目錄
排序方法
時間複雜度（平均）
時間複雜度（最壞）
時間複雜度（最好）
空間複雜度
穩定性氣泡排序
o(n2)
o(n2)
o(n)
o(1)
穩定選擇排序
o(n2)
o(n2)
o(n2)
o(1)
不穩定插入排序
o(n2)
o(n2)
o(n)
o(1)
穩定希爾排序
o(n1.3)
o(n2)
o(n)
o(1)
不穩定快速排序
o(nlog2n)
o(n2)
o(nlog2n)
o(nlog2n)
不穩定歸併排序
o(nlog2n)
o(nlog2n)
o(nlog2n)
o(n)
穩定堆排序
o(nlog2n)
o(nlog2n)
o(nlog2n)
o(1)
不穩定基數排序
o(n∗k)
o(n∗k)
o(n∗k)
o(n+k)
穩定
排序演算法及其效率分析（一）內排序
只要是接觸程式設計，接觸演算法，排序是必修的一門基礎課，它的應用之大不言而喻，下面就幾種常用排序進行實現並進行時間複雜度的分析 1 選擇排序法 舉個例子 對於2 9 5 4 8 1 6 step1 在列表中先選擇最大元9並與最後乙個數字6交換 2 6 5 4 8 1 9 step2 在剩餘列表選擇最...
演算法時間效率分析
求效率函式的一般方法 big o 表示式 演算法的複雜度分析包括空間複雜度分析和時間複雜度分析。對於現代計算機，記憶體已經比較足夠，對演算法效率影響最大的是時間複雜度。在時間複雜度的分析中，拋開具體機器，我們主要研究的是執行的語句數量。執行的語句數量取決於需要處理的元素個數和演算法的迴圈結構。引入函...
演算法分析 演算法的漸進效率分析
一般用於界定函式集合的上界，漸進表示式o g n 的含義就是，c為正常數，函式集合o中的元素的最大值不會超過c.g n f n o g n 的含義是，函式f n 的屬於集合o g n 因為函式集合o中的最大值為c.g n 所以f n 的最大值為c.g n 由於只是漸進的上界，所以當函式g n 的階數...