⚠️ 在這邊有一個小小的重點：遞迴時，資料已經被搬移過了。 我們需要保證遞迴下去的時候，資料的分布仍然是「隨機」的：也就是說，對於該子問題，其資料排列在記憶體中任一順序機率均等。 隨機排列次序 隨機排列次序2025 在這個過程它也為基準元素找尋最後擺放的位置，也就是它回傳的值。
它暫時地把基準元素移到子序列的結尾，而不會被前述方式影響到。 由於演算法只使用交換，因此最後的數列與原先的數列擁有一樣的元素。 隨機排列次序2025 要注意的是，一個元素在到達它的最後位置前，可能會被交換很多次。 這個意思是，平均上快速排序比理想的比較次數，也就是最好情況下，只大約比較糟39%。 隨機排列次序 這個快速的平均執行時間，是快速排序比其他排序演算法有實際的優勢之另一個原因。
隨機排列次序: 平均複雜度
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個序列（list）分為较小和较大的2个子序列，然后递归地排序两个子序列。 這是一個 Web 應用程序，用於對列表中的多個項目進行隨機排序。 列表中的項目可以是名稱、抽獎、ID 或數字。 每行輸入一個項目，換句話説，每行只有一個項目。 隨機排列次序 此應用程序使用更隨機化的加密函數 ( crypto.getRandomValues )，而不是常見的內置隨機函數 ( Math.random )。
- 快速排序是二叉查找树（二元搜尋樹）的一個空間最佳化版本。
- 每行輸入一個項目，換句話説，每行只有一個項目。
- 我們需要保證遞迴下去的時候，資料的分布仍然是「隨機」的：也就是說，對於該子問題，其資料排列在記憶體中任一順序機率均等。
- 由於演算法只使用交換，因此最後的數列與原先的數列擁有一樣的元素。
- 這個快速的平均執行時間，是快速排序比其他排序演算法有實際的優勢之另一個原因。
- 本頁面按「原樣」提供，不提供任何形式的明示或暗示的擔保。
- 在 Excel 中使用隨機排序是困難的，在這裏使用它是一個好主意。
本頁面按「原樣」提供，不提供任何形式的明示或暗示的擔保。 隨機排列次序2025 在 Excel 中使用隨機排序是困難的，在這裏使用它是一個好主意。 只需在此複製並粘貼 隨機排列次序2025 隨機排列次序2025 Excel 中的所有數據，然後隨機排序它們。
隨機排列次序: 演算法
对于排序算法的稳定性指标，原地分割版本的快速排序算法是不稳定的。 其他变种是可以通过牺牲性能和空间来维护稳定性的。 假設 RandomPermute 可以均勻地產生隨機排列，那麼隨機快速排序法的期望時間複雜度為 \(O(n\log n)\)。 由於一開始我們就把陣列中所有數字都打亂了，所以作為 pivot 的「第一個數字」其實是所有資料皆以均等的機率出現的。 隨機排列次序 因此，我們有 \(1/n\) 的機率選中最小值作為 pivot、有 \(1/n\) 的機率選中次小值作為 pivot、依此類推。
快速排序是二叉查找树（二元搜尋樹）的一個空間最佳化版本。 隨機排列次序 隨機排列次序 不是循序地把数据项插入到一個明確的樹中，而是由快速排序組織這些数据項到一個由递归调用所隐含的樹中。 這兩個演算法完全地產生相同的比較次數，但是順序不同。
