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前言
常数时间复杂度#xff1a;O(1)
线性时间复杂度#xff1a;O(n)
线性对数时间复杂度#xff1a;O(n log n)
平方时间复杂度#xff1a;O(n^2)
对数时间复杂度#xff1a;O(log n) 前言
排序算法的学习可以告一段落了。但算法的学习永不停止。
今天…目录
前言
常数时间复杂度O(1)
线性时间复杂度O(n)
线性对数时间复杂度O(n log n)
平方时间复杂度O(n^2)
对数时间复杂度O(log n) 前言
排序算法的学习可以告一段落了。但算法的学习永不停止。
今天喵喵就为大家总结一下各种排序算法的时间复杂度以及他们之间的平均用时比较 常数时间复杂度O(1) 桶排序Bucket Sort计数排序Counting Sort基数排序Radix Sort 线性时间复杂度O(n) 冒泡排序Bubble Sort插入排序Insertion Sort选择排序Selection Sort 线性对数时间复杂度O(n log n) 快速排序Quick Sort归并排序Merge Sort堆排序Heap Sort 平方时间复杂度O(n^2) 冒泡排序Bubble Sort插入排序Insertion Sort选择排序Selection Sort 对数时间复杂度O(log n) 二分查找Binary Search
需要注意的是以上时间复杂度仅表示排序阶段的比较次数不包括额外的操作如数据移动等。
当涉及大规模数据排序时以下算法更具实用性
快速排序具有较好的平均时间复杂度和空间效率。归并排序具有稳定的时间复杂度和较好的最坏情况下的性能。堆排序具有较好的最坏情况下的时间复杂度和空间效率。
然而实际选择哪种排序算法取决于具体问题的规模、要求和特点。有时可以根据数据特征选择更适合的算法例如对于小规模数据可以选择插入排序等简单算法。
