(即小排左边过程)比较和交换元素次数和n有关(虽然有的时候不用交换...,但一定会比较);而快排有一颗递归树,在数字比较随机,树比较均匀情况下,树高度近似logn,而树一层都有n个元素参与partition(数组分割成抽象数组后,多个抽象数组partition,因为...partition复杂度与n一次方相关,在估测复杂度时,可以认为一层都有n个元素参与一次partition),随机情况复杂度即为n*logn。...最坏情况这棵树只沿着一颗子树延伸,树高度为n一层仍有n个元素参与partition,复杂度为n*n

3.2K30

快速排序QuickSort

通过递归算法对比基准值而进行快速排序 快速排序利用分而治之思想,它最好和平均实际复杂度为O(nlogn),但是,如果选取基准规则正好与实际数值分布相反,例如我们选取第一个数为基准,而原始序列是倒序...,那么一轮循环,快排只能把基准放到最右侧,故快排最差时间复杂度为O(n2)。...快排算法本身没有用到额外空间,可以说需要空间为O(1);对于递归实现,也可以说需要空间是O(n),因为在递归调用时有栈开销,当然最坏情况是O(n),平均情况是O(logn)。...}; quickSort(arr,0,arr.length-1); } //这个方法就是取找基准数 private static void quickSort(...(arr,left,ltemp-1); //递归调用 } if(ltemp<right){ quickSort(arr

24420
领券