以下排序数组的定义来自 Robert Sedgewick 和 Kevin Wayne 的算法书。
如果反转次数为 ，则数组部分排序
不应该限制c可以达到多高吗？我不能在技术上使 c = 1000000000 并且现在许多未排序的数组在不应该被计算为部分排序时？我知道设置高 c 并不聪明，但不应该是某种范围？
这是最坏情况的示例。
D C B A
反转计数
1 (d, c)
2 (d, b)
3(d,a)
4 (c, b)
5 (c, a)
6 (b, a)
对于大小为 4、6 项的数组。如果 c = 2 和 6 ，这完全是线性的
我们什么时候达到 N^2 范围？
【问题讨论】：
嗯，从技术上讲，c 有一个上限，因为你只能有这么多的反转（即N(N-1)/2）。
该算法被推广为N 和c 不是N 的函数，它是一个常数。您需要根据您的要求确定c。即使对于N 的某些值它是N^2 的数量级，它仍然是一个常数，并且对于更高的值将无法与N^2 相提并论。因此，一般来说没有办法限制c。
每当您想将c 提高到建议的N^2 订单以获得N 的特定值时，请执行此操作。然后保持c 不变并将N 提高几个数量级。然后享受将常数称为常数的奢侈，无论它有多大。
更新
将最大反转输入为N(N+1)/2 而不是N(N-1)/2。现已修复。
【讨论】：
随机排列中的预期反转次数为 ~n2 / 4（例如，参见 this question）。
Sedgewick 的书涉及渐近复杂性，其中的想法是“事情开始按照足够大的尺寸规定的方式行事”。因此，即使从您的问题中获取较大的 c 值，c 也可以获得足够大的 n 值。
然后你问小数组呢。问题是，你可以问这个领域的任何部分，而不仅仅是排列。比如基于比较的排序是Ω(n log(n))，而说对于某些具体的实现，正好是30 n log(n) + 400 .但是，对于足够小的 n 值，*30 n log(n) + 400
【讨论】：
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