stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
فنسنت بال

| فنسنت بال> معلومات شخصية   | فنسنت بال> معلومات شخصية   |
| --- | --- |
الميلاد: 4 ديسمبر 1923   (102 سنة)  
مواطنة:  أستراليا 
الحياة العملية  : الحياة العملية  
المدرسة الأم: الأكاديمية الملكية للفنون المسرحية (التخصص:تمثيل) (–1951)  
المهنة: ممثل، وممثل تلفزيوني  
الجوائز : الجوائز 
 ميدالية نيشان أستراليا  (2016)  :  ميدالية نيشان أستراليا  (2016)  
المواقع  : المواقع  
IMDB: صفحة متعلقة في موقع IMDB  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
فنسنت بال (بالإنجليزية: Vincent Ball)‏ هو ممثل أسترالي، ولد في 4 ديسمبر 1923 في أستراليا.
مراجع

↑  Česko-Slovenská filmová databáze | Vincent Ball (بالتشيكية), 2001, QID:Q3561957
↑   https://www.rada.ac.uk/profiles?aos=acting&yr=1951&fn=vincent&sn=ball. {{استشهاد ويب}}: |url= بحاجة لعنوان (مساعدة) والوسيط |title= غير موجود أو فارغ (من ويكي بيانات) (مساعدة)
↑  "Vincent Ball". IMDb. مؤرشف من الأصل في 2017-02-17. اطلع عليه بتاريخ 2018-02-23.
↑  Alf not the sole veteran in Home and Away’s Anzac storyline. News.com.au, 19 April 2015. Accessed 30 April 2015 نسخة محفوظة 27 أبريل 2015 على موقع واي باك مشين.
↑  "Vincent Ball". www.rottentomatoes.com (بالإنجليزية). Archived from the original on 2019-04-20. Retrieved 2017-01-04.
وصلات خارجية

فنسنت بال على موقع IMDb (الإنجليزية)
فنسنت بال على موقع قاعدة بيانات الفيلم (الإنجليزية)
بوابة أستراليا
بوابة أعلام
بوابة تمثيل
| ضبط استنادي  | ضبط استنادي  |
| --- | --- |
دولية:  المُعرِّف مُتعدِّد الأوجه (FAST)  الاسم المعياري الدولي (ISNI)  ملف الضبط الاستنادي الافتراضي الدَّولي (VIAF)  مركز المكتبة الرقمية على الإنترنت (WC Entities) 
وطنية:  المكتبة الوطنية الفرنسية (BnF)  مكتبة الكونغرس (LCNAF)
جون فرنسيس جاكسون

| جون فرنسيس جاكسون | جون فرنسيس جاكسون |
| --- | --- |
معلومات شخصية  : معلومات شخصية  
الميلاد: 23 فبراير 1908     بريزبان  
الوفاة: 28 أبريل 1942 (34 سنة)       بورت مورسبي  
سبب الوفاة: قتل في معركة  
مواطنة:  أستراليا 
الحياة العملية  : الحياة العملية  
المهنة: طيار  
اللغات: الإنجليزية  
الخدمة العسكرية : الخدمة العسكرية 
الفرع: القوات الجوية الملكية الأسترالية  
الرتبة: قائد سرب  
المعارك والحروب: الحرب العالمية الثانية  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
جون فرنسيس جاكسون (بالإنجليزية: John Francis Jackson)‏ هو طيار أسترالي، ولد في 23 فبراير 1908 في بريزبان في أستراليا، وتوفي في 28 أبريل 1942 في بورت مورسبي في بابوا غينيا الجديدة بسبب قتل في المعركة.
مراجع

↑  Jackson, John Francis at قاموس السيرة الذاتية الأسترالي  ‏. Retrieved on 6 December 2010. "نسخة مؤرشفة". مؤرشف من الأصل في 2011-04-11. اطلع عليه بتاريخ 2019-04-26.{{استشهاد ويب}}:  صيانة الاستشهاد: BOT: original URL status unknown (link)
↑  "Killed when training". كورير ميل (جريدة). Brisbane: المكتبة الوطنية الأسترالية. 15 ديسمبر 1939. ص. 10. مؤرشف من الأصل في 2019-12-17. اطلع عليه بتاريخ 2012-01-30.
↑  Johnston, Whispering Death, p. 40
| 0 | 1 |
| --- | --- |
ضبط استنادي: تراجم :  قاموس تراجم الأشخاص الأسترالي (ADB)  مفوضية مقابر حروب الكومنولث (CWGC)  نفائس المكتبة القومية الأسترالية (NLA Trove) 
بوابة أستراليا
بوابة أعلام
بوابة الحرب العالمية الثانية
في كومنز مواد ذات صلة بـ جون فرنسيس جاكسون.
جائزة فلسطين للدراسات الاجتماعية والعلوم الإنسانية

جائزة فلسطين للدراسات الاجتماعية والعلوم الإنسانية
| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع الجائزة:  جائزة دولة
البلد:   دولة فلسطين 
مقدمة من:  رئيس دولة فلسطين
تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بيانات
جائزة فلسطين للدراسات الاجتماعية والعلوم الإنسانية هي إحدى جوائز دولة فلسطين في الآداب والفنون والعلوم الإنسانية، حيث يمنحها رئيس دولة فلسطين سنويًا للمبدعين في حقل العلوم الإنسانية والاجتماعية.
عناصر الجائزة

تتكون جائزة فلسطين للدراسات الاجتماعية والعلوم الإنسانية من العناصر التالية:
الشعار.
شهادة تقديرية.
ميدالية تذكارية.
مكافأة نقدية قيمتها 10000 دولار أمريكي.
حائزون على الجائزة

للعام 2023: الكاتب الأسير "كميل أبو حنيش".
للعام 2022: عمر نزال عن كتابه "كباسيل: منافذ الاتصال والتواصل لدى الأسرى في سجون الاحتلال الإسرائيلي"، ونور محمد جبر عن كتابه "هندسة الاضطهاد: سياسة التحكم بالأجساد الصامتة".
للعام 2021: شريف كناعنة، ونبيل علقم.
للعام 2020: ماهر الشّريف عن كتابه "المثّقف الفلسطينيّ ورهانات الحداثة 1908-1948"، ومصطفى كبها عن كتابه "لكلّ عينٍ مشهد".
للعام 2019: نبيه القاسم، ومحمد البوجي.
للعام 2017: جهاد صالح.
للعام 2015: أحمد عبد الرحمن، وإبراهيم نمر موسى.
ترتيب سريع

ترتيب سريع
تصور متحرك لخوارزمية الفرز السريع. الخطوط الأفقية هي قيم محورية.
| 0 | 1 |
| --- | --- |
الصنف:  الترتيب بالمقارنة — خوارزمية فرق تسد — خوارزمية ترتيب 
المكتشف:  توني هور 
تاريخ الاكتشاف:  1961 
| 0 | 1 |
| --- | --- |
أسوء حالة:   O(n^{2}) 
الحالة المُثلى:   O(n\log n) 
الأداء الوسطي:   O(n\log n) 
أسوأ حالة تعقيد مكاني:   O(n) 
أوسط حالة تعقيد مكاني:   O(\log n) 
تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بيانات
الترتيب السريع (بالإنجليزية: Quicksort) هي خوارزمية لترتيب المصفوفات (تصاعديّا أو تنازليّا) من ابتكار الإنجليزي توني هور في 1961.
ترتيب سريع هي خوارزمية فرز فعالة. تم تطويره بواسطة عالم الكمبيوتر البريطاني توني هور في عام 1959  ونشر في عام 1961،  ولا يزال خوارزمية الفرز شائعة الاستخدام. عندما يتم تنفيذه بشكل جيد، يمكن أن يكون أسرع إلى حد ما من دمج الفرز وحوالي مرتين أو ثلاث مرات أسرع من فرز الكومة.
الترتيب السريع هو خوارزمية فرق تسد. إنه يعمل عن طريق تحديد عنصر «محوري» من المصفوفة وتقسيم العناصر الأخرى إلى مصفوفتين فرعيتين، وفقًا لما إذا كانت أقل من المحور أو أكبر منه. لهذا السبب، يطلق عليه أحيانًا فرز تبادل الأقسام. ثم يتم فرز المصفوفات الفرعية بشكل متكرر. يمكن القيام بذلك في نفس المكان، مما يتطلب مساحات إضافية صغيرة من الذاكرة لإجراء الفرز.
كما أن الترتيبال سريع هو نوع للمقارنة، مما يعني أنه يمكنه فرز العناصر من أي نوع يتم تحديد علاقة «أقل من» (رسميًا، ترتيب إجمالي). لا تعد عمليات التنفيذ الفعالة لـ ترتيب سريع من النوع المستقر، مما يعني أنه لا يتم الاحتفاظ بالترتيب النسبي لعناصر الفرز المتساوية.
يُظهر التحليل الرياضي للفرز السريع أن الخوارزمية، في المتوسط، تأخذ O (n سجل ن) مقارنات لفرز ن العناصر. في أسوأ الحالات، تقوم بإجراء مقارنات O (n 2)، على الرغم من أن هذا السلوك نادر.
تاريخ

تم تطوير خوارزمية الفرز السريع في عام 1959 من قبل توني هور عندما كان طالبًا زائرًا في جامعة موسكو الحكومية. في ذلك الوقت، كان هور يعمل على مشروع ترجمة آلية للمختبر الفيزيائي الوطني. كجزء من عملية الترجمة، كان بحاجة إلى فرز الكلمات في الجمل الروسية قبل البحث عنها في قاموس روسي إنجليزي، والذي كان بالترتيب الأبجدي على شريط مغناطيسي. بعد أن أدرك أن فكرته الأولى، نوع الإدراج، ستكون بطيئة، توصل إلى فكرة جديدة. لقد كتب جزء القسم في ميركوري أوتوكود ولكنه واجه مشكلة في التعامل مع قائمة المقاطع التي لم يتم فرزها. عند العودة إلى إنجلترا، طُلب منه كتابة رمز لـ الترتيب. ذكر هور لرئيسه أنه يعرف خوارزمية أسرع وراهن رئيسه بستة بنسات على أنه لم يعرفها. وافق رئيسه في النهاية على أنه خسر الرهان. في وقت لاحق، تعلم هور عن لغة ألغول للبرمجة وقدرته على القيام بالعودة التي مكنته من نشر الكود في مجلة علوم الاتصالات وآلات الحوسبة (بالإنجليزية: Communications of the Association for Computing Machinery)، وهي مجلة علوم الكمبيوتر الأولى في ذلك الوقت.
اكتسب ترتيب سريع اعتمادًا واسع النطاق، حيث ظهر، على سبيل المثال، في يونكس باعتباره روتين فرعي افتراضي لفرز المكتبة. ومن ثم، أعار اسمها إلى الروتين الفرعي للمكتبة القياسية C.دالة qsort  وفي تنفيذ المرجع لجافا.
تعتبر أطروحة الدكتوراه لروبرت سيدجويك في عام 1975 علامة فارقة في دراسة ترتيب سريع حيث قام بحل العديد من المشكلات المفتوحة المتعلقة بتحليل مخططات الاختيار المحوري المختلفة بما في ذلك العينات والتقسيم التكيفي بواسطة فان إمدن  بالإضافة إلى اشتقاق العدد المتوقع المقارنات والمقايضات. قام جون بنتلي ودوغ ماكلروي بدمج تحسينات مختلفة للاستخدام في مكتبات البرمجة، بما في ذلك تقنية للتعامل مع العناصر المتساوية والمخطط المحوري المعروف باسم pseudomedian of تسعة، حيث يتم تقسيم عينة من تسعة عناصر إلى مجموعات من ثلاثة ثم متوسط يتم اختيار ثلاثة وسطاء من ثلاث مجموعات. وصف بنتلي مخطط تقسيم آخر أبسط ومضغوط في كتابه لآلئ البرمجة التي نسبها إلى نيكو لوموتو. كتب بنتلي لاحقًا أنه استخدم نسخة هور لسنوات لكنه لم يفهمها أبدًا، لكن نسخة لوموتو كانت بسيطة بما يكفي لإثبات صحتها. وصفت بنتلي ترتيب سريع بأنها «أجمل رمز كتبته على الإطلاق» في نفس المقال. تم أيضًا تعميم مخطط تقسيم لوموتو من خلال مقدمة الكتاب المدرسي للخوارزميات على الرغم من أنه أدنى من مخطط هور لأنه يقوم O(n2) وقت التشغيل عندما تكون جميع العناصر متساوية.  ]
في عام 2009، اقترح فلاديمير ياروسلافسكي تطبيق ترتيب سريع جديدًا باستخدام محورين بدلاً من واحد. في القوائم البريدية لمكتبة جافا الأساسية، بدأ نقاشًا يدعي فيه أن خوارزميته الجديدة متفوقة على طريقة فرز مكتبة وقت التشغيل، والتي كانت تعتمد في ذلك الوقت على المتغير المستخدم على نطاق واسع والمضبوط بعناية من ترتيب سريع الكلاسيكي بواسطة بنتلي وماكلروي. تم اختيار الترتيب السريع لـ ياروسلافسكي كخوارزمية فرز افتراضية جديدة في مكتبة وقت تشغيل جافا 7 من أوراكل  بعد اختبارات أداء تجريبية مكثفة.
عن التفضيلات والخوارزمية

تنبني الخوارزمية على وضع العنصر الأول في المصفوفة (بإتخاذه محورًا), ثم ترتيب ووضع العناصر الأكبر من هذا المحور إلى جهة اليمنى من المصفوفة ووضع العناصر الأصغر في الجهة اليسرى. بهذه الطريقة يعتبر المحور في مكانه النهائي المرتّب. تسمى هذه العملية تجزئة ليتبقى من المصفوفة جزئين لم يتم ترتيبهما. نقوم بعد ذلك بإعادة هذه الطريقة على الجزئين المتبقيين من المصفوفة وهكذا نحدد محورا جديدا ونعيد عملية التجزئة. تتكرر هذه العملية إلى أن نحصل على مجموعة مرتبة.
إذا تم اختيار المحور بطريقة صحيحة، نحصل على الطريقة الأسرع للترتيب في الحالة المتوسطة، مع تعقيد ب \Theta (n\log n). والتي قد تتحول إلى  \Theta (n^{2}) في الحالة الأصعب، وهي حالة جدول عناصره مرتبة أصلا. ولكن هذه الحالة بديهية لأن المجموعة مرتبة أصلا.
في الناحية العملية، بالنسبة للتجزئات مع عدد قليل لا يتجاوز بضع عشرات من العناصر، يتم اللجوء عادة إلى الترتيب بالإدراج الذي يكون أفضل من الترتيب السريع.
و بصفة عامة يعتبر الترتيب السريع الأكثر شيوعا (شعبية) من بين جميع خوارزميات الترتيب.
المشكلة الوحيدة تتمثل في كيفية اختيار المحور.
عن التفضيلات والخوارزمية > اختيار أفضل مؤشر

عند استعمال الترتيب السريع لمجموعة مرتبة مسبقا، وبطريقة اعتباطية، يستغرق كما قلنا وقتا كبيرا، وذلك راجع لأن أول عنصر هو الذي يعتبر محورا، الشيء الذي يؤدي إلى عدم تقسيم المجموعة إلى قسمين أكبر وأصغر من المحور. لحل المشكل يتم اختيار العنصر الأوسط، كما يمكن اختياره عشوائيا من عنصرين متواجدين حول المركز، حيث أن عملية اختيار المحور أو الأساس تحدد أداء الخوارزمية وتأرجحها بين وقت التشغيل N*Log n وN^2 بصيغة Big O Notation.
عن التفضيلات والخوارزمية > تحسينات أخرى

عند استعمال الترتيب السريع لترتيب مجموعة ذات عناصر كبيرة، يمكن تغيير تقنية الترتيب عند الوصول إلى مجموعة جزئية غير مرتبة عدد عناصرها صغير،10 أو أقل. الترتيب بالاختيار مناسب في هذه الحالة.
الخوارزمية

ترتيب سريع هي خوارزمية فرق تسد. يقوم أولاً بتقسيم مصفوفة الإدخال إلى مصفوفتين فرعيتين أصغر: العناصر المنخفضة والعناصر العالية. ثم يقوم بفرز المصفوفات الفرعية بشكل متكرر. خطوات الترتيب السريع الموضعي هي:
اختر عنصرًا يسمى المحور من المصفوفة.
التقسيم : أعد ترتيب المصفوفة بحيث تأتي جميع العناصر ذات القيم الأقل من المحور قبل المحور، بينما تأتي جميع العناصر ذات القيم الأكبر من المحور بعده (يمكن أن تذهب القيم المتساوية في أي اتجاه). بعد هذا التقسيم، يكون المحور في موضعه النهائي. هذا يسمى عملية التقسيم .
قم بتطبيق الخطوات المذكورة أعلاه بشكل متكرر على المصفوفة الفرعية للعناصر ذات القيم الأصغر وبشكل منفصل على المصفوفة الفرعية للعناصر ذات القيم الأكبر.
الحالة الأساسية للتكرار هي مصفوفات بحجم صفر أو واحد، وهي مرتبة حسب التعريف، لذلك لا تحتاج أبدًا إلى الفرز.
يمكن إجراء خطوات التحديد والتقسيم المحوري بعدة طرق مختلفة؛ يؤثر اختيار مخططات التنفيذ المحددة بشكل كبير على أداء الخوارزمية.
الخوارزمية > مخطط تقسيم لوموتو

يُنسب هذا المخطط إلى نيكو لوموتو وشاعه بنتلي في كتابه برمجة بيرلز وكورمين وآخرون. في كتابهم مقدمة في الخوارزميات. يختار هذا النظام المحور الذي يكون عادةً العنصر الأخير في المصفوفة. الخوارزمية تحتفظ بالفهرسi لأنه يمسح المصفوفة باستخدام فهرس آخرj مثل أن العناصر الموجودة فيlo خلال الصغرىi-1 (شامل) أقل من المحور والعناصر الموجودة فيi خلالj (شاملة) تساوي أو أكبر من المحور. نظرًا لأن هذا المخطط أكثر إحكاما وسهل الفهم، فإنه يستخدم بشكل متكرر في المواد التمهيدية، على الرغم من أنه أقل كفاءة من مخطط هور الأصلي، على سبيل المثال، عندما تكون جميع العناصر متساوية. يتحلل هذا المخطط إلى O(n2) عندما تكون الصفيف في حالة جيدة بالفعل. كانت هناك متغيرات مختلفة مقترحة لتعزيز الأداء بما في ذلك طرق مختلفة لتحديد المحور، والتعامل مع العناصر المتساوية، واستخدام خوارزميات الفرز الأخرى مثل تصنيف الإدراج للمصفوفات الصغيرة وما إلى ذلك. في سودوكود، وهو تصنيف سريع يقوم بفرز العناصر فيlo خلال الصغرىhi (شامل) للمصفوفة A على النحو التالي:
algorithm quicksort(A, lo, hi) is
  if lo < hi then
     p := partition(A, lo, hi)
    quicksort(A, lo, p - 1)
    quicksort(A, p + 1, hi)
algorithm partition(A, lo, hi) is
    pivot := A[hi]
    i := lo
    for j := lo to hi do 
     if A[j] < pivot then
       swap A[i] with A[j] 
       i := i + 1 
swap A[i] with A[hi]
return i
يتم فرز المجموعة بأكملها بواسطةquicksort(A, 0, length(A) - 1) .
الخوارزمية > مخطط تقسيم هور

يستخدم مخطط التقسيم الأصلي الذي وصفه توني هور مؤشرين يبدأان في نهايات المصفوفة التي يتم تقسيمها، ثم ينتقلان باتجاه بعضهما البعض، حتى يكتشفوا انعكاسًا: زوج من العناصر، واحد أكبر من أو يساوي المحور، واحد أقل من أو يساوي، بترتيب خاطئ بالنسبة لبعضها البعض. ثم يتم تبديل العناصر المقلوبة. عندما تلتقي المؤشرات، تتوقف الخوارزمية وتعيد الفهرس النهائي. يعتبر مخطط هور أكثر كفاءة من مخطط تقسيم لوموتو لأنه يقوم بإجراء مقايضات أقل بثلاث مرات في المتوسط، كما أنه ينشئ أقسامًا فعالة حتى عندما تكون جميع القيم متساوية.  ] مثل مخطط تقسيم لوموتو، سيؤدي تقسيم هور أيضًا إلى تدهور ترتيب سريع إلى O(n2) للمدخلات التي تم فرزها بالفعل، إذا تم اختيار المحور ليكون العنصر الأول أو الأخير. مع وجود العنصر الأوسط كمحور، ينتج عن البيانات المصنفة (تقريبًا) عدم وجود مقايضات في أقسام متساوية الحجم تؤدي إلى أفضل سلوك حالة لـ ترتيب سريع، أي O(n log(n)) . مثل الآخرين، لا ينتج تقسيم هور نوعًا مستقرًا. في هذا المخطط، لا يكون الموقع النهائي للمحور بالضرورة في الفهرس الذي يتم إرجاعه، حيث يمكن أن ينتهي المحور والعناصر التي تساوي المحور في أي مكان داخل القسم بعد خطوة القسم، وقد لا يتم فرزها حتى الحالة الأساسية لـ يتم الوصول إلى القسم الذي يحتوي على عنصر واحد عبر العودية. المقطعان التاليان اللذان تكررهما الخوارزمية الرئيسية هما(lo..p) (العناصر ≤ المحور) و(p+1..hi) (العناصر ≥ المحور) مقابل(lo..p-1) و(p+1..hi) كما في مخطط لوموتو. ومع ذلك، فإن خوارزمية التقسيم تضمن lo ≤ p < hi مما يعني أن كلا القسمين الناتجين غير فارغين، وبالتالي لا يوجد خطر من التكرار اللانهائي. في الكود الزائف،
algorithm quicksort(A, lo, hi) is
   if lo < hi then
      p := partition(A, lo, hi)
    quicksort(A, lo, p) 
    quicksort(A, p + 1, hi) 
algorithm partition(A, lo, hi) is
    pivot := A[ floor((hi + lo) / 2) ]
    i := lo - 1
    j := hi + 1
    loop forever 
      do
        i := i + 1 
      while A[i] < pivot do 
        j := j - 1 
      while A[j] > pivot
   if i ≥ j then 
      return j
   swap A[i] with A[j]
يتم تقريب التقسيم المحوري لأسفل، كما هو موضح هنا بواسطة دالة الأرضية؛  هذا يتجنب استخدام A [hi] كمحور، مما قد يؤدي إلى تكرار لا نهائي.
يتم فرز المجموعة بأكملها حسبquicksort(A, 0, length(A) - 1) .
الخوارزمية > قضايا التنفيذ > اختيار المحور

في الإصدارات المبكرة جدًا من الترتيب السريع، غالبًا ما يتم اختيار العنصر الموجود في أقصى اليسار كعنصر محوري. لسوء الحظ، يتسبب هذا في سلوك أسوأ حالة على المصفوفات التي تم فرزها بالفعل، وهي حالة استخدام شائعة إلى حد ما. تم حل المشكلة بسهولة عن طريق اختيار إما فهرس عشوائي للمحور، أو اختيار المؤشر الأوسط للقسم أو (خاصة للأقسام الأطول) باختيار وسيط العنصر الأول والمتوسط والأخير من القسم للمحور (على النحو الموصى به من قبل عالم الكمبيوتر روبرت سيدجويك). تقاوم قاعدة «الوسيط من ثلاثة» حالة الإدخال المصنف (أو الفرز العكسي)، وتعطي تقديرًا أفضل للمحور الأمثل (الوسيط الحقيقي) بدلاً من تحديد أي عنصر فردي، في حالة عدم وجود معلومات حول ترتيب الإدخال معروف.
مقتطف رمز متوسط من ثلاثة لقسم لوموتو:
mid := ⌊(lo + hi) / 2
⌋ if A[mid] < A[lo]
  swap A[lo] with A[mid]
if A[hi] < A[lo]
  swap A[lo] with A[hi] 
if A[mid] < A[hi]
  swap A[mid] with A[hi]
pivot := A[hi]
يضع الوسيط في A[hi] أولاً، ثم يتم استخدام القيمة الجديدة لـ A[hi] للمحور، كما هو الحال في الخوارزمية الأساسية المعروضة أعلاه.
على وجه التحديد، العدد المتوقع من المقارنات اللازمة لفرز n العناصر (انظر § تحليل الفرز السريع العشوائي) مع الاختيار المحوري العشوائي هو 1.386 n log n . يؤدي متوسط ثلاثة محاور إلى خفض هذا إلى معامل ذو الحدينn, 2 ≈ 1.188 n log n، على حساب زيادة قدرها ثلاثة بالمائة في العدد المتوقع من المقايضات.  قاعدة تمحور أقوى، للمصفوفات الأكبر، هي اختيار التاسع، وهو متوسط تكراري من ثلاثة (Mo3)، كما هو محدد.
ninther(a) = median(Mo3(first ⅓ of a), Mo3(middle ⅓ of a), Mo3(final ⅓ of a))
يعد تحديد عنصر محوري أمرًا معقدًا أيضًا بسبب وجود تجاوز عدد صحيح. إذا كانت مؤشرات الحدود للمصفوفة الفرعية التي يتم فرزها كبيرة بدرجة كافية، فإن التعبير الساذج للفهرس الأوسط، (lo + hi)/2، سيؤدي إلى تجاوز التدفق وتوفير فهرس محوري غير صالح. يمكن التغلب على ذلك باستخدام، على سبيل المثال، lo + (hi−lo)/2 لفهرسة العنصر الأوسط، على حساب حسابي أكثر تعقيدًا. تظهر مشكلات مماثلة في بعض الطرق الأخرى لاختيار العنصر المحوري.
الخوارزمية > قضايا التنفيذ > عناصر متكررة

باستخدام خوارزمية التقسيم مثل مخطط تقسيم لوموتو الموضح أعلاه (حتى إذا كان يختار قيمًا محورية جيدة)، يُظهر الترتيب السريع أداءً ضعيفًا للمدخلات التي تحتوي على العديد من العناصر المتكررة. تظهر المشكلة بوضوح عندما تكون جميع عناصر الإدخال متساوية: في كل تكرار، يكون القسم الأيسر فارغًا (لا توجد قيم إدخال أقل من المحور)، ويكون القسم الأيمن قد انخفض بمقدار عنصر واحد فقط (تتم إزالة المحور). وبالتالي، فإن مخطط تقسيم لوموتو يأخذ الوقت من الدرجة الثانية لفرز مجموعة من القيم متساوية. ومع ذلك، باستخدام خوارزمية التقسيم مثل نظام تقسيم هور، تؤدي العناصر المتكررة عمومًا إلى تقسيم أفضل، وعلى الرغم من إمكانية حدوث مبادلات غير ضرورية للعناصر المساوية للمحور، فإن وقت التشغيل ينخفض بشكل عام مع زيادة عدد العناصر المتكررة (مع ذاكرة التخزين المؤقت تقليل حجم المبادلة). في حالة تساوي جميع العناصر، يقوم مخطط تقسيم هور بتبديل العناصر دون داع، ولكن التقسيم نفسه هو أفضل حالة، كما هو مذكور في قسم قسم هور أعلاه.
لحل مشكلة مخطط تقسيم لوموتو (تسمى أحيانًا مشكلة العلم الوطني الهولندي )، يمكن استخدام روتين بديل لتقسيم الوقت الخطي يفصل القيم إلى ثلاث مجموعات: القيم الأقل من المحور، والقيم التي تساوي المحور، والقيم الأكبر من المحور. (يسمي بنتلي وماكلروي هذا «قسمًا سمينًا» وقد تم تنفيذه بالفعل فيدالة qsort من الإصدار 7 يونكس.) القيم التي تساوي المحور تم فرزها بالفعل، لذا يجب فرز الأقسام الأصغر من والأكبر من فقط بشكل متكرر. في الكود الزائف، تصبح خوارزمية الفرز السريع
algorithm quicksort(A, lo, hi) is
  if lo < hi then
    p := pivot(A, lo, hi)
    left, right := partition(A, p, lo, 
hi) // note: multiple return values
    quicksort(A, lo, left - 1) 
    quicksort(A, right + 1, hi)
يقوم partition بإرجاع المؤشرات إلى العنصر الأول («أقصى اليسار») وإلى العنصر الأخير («أقصى اليمين») من القسم الأوسط. كل عنصر من القسم يساوي p وبالتالي يتم فرزها. وبالتالي، لا يلزم تضمين عناصر القسم في الاستدعاءات المتكررة ترتيب سريع .
تحدث أفضل حالة للخوارزمية الآن عندما تكون جميع العناصر متساوية (أو يتم اختيارها من مجموعة صغيرة من k ≪ n). في حالة كل العناصر المتساوية، سينفذ التصنيف السريع المعدل مكالمتين متتاليتين فقط على المصفوفات الفرعية الفارغة، وبالتالي ينتهي في الوقت الخطي (بافتراض أن partition الفرعي لا يستغرق أكثر من الوقت الخطي).
الخوارزمية > قضايا التنفيذ > التحسينات

هناك نوعان من التحسينات المهمة الأخرى، التي اقترحها سيدجويك والمستخدمة على نطاق واسع في الممارسة، هي:
للتأكد من استخدام مساحة O(log n) على الأكثر، قم بالتكرار أولاً في الجانب الأصغر من القسم، ثم استخدم استدعاء الذيل للتكرار في الجانب الآخر، أو قم بتحديث المعلمات بحيث لا تتضمن بعد الآن الجانب الأصغر المصنف الآن، وكرر لفرز الجانب الأكبر.
عندما يكون عدد العناصر أقل من بعض العتبة (ربما عشرة عناصر)، قم بالتبديل إلى خوارزمية فرز غير متكررة مثل فرز الإدراج الذي يؤدي إلى مقايضات أو مقارنات أو عمليات أخرى على مثل هذه المصفوفات الصغيرة. ستختلف «العتبة» المثالية بناءً على تفاصيل التنفيذ المحدد.
متغير أقدم من التحسين السابق: عندما يكون عدد العناصر أقل من الحد k، توقف ببساطة، ثم بعد معالجة المصفوفة بأكملها، قم بإجراء فرز للإدراج عليها. وقف الأوراق في وقت مبكر العودية -بترتيب k بالمجموعة، وهذا يعني أن كل عنصر في معظم المناصب k بعيدا عن موقفها النهائي فرزها. في هذه الحالة، يستغرق فرز O(kn) لإنهاء الفرز، والذي يكون خطيًا إذا كان k ثابتًا.    مقارنة بتحسين «العديد من الأنواع الصغيرة»، قد ينفذ هذا الإصدار تعليمات أقل، ولكنه يستخدم دون المستوى الأمثل لذاكرة التخزين المؤقت في أجهزة الكمبيوتر الحديثة.
الخوارزمية > قضايا التنفيذ > التوازي

صيغة ترتيب سريع الخاصة بفرق تسد تجعلها قابلة للتوازي باستخدام توازي المهام. يتم إنجاز خطوة التقسيم من خلال استخدام خوارزمية مجموع البادئة المتوازية لحساب فهرس لكل عنصر مصفوفة في قسمها من المصفوفة المقسمة. بالنظر إلى مجموعة من الحجم n، تقوم خطوة التقسيم بتنفيذ O(n) العمل في O(log n) الوقت وتتطلب O(n) مساحة خدش إضافية. بعد تقسيم المصفوفة، يمكن فرز القسمين بشكل متكرر على التوازي. O(log² n) المتوازي يفرز مجموعة من الحجم n في O(n log n) تعمل في O(log² n) الوقت باستخدام O(n) مساحة إضافية.
لدى ترتيب سريع بعض العيوب عند مقارنتها بخوارزميات الفرز البديلة، مثل دمج الفرز، مما يعقد موازنتها الفعالة. يؤثر عمق شجرة الانقسام والقهر في التصنيف السريع بشكل مباشر على قابلية توسيع الخوارزمية، ويعتمد هذا العمق بشكل كبير على اختيار الخوارزمية للمحور. بالإضافة إلى ذلك، من الصعب موازاة خطوة التقسيم بكفاءة في مكانها. يعمل استخدام مساحة التسويد على تبسيط خطوة التقسيم، ولكنه يزيد من أثر ذاكرة الخوارزمية والنفقات العامة الثابتة.
يمكن أن تحقق خوارزميات الفرز المتوازي الأخرى الأكثر تعقيدًا حدودًا زمنية أفضل. على سبيل المثال، في عام 1991، وصف ديفيد باورز الفرز السريع المتوازي (وفرز الجذر المرتبط) الذي يمكن أن يعمل في وقت O(log n) على القراءة المتزامنة والكتابة المتزامنة (CRCW) وآلة الوصول العشوائي المتوازية (PRAM) مع n معالجات بواسطة أداء التقسيم ضمنيًا.
التحليل الرسمي > تحليل الحالة الأسوأ

يحدث القسم غير المتوازن عندما تكون إحدى القوائم الفرعية التي يتم إرجاعها بواسطة إجراء التقسيم بحجم n − 1. قد يحدث هذا إذا كان المحور هو أصغر أو أكبر عنصر في القائمة، أو في بعض عمليات التنفيذ (على سبيل المثال، نظام تقسيم لوموتو كما هو موضح أعلاه) عندما تكون جميع العناصر متساوية.
إذا حدث هذا بشكل متكرر في كل قسم، فإن كل مكالمة متكررة تعالج قائمة بحجم أقل من القائمة السابقة. وبالتالي، يمكننا إجراء n − 1 قبل أن نصل إلى قائمة الحجم 1. هذا يعني أن شجرة الاستدعاء عبارة عن سلسلة خطية من المكالمات المتداخلة n − 1 i عشر دعوة يفعل O(n − i) العمل للقيام به القسم، و  \textstyle \sum _{i=0}^{n}(n-i)=O(n^{2})، وذلك في هذه الحالة فرز سريع يأخذ O(n²) وقت O(n²)
التحليل الرسمي > تحليل أفضل حالة

في الحالة الأكثر توازناً، في كل مرة نقوم فيها بإجراء قسم، نقسم القائمة إلى قسمين متساويين تقريبًا. هذا يعني أن كل مكالمة متكررة تعالج قائمة من نصف الحجم. ونتيجة لذلك، يمكننا أن نجعل فقط log2 n المتداخلة المكالمات قبل أن نصل إلى قائمة حجم 1. هذا يعني أن عمق شجرة الاستدعاء هو log2 n . لكن لا يوجد مكالمتان على نفس المستوى من شجرة الاستدعاء تعالج نفس الجزء من القائمة الأصلية ؛ وبالتالي، فإن كل مستوى من المكالمات يحتاج فقط إلى وقت O(n) معًا (كل مكالمة لها بعض الحمل الثابت، ولكن نظرًا لوجود O(n) في كل مستوى، يتم تضمين ذلك في O(n) عامل). والنتيجة هي أن الخوارزمية تستخدم الوقت O(n log n) فقط.
التحليل الرسمي > تحليل متوسط الحالة

لفرز مجموعة من العناصر المتميزة n O(n log n) في التوقع، بمتوسط كل n! تباديل عناصر n باحتمالية متساوية. نسرد هنا ثلاثة أدلة شائعة لهذا الادعاء تقدم رؤى مختلفة حول طريقة عمل الترتيب السريع.
التحليل الرسمي > تحليل متوسط الحالة > باستخدام النسب المئوية

إذا كان لكل محور مرتبة في مكان ما في منتصف 50 بالمائة، أي بين 25 بالمائة و 75 بالمائة، فإنه يقسم العناصر بنسبة 25٪ على الأقل و 75٪ على الأكثر على كل جانب. إذا تمكنا من اختيار هذه المحاور باستمرار، فسنضطر فقط إلى تقسيم القائمة على الأكثر  \log _{4/3}n مرات قبل الوصول إلى قوائم الحجم 1، مما ينتج عنه خوارزمية O(n log n)
عندما يكون الإدخال تبديلًا عشوائيًا، يكون للمحور ترتيب عشوائي، وبالتالي لا يمكن ضمان أن يكون في منتصف 50 بالمائة. ومع ذلك، عندما نبدأ من التقليب العشوائي، في كل استدعاء تكراري، يكون للمحور ترتيب عشوائي في قائمته، وبالتالي فهو في منتصف 50 بالمائة تقريبًا نصف الوقت. هذا جيد بما فيه الكفاية. تخيل أن عملة انقلبت: الرؤوس تعني أن رتبة المحور في منتصف 50 بالمائة، والذيل يعني أنه ليس كذلك. تخيل الآن أن العملة انقلبت مرارًا وتكرارًا حتى تحصل على شكل k . على الرغم من أن هذا قد يستغرق وقتًا طويلاً، إلا أنه في المتوسط 2k فقط، واحتمال عدم حصول العملة المعدنية على رؤوس k 100k أمر غير محتمل للغاية (يمكن جعل هذا صارمًا باستخدام حدود تشيرنوف). من خلال نفس الوسيطة، سينتهي عودية ترتيب سريع في المتوسط عند عمق مكالمة فقط  2\log _{4/3}n . ولكن إذا كان متوسط عمق المكالمة هو O(log n)، وكل مستوى من عمليات شجرة الاستدعاء في معظم n العناصر، فإن إجمالي مقدار العمل المنجز في المتوسط هو المنتج O(n log n) . لا يتعين على الخوارزمية التحقق من أن المحور يقع في النصف الأوسط - إذا ضربناه بأي جزء ثابت من المرات، فهذا يكفي للتعقيد المطلوب.