快速排序最好，最坏，平均复杂度分析

《大话数据结构》

        我们来分析一下快速排序法的性能。快速排序的时间性能取决于快速排序递归的深度，可以用递归树来描述递归算法的执行情况。如图9‐9‐7所示，它是{50,10,90,30, 70,40,80,60,20}在快速排序过程中的递归过程。由于我们的第一个关键字是50，正好是待排序的序列的中间值，因此递归树是平衡的，此时性能也比较好。

图9-9-7

在最优情况下，Partition每次都划分得很均匀，如果排序n个关键字，其递归树的深度就为.log2n.+1（.x.表示不大于x的最大整数），即仅需递归log2n次，需要时间为T（n）的话，第一次Partiation应该是需要对整个数组扫描一遍，做n次比较。然后，获得的枢轴将数组一分为二，那么各自还需要T（n/2）的时间（注意是最好情况，所以平分两半）。于是不断地划分下去，我们就有了下面的不等式推断。

1. T（n）≤2T（n/2） +n，T（1）=0  
2. T（n）≤2（2T（n/4）+n/2） +n=4T（n/4）+2n  
3. T（n）≤4（2T（n/8）+n/4） +2n=8T（n/8）+3n  
4. ……  
5. T（n）≤nT（1）+（log2n）×n= O(nlogn) 

也就是说，在最优的情况下，快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)。

在最坏的情况下，待排序的序列为正序或者逆序，每次划分只得到一个比上一次划分少一个记录的子序列，注意另一个为空。如果递归树画出来，它就是一棵斜树。此时需要执行n‐1次递归调用，且第i次划分需要经过n‐i次关键字的比较才能找到第i个记录，也就是枢轴的位置，因此比较次数为 ，最终其时间复杂度为O(n2)。

平均的情况，设枢轴的关键字应该在第k的位置（1≤k≤n），那么：

 

 

由数学归纳法可证明，其数量级为O(nlogn)。

就空间复杂度来说，主要是递归造成的栈空间的使用，最好情况，递归树的深度为log2n，其空间复杂度也就为O(logn)，最坏情况，需要进行n‐1递归调用，其空间复杂度为O(n)，平均情况，空间复杂度也为O(logn)。

可惜的是，由于关键字的比较和交换是跳跃进行的，因此，快速排序是一种不稳定的排序方法。

 

Reference：

https://blog.csdn.net/weshjiness/article/details/8660583