通常情况下,常见的排序算法时间复杂度如下: 冒泡排序:O(n^2) 选择排序:O(n^2) 插入排序:O(n^2) 希尔排序:O(n log^2 n) 归并排序:O(n log n) 快速排序:O(n log n) 堆排序:O(n log n) 计数排序:O(n + k),其中 k 表示数据范围 桶排序:O(n + k) 基数排序:O(n * k),其中 k 表示...
希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序;随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止。 希尔排序是特殊的插入排序 上述的增量会逐渐减少,直至减少到1,该过程中,增量会形成一个序列,称为增量序列。 希尔排序的算法的时间复杂度跟...
} 时间复杂度:最好情况下O(nlogn),待排序数列越无序,算法效率越高;最坏情况下时间复杂度为O(n2),待排序序列越有序,算法效率越低。 稳定性:不稳定,存在交换关键字。
选择排序:每一趟(例如第i趟)在后面n-i+1(i=1,2,3,……,n-1)个待排序元素中选取关键字最小的元素,作为有序子序列的第i个元素,直到n-1趟做完,待排序元素只剩下1个,就不用再选了。 简单选择排序:其实现为 voidSelectSort(ElemType A[],intn){for(i=0;i<n-1;i++){ min=i;//min存的是当前...
选择排序算法复杂度是O(n^2)。插入排序是O(n^2)快速排序快速排序是不稳定的。最理想情况算法时间复杂度O(nlog2n)，最坏O(n^2)。堆排序算法时间复杂度O(nlogn)。归并排序的时间复杂度是O(nlog2n)。
希尔排序是一种改进的插入排序算法,它通过将待排序的元素按照一定间隔分组,对每组使用插入排序。随着间隔的逐渐缩小,最终使得整个数组变为有序。 希尔排序的核心思想是利用插入排序的思想,通过预先处理数组的间隔,减少逆序对的距离,从而提高排序效率。 希尔排序的时间复杂度介于 O ( n ) 和 O ( n^2 ) 之间,具体...
double TInsertSort(int a[],int p)//计算直接插入排序算法用时 { int i; int b[N]; for(i=0; i<N; i++) b[i]=a[i]; LARGE_INTEGER m_liPerfFreq= {0}; QueryPerformanceFrequency(&m_liPerfFreq); LARGE_INTEGER m_liPerfStart= {0}; ...
排序算法平均时间复杂度最差时间复杂度空间复杂度数据对象稳定性 1、冒泡排序 算法思想: 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。
归并排序是一种基于归并操作的排序算法，它可以将一个无序的序列分成若干个有序的子序列，然后再将这些子序列合并成一个完全有序的序列。归并排序的时间复杂度是O(nlogn)，空间复杂度是O(n)，它是一种稳定的排序算法，也就是说，它不会改变相同元素的相对顺序。归并排序有两种实现方法，一种是自上而下的递归...