quintic 最近的时间轴更新
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V2EX 第 219564 号会员,加入于 2017-03-08 05:59:12 +08:00
quintic 最近回复了
@20015jjw 不是,朋友,阮写的是对的,复杂度是 n log n 不是 n 方,是你搞错了。

实测的支持你可以看我的回复 145 楼(如果是 n 方,n 每乘 2,时间应该乘 4,但实际是 2 )

分析的话是这样:splice 是要过一遍数组,但是是传到那个函数调用的 arr,不是大的 arr,所以他只是多过了一遍当前区域的 arr 而已,而快排本来就要过一遍当前区域来筛出小的和大的,所以这里损耗的是一个常数(一遍和两遍的区别,你看原文给出的数据也是 5 秒 vs 10 秒,就是差一个常数 2 )

很奇怪怎么会吵了一百多楼还没搞清楚……
我觉得作者可能没弄清楚*渐进*复杂度的意思:只测一个点的速度没有任何意义,要看 N 趋近无穷时的渐进行为。

删掉文中 const arr = []一行代码,我们生成若干长为二的幂次的数组并测试,

for (var i = 12; i <= 24; ++i) {
arr = [];
generateArr( Math.pow(2, i) );
console.time('N = 2^' + i);
quickSort(arr);
console.timeEnd('N = 2^' + i);
}

我得到的运行时间如下:

N = 2^12: 8.030029296875ms
N = 2^13: 5.56005859375ms
N = 2^14: 9.332763671875ms
N = 2^15: 20.909912109375ms
N = 2^16: 38.673828125ms
N = 2^17: 89.992919921875ms
N = 2^18: 187.841064453125ms
N = 2^19: 321.177001953125ms
N = 2^20: 683.663818359375ms
N = 2^21: 1461.80908203125ms
N = 2^22: 3129.0927734375ms
N = 2^23: 6694.160888671875ms
N = 2^24: 14762.876953125ms

可以看到,从 2 的 14、15 次方开始(约一万),数据规模每乘 2,运行时间也乘 2 左右,符合 N log N 在 N 趋近无穷时的增长速度( lim n->inf (2N log 2N) / (N log N) = 2 * lim (log 2 + log N) / log N = 2 * 1 = 2 )

因此,阮一峰的实现达到了快排的渐进时间复杂度,没有问题。(其实我个人偏好这种损失一定常数,但保证简洁正确的写法)
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