以下排序算法对哪种输入数据好/坏？答案

【问题标题】：What kind of input data are the following sorting algorithms good/bad for?以下排序算法对哪种输入数据好/坏？
【发布时间】：2019-05-02 21:47:40
【问题描述】：

以下排序算法对哪种数据输入有效/无效？快速排序、合并排序、堆排序、插入排序等

我知道至少有两个因素会影响排序算法的性能：1) 输入的大小，以及 2) 数据是否已经大部分排序。但我并不确切知道这些因素如何影响算法的效率。

我想详细研究一下，所以如果有任何资源/链接可以指点我，那就太好了。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

假设快速排序基于 Hoare 分区方案（中间值作为枢轴），那么对于几乎排序的数据，它不会降低到 O(n^2) 的最坏情况时间复杂度。

合并排序总是执行 n ⌈log2(n)⌉ 移动。如果数据已经排序，则比较次数约为 (⌈n ⌈log2(n)⌉)/2。

堆排序时间复杂度大致相同（重复可能会减少运行时间）。

插入排序是该列表中唯一在数据接近排序时速度更快的排序，但它的时间复杂度为 O(n^2)。我在想，对于几乎排序的数据，时间复杂度将是 ~ O(m n)，其中 m 是不合适的元素数。

自然合并排序的变体，在扫描和识别已排序的运行时可能在小运行中使用插入排序，对已排序的数据将具有 O(n) 的时间复杂度。

【讨论】：

除排序外，它还取决于必须考虑的内存，例如，与其他排序相比，合并排序占用更多内存
@prashantrana - 是的，但这不是问题，除非输入的大小超过可用内存的 1/2，在这种情况下可以使用 block merge sort，但它比标准归并排序。块合并排序受数据影响，因为如果要排序的数组中至少有 2 · sqrt(n) 个唯一值，它会运行得最好，因为这些值用于创建工作区域，同时允许块合并排序保持稳定。