Java 什么'；双枢轴快速分拣和快速分拣的区别是什么？

我以前从未见过双枢轴快速排序。 它是快速排序的升级版吗？

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双枢轴快速排序和快速排序之间有什么区别？

我在Java文档中找到了这一点

排序算法是一种双枢轴快速排序算法 弗拉基米尔·雅罗斯拉夫斯基、乔恩·本特利和约书亚·布洛赫。该算法 在许多导致其他问题的数据集上提供O（n log（n））性能 快速排序将降级为二次性能，通常是 比传统（单轴）快速排序实现更快

然后我在谷歌搜索结果中找到了这个。 快速排序算法原理：

从数组中拾取一个称为轴的元素

对数组重新排序，使小于轴的所有元素位于轴之前 轴和大于轴的所有元素位于轴之后（可以使用相等的值） 无论如何）。在这个分区之后，pivot元素处于其最终位置

对较小元素的子数组和较大元素的子数组进行递归排序

相比之下，双枢轴快速排序：

（）

对于小数组（长度<17），使用插入排序算法

选择两个枢轴元素P1和P2。例如，我们可以得到第一个元素 a[左]为P1，最后一个元素a[右]为P2

P1必须小于P2，否则将进行交换。因此，有以下几个部分：

• 第一部分，索引从左+1到左-1，元素小于P1
• 第二部分，指数从L到K–1，元素大于或等于P1，小于或等于P2
• 第三部分，指数从G+1到右侧-1，元素大于P2
• 第四部分包含要用从K到G的指数检查的其余元素

将第四部分中的下一个元素a[K]与两个枢轴P1和P2进行比较， 并置于相应的第一、二或三部分

指针L、K和G在相应的方向上改变

在K时重复步骤4-5≤ G

枢轴元件P1与第一部分的最后一个元件交换， 枢轴元件P2与第三部分中的第一个元件互换

对于每个第一部分、第二部分和第三部分，递归地重复步骤1-7

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对于感兴趣的人，请看一下他们是如何在Java中实现此算法的：

如资料来源所述：

“如果可能合并，请使用给定的工作区数组切片对数组的指定范围进行排序

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该算法在许多数据集上提供O（n log（n））性能，这些数据集会导致其他快速排序降级为二次性能，并且通常比传统（单轴）快速排序实现更快。”

我只想从算法的角度补充一点（即成本仅考虑比较和交换的数量），2轴快速排序和3轴快速排序即使不差，也不比经典快速排序（使用1轴）好。 然而，它们在实践中更快，因为它们利用了现代计算机体系结构的优点。具体来说，它们的缓存未命中数更小。所以，如果我们删除所有缓存，只有CPU和主内存，在我的理解中，2/3-pivot快速排序比经典的快速排序更糟糕

参考资料： 3轴快速排序： 分析其性能优于经典快速排序的原因：

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完整且不太详细的参考资料：

非常感谢。我得到了正确的答案。@GregHewgill非常感谢。我得到了正确的答案。@GregHewgill当我有这个问题并搜索Google时，它把我带到了这里。我很高兴Barrody_JL问了这个问题，其他人也回答了这个问题！：）这就是为什么我们非常感谢Java库设计人员，我们不必实现我们自己的排序算法，否则我们都将使用冒泡排序；-）在步骤7之后和步骤8之前，可以将P1与P2进行比较。如果它们是相同的值，这意味着第二部分不需要排序，它们是P1和P2的重复项。为什么17用于插入排序。它是任意的吗？@abksrv，MergeSort是

O（n logn）

，InsertionSort是

O（n^2）

，然而这实际上是

C1*n*log（n）

和

C2*n*n

（其中C1和C2是一些常量）。当

n

较大时，常数不相关。当

n

较小时，它们可能是相关的。据推测，实施者调查发现17是临界点：

C1*log（17）>C2*17

，但

C1*log（18）

。雅罗斯洛夫斯基的原始论文（）将27而不是17设置为使用插入排序的阈值。另一方面，Yaroslovsky、Bentley和Bloch（）在Java8中的实现使用47作为阈值。可能是这里最好的。最后一个链接已过时。你还有文件吗？你可以在这里找到所有更新的课程：