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常用排序空间复杂度

排序算法 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作. 分类 在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为: 计算的复杂度(最差、平均、和最好表现),依据串列(list)的大小(n).

直接选择排序和冒泡排序的空间复杂度都是O(1),因为只是用了2个循环变量以及1到2个标志和交换等的中间变量,这百个与待排序的记录个数无关 时间复杂度:冒泡排序最好是关键字有序,n个关键字比较n-1次,记录移动0次 最坏是完全逆序,关键字比较n(n-1)/2次,记录移动3n(n-1)/2次 综合起来,冒泡排序的时间复杂度为O(n^2) 直接选择排序关键字比较次数永度远是比较n(n-1)/2次,记录移动最少0次,最多3(n-1)次 综合起来,直接选择排序的时间复杂度也是O(n^2)

快排不用递归写就不怎么费空间了吧,希尔排序法可以写成logn的空间复杂度吧,堆排序排序元素个数不定的话叶子层很可能浪费一半左右的空间总之题目有问题吧,要是时间复杂度的话肯定是冒泡了,空间的话怎么都可以往大里写的吧.

排序的算法有很多,对空间的要求及其时间效率也不尽相同.下面列出了一些常见的排序算法.这里面插入排序和冒泡排序又被称作简单排序,他们对空间的要求不高,但是时间效率却不稳定;而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高

快速排序每次将待排序数组分为两个部分,在理想状况下,每一次都将待排序数组划分成等长两个部分,则需要logn次划分. 而在最坏情况下,即数组已经有序或大致有序的情况下,每次划分只能减少一个元素,快速排序将不幸退化为冒泡排序,所以快速排序时间复杂度下界为o(nlogn),最坏情况为o(n^2).在实际应用中,快速排序的平均时间复杂度为o(nlogn). 快速排序在对序列的操作过程中只需花费常数级的空间.空间复杂度s(1). 但需要注意递归栈上需要花费最少logn 最多n的空间.

你这个问题是自己想出来的吧?第一,你指的时间复杂度是大o表示法的复杂度,也就是一个上界,但不是上确界,所以就算你以一种方式中断排序过程,时间复杂度还是o(n*logn),假设排序过程还能执行的话.第二,达到o(n*logn)的排序算法

插入排序,比较排序,冒泡排序,堆排序.谢尔排序,空间复杂度都是O(n)的.

冒泡排序是稳定的,算法时间复杂度是O(n ^2). 2.2 选择排序(Selection Sort) 选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行n-1遍的处理,第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置.这样,经过i遍处理之后,前i个记录的位置已经是正确

冒泡排序的算法时间复杂度上o(n^2 ) 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,则将它与它的下一位交换.重复2号步骤,直至再也不能交换.冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同,也是平方级的,但也是非常容易实现的算法.选择排序 选择排序是这样实现的:设数组内存放了n个待排数字,数组下标从1开始,到n结束.i=1 从数组的第i个元素开始到第n个元素,寻找最小的元素.将上一步找到的最小元素和第i位元素交换.如果i=n-1算法结束,否则回到第3步 选择排序的平均时间复杂度也是o(n^2)的.

我嗦两句,从头讲起.冒泡排序是一种用时间换空间的排序方法,最坏情况是把顺序的排列变成逆序,或者把逆序的数列变成顺序.在这种情况下,每一次比较都需要进行交换运算.举个例子来说,一个数列 5 4 3 2 1 进行冒泡升序排列,第

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