Java クイック ソート アルゴリズムの時間計算量と空間計算量を分析する
Java クイック ソート関数の時間計算量と空間計算量の分析
Quick Sort (クイック ソート) は比較ベースのソート アルゴリズムであり、配列は 2 つの部分配列に分割されます。 、その後、配列全体がソートされるまで、2 つの部分配列が別々にソートされます。クイックソートの時間の複雑さと空間の複雑さは、このソートアルゴリズムを使用するときに考慮する必要がある重要な要素です。
クイック ソートの基本的な考え方は、要素をピボット (ピボット) として選択し、配列内の他の要素をピボットとの関係に基づいて 2 つのサブ配列に分割することです。 1 つのサブ配列が pivot. 要素以下である場合、もう 1 つのサブ配列の要素はすべて pivot. 要素以上です。次に、2 つの部分配列が再帰的に並べ替えられ、最後にマージされます。
次は、Java で実装されたクイック ソート関数のコード例です。
public class QuickSort { public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) { if (low < high) { int partitionIndex = partition(arr, low, high); quickSort(arr, low, partitionIndex - 1); quickSort(arr, partitionIndex + 1, high); } } public static int partition(int[] arr, int low, int high) { int pivot = arr[high]; int i = low - 1; for (int j = low; j < high; j++) { if (arr[j] <= pivot) { i++; swap(arr, i, j); } } swap(arr, i + 1, high); return i + 1; } public static void swap(int[] arr, int i, int j) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } public static void main(String[] args) { int[] arr = {6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4}; int n = arr.length; quickSort(arr, 0, n - 1); System.out.println("Sorted array: "); for (int num : arr) { System.out.print(num + " "); } } }
クイック ソートの時間計算量は O(nlogn) です。ここで、n は配列の長さです。各パーティションが配列を正確に均等に分割する最良のケースでは、クイック ソートの時間計算量は O(nlogn) です。最悪の場合、つまり各パーティションが配列の最小または最大の要素をピボット要素として見つける場合、クイック ソートの時間計算量は O(n^2) になります。平均すると、クイック ソートの時間計算量も O(nlogn) です。
クイック ソートの空間計算量は O(logn) です。ここで、logn は再帰呼び出しスタックの深さです。各パーティションが配列を正確に均等に分割する最良のケースでは、クイック ソートの空間複雑さは O(logn) です。最悪の場合、つまり各パーティションがピボット要素として配列の最小または最大の要素を見つける場合、クイック ソートの空間複雑さは O(n) です。平均すると、クイックソートのスペースの複雑さも O(logn) です。
クイック ソートのスペースの複雑さは、入力配列に加えて必要な追加スペースを指し、入力配列のスペースは含まれないことに注意してください。
要約すると、クイック ソートは、時間の計算量とスペースの計算量が少ない効率的な並べ替えアルゴリズムです。実際のアプリケーションでは、クイック ソートの最悪の場合の時間計算量は O(n^2) ですが、クイック ソートの平均時間計算量は O(nlogn) であり、実際のアプリケーションのデータは非常に小さいです。可能性は低いため、クイック ソートは依然として選択ソート アルゴリズムです。
以上がJava クイック ソート アルゴリズムの時間計算量と空間計算量を分析するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











この記事では、2025年の上位4つのJavaScriptフレームワーク(React、Angular、Vue、Svelte)を分析し、パフォーマンス、スケーラビリティ、将来の見通しを比較します。 強力なコミュニティと生態系のためにすべてが支配的なままですが、彼らの相対的なポップ

この記事では、カフェインとグアバキャッシュを使用してJavaでマルチレベルキャッシュを実装してアプリケーションのパフォーマンスを向上させています。セットアップ、統合、パフォーマンスの利点をカバーし、構成と立ち退きポリシー管理Best Pra

node.js 20は、V8エンジンの改善、特により速いガベージコレクションとI/Oを介してパフォーマンスを大幅に向上させます。 新機能には、より良いWebセンブリのサポートと洗練されたデバッグツール、開発者の生産性とアプリケーション速度の向上が含まれます。

Javaのクラスロードには、ブートストラップ、拡張機能、およびアプリケーションクラスローダーを備えた階層システムを使用して、クラスの読み込み、リンク、および初期化が含まれます。親の委任モデルは、コアクラスが最初にロードされ、カスタムクラスのLOAに影響を与えることを保証します

大規模な分析データセットのオープンテーブル形式であるIcebergは、データの湖のパフォーマンスとスケーラビリティを向上させます。 内部メタデータ管理を通じて、寄木細工/ORCの制限に対処し、効率的なスキーマの進化、タイムトラベル、同時wを可能にします

この記事では、リモートコードの実行を可能にする重大な欠陥であるSnakeyamlのCVE-2022-1471の脆弱性について説明します。 Snakeyaml 1.33以降のSpring Bootアプリケーションをアップグレードする方法は、このリスクを軽減する方法を詳述し、その依存関係のアップデートを強調しています

この記事では、Lambda式、Streams API、メソッド参照、およびオプションを使用して、機能プログラミングをJavaに統合することを調べます。 それは、簡潔さと不変性を通じてコードの読みやすさと保守性の改善などの利点を強調しています

この記事では、Javaプロジェクト管理、自動化の構築、依存関係の解像度にMavenとGradleを使用して、アプローチと最適化戦略を比較して説明します。
