为什么qs的这种实现如下工作,当按升序排序(100,99,..,0,99,100)排序包含数字的数组时?:
time for 50000 elements: 0.123 s
time for 100000 elements: 0.288 s
time for 150000 elements: 0.629 s
time for 200000 elements: 0.695 s
time for 250000 elements: 1.652 s
time for 300000 elements: 1.663 s
time for 350000 elements: 3.404 s
time for 400000 elements: 4.185 s
time for 450000 elements: 3.887 s
time for 500000 elements: 6.73 s
time for 550000 elements: 8.887 s
time for 600000 elements: 9.137 s
time for 650000 elements: 11.094 s
time for 700000 elements: 8.436 s
time for 750000 elements: 15.182 s
700000元素比650000元素更快。我重复了几次测试。 这是代码:
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <time.h>
#include <new>
#include <math.h>
using namespace std;
inline void swap (int *a, int *b)
{
int tmp;
tmp = *a;
*a = *b;
*b = tmp;
}
void quick_sort(int tab[], int l, int r);
int *allocate (int size);
void dec_inc (int tab[], const int length);
int main()
{
int step = 50000;
int how_many = 15;
int k = 1;
int length = step * how_many;
int *tab = allocate(length);
clock_t t2, t1;
long double dif;
while (step * k <= length)
{
dec_inc(tab, step*k);
t1 = clock();
quick_sort(tab, 0, step*k - 1);
t2 = clock();
dif = (long double)(t2 - t1)/CLOCKS_PER_SEC;
cout << "time for " << step * k << " elements: " << dif << " s" << endl;
k++;
}
delete [] tab;
system("pause");
}
int *allocate (int size)
{
try
{
return new int [size];
}
catch(bad_alloc)
{
cerr << "ERROR\n";
exit(EXIT_FAILURE);
}
}
void quick_sort(int tab[], int l, int r)
{
int v = tab[(l+r)/2];
int i = l;
int j = r;
do
{
while(tab[i] < v) i++;
while(tab[j] > v) j--;
if (i <= j)
{
swap(&tab[i], &tab[j]);
i++, j--;
}
}
while(i <= j);
if (l < j)
quick_sort(tab, l, j);
if(i < r)
quick_sort(tab, i, r);
}
void dec_inc (int tab[], const int length)
{
int i = length/2;
for (int j = 0; j < length/2; j++, i--)
{
tab[j] = i;
}
for (int j = length/2; j < length; j++, i++)
{
tab[j] = i;
}
}
答案 0 :(得分:2)
使用quicksort的一个缺点是它的稳定性。某些数据集需要比其他数据集更多的步骤进行排序。对于病理情况,它甚至可以按比例缩放为O(n ^ 2)。我测量了快速排序对您的测试数据执行的比较次数,并且发现在70000步骤中,与650000个元素相比,执行的比较较少。即使您的数据集看起来相似,但显然对于快速排序而言并非如此。有一些方法可以提高quicksort的稳定性,例如Programming Pearls。
以下是测量结果:
650000个元素的时间:4.41251秒。 NUM。比较5061169826
700000元素的时间:3.37787秒。 NUM。比较3824058435
750000元素的时间:6.07856秒。 NUM。比较6900645055
这里是相应的代码:gist