什么更昂贵：比较或访问数组的索引

Question

基本上我在 youtube 上看到了我的视频，该视频显示了排序算法的可视化，他们提供了程序，以便我们可以使用它.. 程序计算了两个主要内容（比较、数组访问）.. 我想看看哪一个（合并和快速）排序是最快的..

100个随机数

快速排序：
比较 1000
数组访问 1400

归并排序：
比较 540
数组访问 1900

所以快速排序使用较少的数组访问，而合并排序使用较少的比较，并且差异随着索引的数量而增加..那么其中哪一个对计算机来说更难做？

Answer 1

排序性能取决于许多条件，我认为回答您的确切问题不会带来有用的答案（您可以自己轻松地对其进行基准测试）。

1. 对少量元素进行排序通常不是时间紧迫的，基准测试对较大的列表有意义。
2. 此外，对整数数组进行排序的情况也很少见，对对象列表进行排序并比较它们的一个或多个属性更为常见。
3. 如果您追求性能，请考虑多线程。
4. MergeSort 是稳定的（相等的元素保持它们的相对位置），QuickSort 不是，因此您在比较不同的结果。

在您的示例中，快速排序算法在大多数情况下可能更快。如果比较更复杂，例如string 而不是 int 或多个字段，MergeSort 将变得越来越有效，因为它需要更少（昂贵）的比较。如果要对排序进行并行化，MergeSort 是因为算法本身就注定的。

Answer 2

数字已关闭。 100 个随机数的实际运行结果。请注意，快速排序比较计数受实现影响，Hoare 使用的比较少于 Lomuto。

快速排序（Hoare 分区方案）

pivot reads      87   (average)
compares        401   (average)
array accesses  854   (average)

归并排序：

compares        307  (average)
array accesses 1400  (best, average, worst)

由于正在对数字进行排序，我假设它们适合寄存器，这减少了数组访问。

对于快速排序，比较是针对一个枢轴值进行的，每个快速排序的递归实例应该只读取一次并放置在寄存器中，然后对每个比较的值读取一次。优化编译器可能会将用于比较的值保留在寄存器中，以便交换已经在寄存器中具有两个值，并且只需要执行两次写入。

对于合并排序，比较对数组访问的开销几乎为零，因为比较后的值将被读入寄存器，进行比较，然后从寄存器中写入，而不是再次从内存中读取。