常用排序演算法的時間複雜度與穩定性
演算法最好時間複雜度
平均時間複雜度
最壞時間複雜度
空間複雜度
穩定性複雜性
直接插入排序
o(n)
o(n2)
o(n2)
o(1)是簡單
氣泡排序
o(n)
o(n2)
o(n2)
o(1)是簡單
選擇排序
o(n2)
o(n2)
o(n2)
o(1)否簡單
希爾排序
o(nlogn)~o(n2)
o(nlogn)~o(n2)
o(1)否複雜
快速排序
o(nlogn)
o(nlogn)
o(n2)
o(logn)否複雜
堆排序o(nlogn)
o(nlogn)
o(nlogn)
o(1)否複雜
歸併排序
o(nlogn)
o(nlogn)
o(nlogn)
o(n)是複雜
基數排序
o(d(n+rd))
o(d(n+rd))
o(d(n+rd))
o(rd)是複雜
二叉樹排序
o(nlogn)
o(nlogn)
o(n)
o(n)否複雜
查詢演算法的時間複雜度：
紅黑樹查詢演算法的時間複雜度為o(logn)
雜湊查詢演算法的時間複雜度為o(1)
順序查詢演算法的時間複雜度為o(n)
折半查詢演算法的時間複雜度為o(logn)
二叉排序樹查詢的時間複雜度為o(logn)
分塊查詢演算法的時間複雜度為o(logn)
平衡二叉樹查詢的時間複雜度為o(logn),刪除插入的時間複雜度是o(logn)。
演算法時間複雜度空間複雜度
演算法 是解決某一類問題的通法，即一系列清晰無歧義的計算指令。每個演算法只能解決具有特定特徵的一類問題，但乙個問題可由多個演算法解決。乙個演算法應該有以下五個方面的特性 比較演算法的優劣我們從兩個維度去進行考量 時間 空間 時間複雜度，空間複雜度 找出基本語句 演算法中執行次數最多的那條語句就是基本...
演算法 時間複雜度 空間複雜度
1 if i 1 2 a 1 result 3 4 result n 2 result 1000 1000 3 array.push a array.pop 4 map.set 1,1 map.get 1,1 在計算複雜度的時候，o 1 一般會被忽略。1 for let i 0 i n i 2 wh...
演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度
1 時間複雜度 1 時間頻度 乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且乙個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數...