排序算法的时空间复杂度

排序算法的时空间复杂度是根据算法在执行时所需的时间和空间资源的长度来衡量的。时间复杂度是指算法在执行过程中所需的时间量级，表示算法的执行效率。空间复杂度是指算法在执行过程中所需的额外空间的大小，表示算法的存储空间占用情况。

不同的排序算法具有不同的时空间复杂度，下面是几种常见的排序算法的时空间复杂度：

1. 冒泡排序（Bubble Sort）的时间复杂度是O(n^2)，空间复杂度是O(1)。
2. 插入排序（Insertion Sort）的时间复杂度是O(n^2)，空间复杂度是O(1)。
3. 选择排序（Selection Sort）的时间复杂度是O(n^2)，空间复杂度是O(1)。
4. 快速排序（Quick Sort）的平均时间复杂度是O(nlogn)，最坏情况时间复杂度是O(n^2)，空间复杂度是O(logn)。
5. 归并排序（Merge Sort）的时间复杂度是O(nlogn)，空间复杂度是O(n)。
6. 堆排序（Heap Sort）的时间复杂度是O(nlogn)，空间复杂度是O(1)。
7. 计数排序（Counting Sort）的时间复杂度是O(n+k)，空间复杂度是O(n+k)。
8. 基数排序（Radix Sort）的时间复杂度是O(d*(n+k))，空间复杂度是O(n+k)。

其中，n表示输入数据的规模，d表示数据的位数，k表示每个位置可能的取值范围。