八大排序算法的时间复杂度

八大排序算法的时间复杂度如下：

1. 冒泡排序（Bubble Sort）：
- 最好情况：O(n)
- 平均情况：O(n^2)
- 最坏情况：O(n^2)

2. 选择排序（Selection Sort）：
- 最好情况：O(n^2)
- 平均情况：O(n^2)
- 最坏情况：O(n^2)

3. 插入排序（Insertion Sort）：
- 最好情况：O(n)
- 平均情况：O(n^2)
- 最坏情况：O(n^2)

4. 希尔排序（Shell Sort）：
- 最好情况：O(n log n)
- 平均情况：取决于步长序列的选择
- 最坏情况：O(n^2)

5. 归并排序（Merge Sort）：
- 最好情况：O(n log n)
- 平均情况：O(n log n)
- 最坏情况：O(n log n)

6. 快速排序（Quick Sort）：
- 最好情况：O(n log n)
- 平均情况：O(n log n)
- 最坏情况：O(n^2)

7. 堆排序（Heap Sort）：
- 最好情况：O(n log n)
- 平均情况：O(n log n)
- 最坏情况：O(n log n)

8. 计数排序（Counting Sort）：
- 最好情况：O(n + k)，其中 k 是非负整数的范围
- 平均情况：O(n + k)
- 最坏情况：O(n + k)

这些时间复杂度是对于算法在最好、平均和最坏情况下的性能分析。具体的时间复杂度可能还受到其他因素的影响，比如数据的初始状态、算法的实现方式等。