排序算法的时间复杂度（排序算法的时间复杂度表）

本篇文章给大家谈谈排序算法的时间复杂度，以及排序算法的时间复杂度表对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、排序算法的时间复杂度如何?
• 2、希尔排序的时间复杂度是什么?
• 3、快速排序法的平均时间复杂度和最坏时间复杂度分别是多少？
• 4、排序算法的时间复杂度是什么？

排序算法的时间复杂度如何?

排序算法的时间复杂度是若文件的初始状态是正序的，一趟扫描即可完成排序。

比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。所以，如果两个元素相等，是不会再交换的；如果两个相等的元素没有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来，这时候也不会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改变，所以冒泡排序是一种稳定排序算法。

次线性时间

对知银于一个算法，若其匹配T(n) = o(n)，则其时间复杂度为次线性时间（sub-linear time或sublinear time）。实际上除了匹配以上定义的算法，其他一些腔察算法也拥有次线性时间的时间复杂度。例如有O(n)葛罗佛搜索算法。

常见的非合次线性时间算法都采用了诸如平行处理（就像NC1matrix行列式计算那样）、非古典处理（如同葛罗佛搜索那样），又或者选搭圆宴择性地对有保证的输入结构作出假设（如幂对数时间的二分搜索）。

不过，一些情况，例如在头 log(n) 比特中每个字符串有一个比特作为索引的字符串组就可能依赖于输入的每个比特，但又匹配次线性时间的条件。

“次线性时间算法”通常指那些不匹配前一段的描述的算法。它们通常运行于传统计算机架构系列并且不容许任何对输入的事先假设。但是它们可以是随机化算法，而且必须是真随机算法除了特殊情况。

希尔排序的时间复杂度是什么?

希尔排序时间复杂度是 O(n^(1.3-2))，空间复杂度为常数阶 巧消O(1)。希尔排序没有时间复杂度为 O(n(logn)) 的快速排序算法快 ，因此对中等大小规模表现良好，但对规模非常大的数据排序不是最优选择，总之比一般 O(n^2 ) 复杂度的算法快得多。希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种，它是针对直接插入排序算法的改进。

概念及其介绍：

希尔排序又称缩小增量排序，因 DL.Shell 于 1959 年提出而得名。它通过卖明比较相距一定间隔的元素来进行，各趟比较所用的距离随着算法的进行而减小，直到只比较相邻元素的最后一趟排序为止。希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量孝配知逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至 1 时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。

快速排序法的平均时间复杂度和最坏时间复杂度分别是多少？

快速排序的平均时迹裤间复杂度和最坏时间复杂度分别是O(nlgn)、O(n^2)。

当排序已经成为基本有序携隐状态时，快速排序退化为O(n^2)，一般情况下，排序为指数复杂度。

快速排序最差情况递归调用栈高度O(n)，平均情况递归调用栈高度O(logn)，辩州厅而不管哪种情况栈的每一层处理时间都是O(n)，所以，平均情况（最佳情况也是平均情况）的时间复杂度O(nlogn)，最差情况的时间复杂度为O(n^2)。

扩展资料

快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序，它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法。快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，其排序流程如下：

（1）首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。

（2）将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于或等于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。

（3）然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分成左右两部分，同样在左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。

（4）重复上述过程，可以看出，这是一个递归定义。通过递归将左侧部分排好序后，再递归排好右侧部分的顺序。当左、右两个部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。

排序算法的时间复杂度是什么？

排序算法的时间复杂度是若文件的初始状态是正序的，一趟扫描即可完成排序。

比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。所以，如果两个元素相等，是不会再交换的；如果两个相等的元素没有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来，这时候也不会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改变，所以冒泡排序是一种稳定排序算法。

冒泡排序算法的原理如下：

1、比较相邻孝野顷的元素。如果第一个比巧陆第二个大，就交换他们两个。

2、对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。

3、针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。

4、持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有脊租任何一对数字需要比较。

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