快速排序时间复杂度为O（n×log（n））的证明

快速排序时间复杂度为O（n×log（n））的证明

之前只知道快速排序的平均时间复杂度为O（n×log（n）），最糟糕时复杂度为O（n^2），但却不知道具体原因，今天好好证明一下，最后部分摘自《算法导论》。

首先再介绍一遍快排的思想：

通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序的目的。

1、最优情况

在最优情况下，Partition每次都划分得很均匀，如果排序n个关键字，其递归树的深度就为 [log2n]+1（ [x] 表示不大于 x 的最大整数），即仅需递归 log2n 次，需要时间为T（n）的话，第一次Partiation应该是需要对整个数组扫描一遍，做n次比较。然后，获得的枢轴将数组一分为二，那么各自还需要T（n/2）的时间（注意是最好情况，所以平分两半）。于是不断地划分下去，就有了下面的不等式推断：

这说明，在最优的情况下，快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)。

2、最糟糕情况

然后再来看最糟糕情况下的快排，当待排序的序列为正序或逆序排列时，且每次划分只得到一个比上一次划分少一个记录的子序列，注意另一个为空。如果递归树画出来，它就是一棵斜树。此时需要执行n‐1次递归调用，且第i次划分需要经过n‐i次关键字的比较才能找到第i个记录，也就是枢轴的位置，因此比较次数为 ，最终其时间复杂度为O(n^2)。

3、一般情况

最后来看一下一般情况，平均的情况，设枢轴的关键字应该在第k的位置（1≤k≤n），那么：

本来想按这种思路推导出来，结果发现半天推不出结果，最后去翻阅《算法导论》7.4节，发现证明过程还是蛮复杂的，我就偷懒贴一下好了~