快速排序的最坏情况时间复杂度为O（n ^ 2），而其他类似堆排序和合并排序的最坏情况时间复杂度为O（n log n）..但快速排序被认为更快...为什么呢？
答案 0 :(得分：1)
虽然快速排序的最坏情况时间复杂度为 O（n ^ 2），但只要快速排序实现正确随机化输入，其平均情况（预期）运行时间为< em> O（n log n）。
此外，与其他流行选择（如合并排序）相比，在实践中隐含的渐近符号隐藏的常数因子非常小。因此，在期望中，快速排序将胜过其他 O（n log n）比较排序，尽管最差情况界限较少
答案 1 :(得分：1)
另一方面，如果对整数数组进行排序，那么计数/基数排序是最快的。
通常，合并排序会比快速排序更多移动但比较少。合并排序的典型实现使用与原始数组大小相同的临时数组，或者大小的1/2（排序后半部分到下半部分，将前半部分分类为临时数组，将临时数组+第二部分合并为原始数组）因此它需要比快速排序更多的空间，最佳只需要log2（n）嵌套级别，并且为了避免最坏情况嵌套，可以使用嵌套检查并将快速排序更改为堆排序（这称为introsort）。 / p>
如果比较开销大于移动开销，则合并排序更快。比较花费比移动更长的常见示例是将指针数组排序到字符串。只移动（4或8字节）指针，而字符串可能会大得多（对于大量字符串也类似）。
如果要对要排序的数据进行重要的预排序，则timsort（固定大小的运行）或“自然”合并排序（可变大小的运行）将更快。
答案 2 :(得分：0)
不完全那样。 Quicksort在大多数情况下是最好的，但它的时间复杂度可以是O（n ^ 2），它并不意味着它总是如此。问题在于选择正确的枢轴点，如果选择正确，则时间复杂度为O（n log n）。 此外，quicksort是最便宜/最简单的实施之一。