Algorithm 算法描述-是heapsort还是quicksort？

我很难判断这个算法是heapsort还是quicksort

假设我有一个没有源代码的算法——它不稳定，在大型数据集上性能良好，在有序集和无序集上运行时间相似

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如果没有更多信息，是否可以判断此算法是heapsort还是quicksort？

我想说，从您拥有的数据中判断使用了什么算法几乎是不可能的

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quicksort和heapsort都是不稳定的。而且它们都能很好地处理大的输入（the）。所以这两件事告诉我们几乎什么都没有

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最后一条知识是关于排序输入的。快速排序是一种随机算法，因此排序输入在这里是不相关的。heapsort的运行时间也是n logn，用于：

HEAPSORT在长度已为的数组上的运行时间 按递增顺序排序的是Θ（n lgn），因为即使它是 已经排序的文件将被转换回堆并进行排序

按排序的长度数组上HEAPSORT的运行时间 降序为Θ（n lgn）。这是因为即使 每次删除元素时，堆将以线性时间构建 而HEAPIFY被称为，它可以覆盖整个树的高度

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我尝试猜测算法的唯一原因是利用快速排序的随机性。我的意思是，我会多次运行同一个数据集，并且会看到执行时间的潜在波动（更糟糕的情况是

O（n^2）

）.如果我没有发现任何显著的波动-这是heapsort，否则是quicksort

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如果你能分析它使用的内存，你可能会更幸运。Heapsort需要

O（1）

，而好的快速排序需要

O（logn）

额外的内存，天真的人需要

O（n）

。但是你没有这些信息可供支配

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p.S.感谢Ixanezis和Mooingduck指出现实世界中的快速排序并不是真正随机的。我不知道正确实现的快速排序是在常数数组（即所有元素都相同的数组）上以线性时间运行的。这是因为所有元素都将匹配轴，因此在将数组分为三部分的轴旋转步骤之后：

（pivot）

左右部分将为空，快速排序将立即终止

Heapsort没有这个属性：它总是在O（n log n）中运行

因此，为了区分这两种情况，我尝试对大小不断增加的常量数组进行排序，并希望在heapsort实现中看到比线性更大的减速

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这种方法还可以将heapsort与实现糟糕的快速排序实现区分开来！如果快速排序将数组分成三部分

（pivot）

，那么快速排序将需要O（n^2）时间，因为右侧部分将为空，左侧部分将包含n-1项。对10000000项数组进行排序将区分此错误的快速排序和heapsort--在现代机器上，heapsort将花费几秒钟，但执行不当的快速排序将花费数分钟。

您没有源代码，但您有执行代码可以。你可以阅读它，或者反编译它并读取反编译器的输出。这是一个测试中的问题吗？是的-这是一个旧的测试问题-因此纯粹的理论快速排序不一定是随机的。枢轴可以被选为一个范围内的中间元素。此外，它可以是一个中位数，我们可以在

O（n）

time中找到，从而提供

O（n log n）

quicksort的最坏情况时间。“quicksort是一种随机算法“我想我从未在野外见过这种算法的随机版本。它几乎总是完全确定的。然而，按照类似的思路，您可以尝试算法复杂性攻击，看看是否可以轰炸快速排序，这将证明它是一个快速排序。一个简单的方法是提供大量相同的值。大多数快速排序变成O（n^2）here@Ixanezis还有Mooingduck，谢谢你们两位的意见。我不知道，但看起来你是对的。但我仍然相信，从一次算法运行和OP的条件来看，是不可能猜测的。我同意，通常不可能知道使用哪种算法。使用中位数为3或中位数为5的快速排序，很难在数据集上运行，从而使实现表现出病态（即O（n^2））行为。但是，您可以相当容易地构造这样一个案例。有关详细信息，请参阅。几年前我们把它作为一个测试来实现。。。它使.NET这一类的软件崩溃了。（这是在.NET实现Introsort之前）。感谢您提供的详细信息。这或多或少证实了我的想法。。。但很高兴知道我从提供的信息中没有遗漏任何东西。