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对确定性快速排序和随机化快速排序进行比较。

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简介：
对输入序列的长度和排序状态发生变化时，对确定性快速排序算法与随机化快速排序算法进行了对比分析。这项分析着重考察了两种算法在实际运行过程中的时间表现，并验证了这些运行时间是否与已知的理论预测结果相一致。

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  • 快速排序确定性版本与随机化版本的对比分析
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  • 随机化快速排序
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  • 归并排序与快速排序平均时间的比较
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  • C++中归并排序和快速排序的运行时间对比分析
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  • 生成10000个随机数字并进行快速排序
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    本项目旨在编写一个程序，能够生成一万条不重复的随机整数，并采用高效算法完成数据的升序排列。此过程重点考察了快速排序算法的应用与优化。 生成10000个随机数字，并使用快速排序算法对其进行排序，然后输出排序后的数组以及整个过程所花费的时间。
     
  • OpenMP-Sort: 利用 OpenMP 实现快速排序、归并排序、基数排序及并行快速排序
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    OpenMP-Sort项目采用OpenMP技术实现多种经典排序算法的并行版本，包括快速排序、归并排序和基数排序，并创新性地提出并实现了高效的并行快速排序方法。 该程序是在 gcc 4.7.3 和 openmp 3.1 上开发的。
     
  • 冒泡排序与快速排序
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    简介：本文探讨了两种经典的排序算法——冒泡排序和快速排序。通过比较它们的工作原理、效率及应用场景，旨在帮助读者理解各自优缺点并选择合适的算法解决实际问题。 在Java编程语言中，排序算法是至关重要的组成部分之一。本段落将简要分析冒泡排序与快速排序的实现思路，并提供相应的代码示例。 以下是常见几种排序方法的时间复杂度对比表： | 排序法 | 平均时间复杂度 | 最差情形 | 稳定性 | 额外空间需求 | 备注 | |-----------|-----------------|------------|---------|--------------------|------------------| | 冒泡排序 | O(n^2) | O(n^2) | 稳定 | O(1) | 数据量较小时效果较好 | | 选择排序 | O(n^2) | O(n^2) | 不稳定 | O(1) | 数据量较小时效果较好 | | 插入排序 | O(n^2) | O(n^2) | 稳定 | O(1) | 大部分已有序时效果好 | | 快速排序 | O(nlogn) | O(n^2) | 不稳定 | O(log n) | 数据量较大时表现较好 | | Shell 排序| O(n log n) | O(n^s),1  
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    本程序为实现快速排序算法而设计，能够高效地对数据进行就地分区和递归排序，适用于多种编程语言环境。 快速排序是一种在信息学奥林匹克竞赛中常用的排序算法。这里来简单讨论一下如何实现快速排序，并分享一些相关资源。