1樓：新年Style
首先你說歸併排序最壞的情形為O(NlogN)，這是不正確的歸併排序假如不憑藉輔助空間的話，複雜度為O(n^2)，憑藉的話就是O(nlogn)(O(nlog2n))歸併排序均勻複雜度是 O(nlogn) 比較快快速排序快速排序的最壞狀況基於每次劃分對主元的挑選。根本的快速排序選取第乙個元素作為主元。這樣在陣列現已有序的狀況下，每次劃分將得到最壞的成果。
一種比較常見的優化辦法是隨機化演算法，即隨機選取乙個元素作為主元。這種狀況下儘管最壞狀況仍然是O(n^2)，但最壞狀況不再依賴於輸入資料，而是因為隨機函式取值欠安。實際上，隨機化快速排序得到理論最壞狀況的可能性僅為1/(2^n)。
所以隨機化快速排序能夠關於絕大多數輸入資料到達O(nlogn)的期望時刻複雜度。一位長輩做出了乙個精闢的總結：「隨機化快速排序能夠滿意乙個人一輩子的人品需求。
」隨機化快速排序的僅有缺點在於，一旦輸入資料中有許多的相同資料，隨機化的作用將直接削弱。關於極限狀況，即關於n個相同的數排序，隨機化快速排序的時刻複雜度將毫無疑問的降低到O(n^2)。解決辦法是用一種辦法進行掃瞄，使沒有交流的狀況下主元保留在原方位。
直接刺進排序是將乙個記載刺進已排序好的序表中，然後得到乙個新的、記載增1的有序序列。它需求設定乙個崗兵，一般就是用R[0]，所以它需求的輔助空間為1。
氣泡排序主要是利用相鄰鉅細比較之後的交流完成的，在交流的時候需求乙個輔助空間，所以它需求的輔助空間也為1。事實上，氣泡排序是快速排序的一種特例。
快速排序中除了交流時需求乙個資料的輔助空間。
歸併排序歸併排序主要是分治的思維，即把兩個或兩個以上的有序表組成乙個新的有序表，完成歸併排序需求和待排記載等數量的輔助空間。
2樓：
本質都是分治，不必糾結。
但是，區別是二叉樹是一種資料結構，中序遍歷可以輸出排序結果。
他不僅僅用於排序，還可以搜尋，還可用於資料隨機到達的情況下，動態儲存，多次搜尋排序輸出。
一次使用，用快排！
多次使用，均攤分析，用二叉！
3樓：
這倆其實是一回事兒
另外，你想知道哪個快，為什麼不把兩個排序都寫一遍，開乙個幾萬的陣列自己測一下時間不就知道了。何必拿上來問……
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