我认为我理解。
在最坏的情况下，快速排序算法选择列表/数组中的最大或最小键，以便为每个递归调用进行排序（如果是递归实现）。我知道n的大小将决定递归调用的数量和比较的数量（每次递归时它将减少1）。所以我们总共有n +（n-1）+（n-2）+ ... + 2 + 1个原始比较。
我不明白。
我不太了解的部分是O（n ^ 2）？我知道它至少是O（n ^ 2），因为n +（n-1）+（n-2）+ ... + 2 + 1＆lt; n ^ 2但我怎么知道它不是说O（n * logn）？我是否必须证明结果能够安全地确认它是O（n ^ 2）还是以我看不到的方式立即明显？我想一般我怎么知道我找到了代表大O时间复杂度的最低函数。
答案 0 :(得分：3)
n +（n-1）+（n-2）+ ... + 1 = n（n + 1）/ 2（你可以通过数学归纳证明它），显然是O（n ^ 2）。
https://en.wikipedia.org/wiki/1_%2B_2_%2B_3_%2B_4_%2B_%E2%8B%AF