• sort(), based historically on qui

• sort(), based historically on quicksort. Thus, this algorithm guarantees a good runtime (n∗ log(n) complexity) on average but may have a very bad runtime (quadratic complexity) in the worst case: // sort all elements // - best n*log(n) complexity on average // - n*n complexity in worst case sort (coll.begin(), coll.end()); If avoiding the worst-case behavior is important, you should use another algorithm, such as partial_sort() or stable_sort().

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

• sort() ประวัติตาม quicksort ดังนั้น อัลกอริทึมนี้รับประกันรันไทม์ดี (n∗ log(n) ซับซ้อน) เฉลี่ย แต่อาจรันไทม์ดี (กำลังสองความซับซ้อน) ในกรณีเลวร้ายที่สุด: / / เรียงลำดับองค์ประกอบทั้งหมด / / - n*log(n) ความซับซ้อนที่สุดโดยเฉลี่ย / / - n * n ความซับซ้อนในการจัดเรียงกรณีเลวร้ายที่สุด (coll.begin(), coll.end()) ถ้าหลีกเลี่ยงพฤติกรรม worst-case เป็นสำคัญ คุณควรใช้ขั้นตอนวิธีอื่น เช่น partial_sort() หรือ stable_sort()

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

•การจัดเรียง () ตามประวัติศาสตร์ที่ quicksort ดังนั้นขั้นตอนวิธีนี้รับประกัน runtime ดี (n * log (n) ความซับซ้อน) โดยเฉลี่ย แต่อาจมี runtime ดีมาก (ความซับซ้อนสมการกำลังสอง) ในกรณีที่เลวร้ายที่สุด / / การจัดเรียงองค์ประกอบทั้งหมด / / - * บันทึกที่ดีที่สุด n (n) ความซับซ้อนโดยเฉลี่ย / / - n * n ความซับซ้อนในกรณีที่เลวร้ายการจัดเรียง (coll.begin () coll.end ()); หากหลีกเลี่ยงพฤติกรรมที่เลวร้ายที่สุดกรณีที่เป็นสิ่งสำคัญที่คุณควรใช้วิธีอื่นเช่น partial_sort () หรือ stable_sort ()

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บริการ sort() ตามประวัติศาสตร์ในควิกซอร์ต . ดังนั้น วิธีนี้รับประกันรันไทม์ดี ( N ∗ log ( n ) ความซับซ้อน ) โดยเฉลี่ย แต่อาจมีไทม์ไม่ดี ( ความซับซ้อนกำลังสอง ) ในกรณีที่เลวร้ายที่สุด : / / การจัดเรียงองค์ประกอบทั้งหมด / / ที่ดีที่สุด - N * log ( n ) ความซับซ้อนเฉลี่ย / / - n * N ความซับซ้อนในกรณีที่เลวร้ายที่สุด เรียง ( คอล begin() coll . , . end() ) ; ถ้าหลีกเลี่ยงพฤติกรรมที่เลวร้ายที่สุดคือสิ่งสำคัญคุณควรใช้วิธีอื่น เช่น partial_sort() หรือ stable_sort() .