排序算法的时间复杂度是衡量其性能的重要指标,不同的排序算法在不同情况下有不同的时间复杂度表现。以下是一些常见排序算法的时间复杂度: 冒泡排序(Bubble Sort) 最好情况:O(n) (数据已经有序) 最坏情况:O(n^2) 平均情况:O(n^2) 选择排序(Selection Sort) 最好情况:O(n^2) 最坏情况:O(n^2) 平均...
1. 插入排序(Insertion Sort) 时间复杂度: 平均和最坏情况:O(n^2) 最好情况:O(n)(当输入数组已经排序时) 代码示例: #include<stdio.h>voidprintArray(intarr[],intsize){inti;for(i =0; i < size; i++)printf("%d ", arr[i]);printf("\n"); }voidinsertionSort(intarr[],intn){inti, ke...
时间复杂度:O(K)[创建K个元素最大堆的时间复杂度] +(M-K)*log(K)[对剩余M-K个数据进行比较并每次对最大堆进行从新最大堆化] 七、归并排序 归并排序主要分为两步:分数列(divide),每次把数列一分为二,然后分到只有两个元素的小数列;合数列(Merge),合并两个已经内部有序的子序列,直至所有数字有序。用...
插入排序的平均时间复杂度为平方级的,效率不高,但是容易实现。它借助了" 逐步扩大成果"的思想,使有序列表的长度逐渐增加,直至其长度等于原列表的 长度。 冒泡排序 冒泡排序是这样实现的: 首先将所有待排序的数字放入工作列表中。 从列表的第一个数字到倒数第二个数字,逐个检查:若某一位上的数字大于他的 下一位...
时间复杂度:O(n^2)。在最好情况下,表中元素已经有序,此时每插入一个元素,都只需要比较一次而不用移动元素,因此时间复杂度为O(n^2)。 稳定性:每次插入元素时总是从后向前先比较再移动,所以不会出现相同元素相对位置发生变化的情况。即直接插入排序是一个稳定的排序方法。
对于不基于比较的排序算法:奇数排序和基数排序,时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(m),其中m是通排序中通的数目。(桶可以通过哈希表数组来实现) 排序算法的稳定性: 何为算法稳定性,所谓的稳定性是对序列中相同的元素而言的,待排序数组中如果存在相同的元素,在排序之前这些相同的元素有一个相对的顺序(不要认为相同...
(1)、插入排序:直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。 (2)、选择排序:直接选择排序、堆排序。 (3)、交换排序:冒泡排序、快速排序。 (4)、归并排序 (5)、基数排序 表格版 排序方法时间复杂度(平均)时间复杂度(最坏)时间复杂度(最好)空间复杂度稳定性复杂性直接插入排序O(n2)O(n2)O(n)O(1)稳定简单希...
解析:假设条件顺序表的长度为n,在最坏情况下,冒泡排序法和快速排序法在最坏情况下需要做n (n-1) /2次比较,堆排序需要比较的次数为O (nlog2n) ,希尔排序需要的比较次数为O(n1.5),因此,可以得出,时间复杂度(比较次数)之间的关系是:简单选择排序、冒泡排序和快速排序>希尔排序>堆排序,由此可见堆排序的时间...
堆排序的时间复杂度为O(nlogn)。这是因为堆排序分为两个阶段：首先建立一个最大堆，然后将堆顶元素与堆底元素交换，再将剩余的元素重新调整为最大堆，重复这个过程直到所有元素都已排序。建立最大堆的时间复杂度为O(n)，每次调整堆的时间复杂度为O(logn)，因此总的时间复杂度为O(nlogn)。归并...
选择排序:O(n*n) 快速排序:平均时间复杂度log2(n)*n,所有内部排序方法中最高好的,大多数情况下总是最好的。 归并排序:log2(n)*n 堆排序:log2(n)*n 希尔排序:算法的复杂度为n的1.2次幂 这里我没有给出行为的分析,因为这个很简单,我们直接来分析算法: ...