舍伍德算法

01舍伍德算法基本思想

确定性算法的性能陷阱传统确定性算法在分析平均性能时，常假设输入数据服从特定分布。然而，一旦输入偏离假设，如快速排序在几乎有序数据下，性能会急剧退化至O(n2)，这凸显了算法对输入分布的敏感性。01这种“输入依赖”特性是算法在实际应用中面临的核心痛点。算法的性能不应仅依赖于输入数据的分布，而应具备对各种输入的鲁棒性，这为舍伍德算法的引入提供了必要背景。02痛点与需求传统假设的局限

舍伍德算法核心思想舍伍德算法通过引入随机化，切断算法运行时间与特定输入实例的强耦合关系。无论输入如何，算法的期望时间保持一致，从而实现性能的稳定。切断强耦合该算法保留了原确定性算法