常⻅排序算法的时间复杂度,空间复杂度
时间: 2023-09-25 11:06:38 浏览: 53
常见排序算法的时间复杂度和空间复杂度如下:
1. 冒泡排序:时间复杂度为 O(n^2),空间复杂度为 O(1)。
2. 选择排序:时间复杂度为 O(n^2),空间复杂度为 O(1)。
3. 插入排序:时间复杂度为 O(n^2),空间复杂度为 O(1)。
4. 希尔排序:时间复杂度为 O(nlogn)~O(n^2),空间复杂度为 O(1)。
5. 归并排序:时间复杂度为 O(nlogn),空间复杂度为 O(n)。
6. 快速排序:时间复杂度为 O(nlogn),空间复杂度为 O(logn)。
7. 堆排序:时间复杂度为 O(nlogn),空间复杂度为 O(1)。
8. 计数排序:时间复杂度为 O(n+k),空间复杂度为 O(k)。
9. 桶排序:时间复杂度为 O(n+k),空间复杂度为 O(n+k)。
10. 基数排序:时间复杂度为 O(d(n+k)),空间复杂度为 O(n+k)。其中,d为数据的位数,k为进制数。
相关问题
各个排序算法时间复杂度和空间复杂度
引用提到了归并排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。而引用中提到,当算法的空间复杂度为常量时,即不随数据量n的增加而改变,可以表示为O(1)。另外,引用中介绍了基数排序的时间复杂度为O(d(nr)),其中d为关键码的位数,r为关键码的取值范围。
接下来是各个排序算法的时间复杂度和空间复杂度的总结:
1. 冒泡排序:时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
2. 选择排序:时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
3. 插入排序:时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
4. 希尔排序:时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)。
5. 归并排序:时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。
6. 快速排序:时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。
7. 堆排序:时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)。
8. 计数排序:时间复杂度为O(n+r),空间复杂度为O(n+r),其中r为关键码的取值范围。
9. 桶排序:时间复杂度为O(n+k),空间复杂度为O(n+k),其中k为桶的个数。
10. 基数排序:时间复杂度为O(d(nr)),空间复杂度为O(nr),其中d为关键码的位数,r为关键码的取值范围。
js排序算法时间复杂度
在JavaScript中,常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、快速排序等。以下是它们的时间复杂度:
1. 冒泡排序:
- 平均时间复杂度:O(n^2)
- 最坏时间复杂度:O(n^2)
- 最好时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(1)
- 稳定性:稳定
2. 选择排序:
- 平均时间复杂度:O(n^2)
- 最坏时间复杂度:O(n^2)
- 最好时间复杂度:O(n^2)
- 空间复杂度:O(1)
- 稳定性:不稳定
3. 快速排序:
- 平均时间复杂度:O(nlogn)
- 最坏时间复杂度:O(n^2)
- 最好时间复杂度:O(nlogn)
- 空间复杂度:O(logn) - O(n)
- 稳定性:不稳定
需要注意的是,以上时间复杂度是对于平均情况而言的。具体的时间复杂度还受到数据规模、数据分布等因素的影响。因此,在选择排序算法时,需要综合考虑算法的复杂度和实际应用场景。