Почему быстрая сортировка не является оптимальным решением при малом количестве данных?

Быстрая сортировка может быть не оптимальным решением при малом количестве данных по нескольким причинам:

• Неэффективность на неудачных входных данных. habr.com Быстрая сортировка имеет квадратичное время работы на таких данных. habr.com Это происходит, например, когда опорный элемент оказывается самым большим или маленьким элементом массива или когда все составляющие множества равны между собой. otus.ru
• Наихудшая группировка. gb.ru Она наблюдается, когда по завершении операции формируются две подгруппы, в одной из которых оказывается 0 значений, а в другой — n–1 элементов. gb.ru
• Неэффективность при работе с изначально отсортированным по убыванию списком. gb.ru Если список изначально отсортирован по убыванию, а на выходе должен получиться список по возрастанию, то быстрая сортировка не работает, так как ключевое значение оказывается минимальным. gb.ru

Чтобы оптимизировать работу быстрой сортировки, можно использовать, например, рандомизированный выбор опорного элемента. sky.pro

При оценке эффективности алгоритмов сортировки важно учитывать не только теоретическую сложность, но и практические аспекты их применения в реальных сценариях. sky.pro