相关疑难解决方法(0)

该堆排序排序算法似乎有O(nlogn)的最差情况的复杂性,并且使用O(1)排序操作空间.

这似乎比大多数排序算法更好.那么,为什么不总是使用Heap Sort作为排序算法(为什么人们使用排序机制,如Merge sort或Quick sort)？

此外,我看到人们使用Heap排序中的"不稳定"一词.这意味着什么？

堆排序具有最差的情况复杂性,O(nlogn)而Quicksort O(n^2).但是,经验证据表明,快速排序是优越的.这是为什么？

迭代大型数组时，哪种算法更快：堆排序还是归并排序？为什么这些算法中的一种比另一种更快？

我正在尝试创建一种更有效的方法来对 python 中的列表和字典进行排序，并遇到了Efficient data Structurekeepingingobjectsonmultiplekeys。建议的解决方案是使用heapq模块。

然而，在我的测试中，堆似乎比原生 Python 排序算法慢两倍。下面是我用来做简单测试的代码。结果例如：

堆： 0.005993366241455078

标准： 0.0020036697387695312

有没有办法真正使用堆并提高性能，正如上面链接的帖子声称的那样？该代码会是什么样子？

这是测试它的代码：

import  random
import time
from heapq import *

standardlist = []
heaplist = []
for i in range(10000):
    num = random.randint(0,10000)
    standardlist.append(num)
    heappush(heaplist, num)

# Standard sorting method:
start_time = time.time()
sorted_list = sorted(standardlist)
finish_time_1 = time.time() - start_time

# Heap sorting method:
start_time = time.time()
heap_sorted_list = [heappop(heaplist) for i in range(len(heaplist))]
finish_time_2 = time.time() - start_time

print("Standard Finish Time:", finish_time_1) …

我给了一个公司的书面报告.我对一个问题有疑问任何人都可以帮助我吗？

以下是最快的排序算法？
a - 冒泡排序
b - shell排序
c - 堆排序
d - 快速排序

我很困惑b/w快速排序和堆排序都有时间复杂度O(nlogn).