演算法時間復雜度排序

A. 排序演算法的時間復雜度

所謂排序，就是使一串記錄，按照其中的某個或某些關鍵字的大小，遞增或遞減的排列起來的操作。排序演算法，就是如何使得記錄按照要求排列的方法。排序演算法在很多領域得到相當地重視，尤其是在大量數據的處理方面。

一個優秀的演算法可以節省大量的資源。在各個領域中考慮到數據的各種限制和規范，要得到一個符合實際的優秀演算法，得經過大量的推理和分析。

空間復雜度(Space Complexity)是對一個演算法在運行過程中臨時佔用存儲空間大小的量度，記做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的時間復雜度是O(n^2),空間復雜度是O(1) 。

而一般的遞歸演算法就要有O(n)的空間復雜度了，因為每次遞歸都要存儲返回信息。一個演算法的優劣主要從演算法的執行時間和所需要佔用的存儲空間兩個方面衡量。

(1)演算法時間復雜度排序擴展閱讀：

排序演算法經過了很長時間的演變，產生了很多種不同的方法。對於初學者來說，對它們進行整理便於理解記憶顯得很重要。每種演算法都有它特定的使用場合，很難通用。因此，我們很有必要對所有常見的排序演算法進行歸納。

排序大的分類可以分為兩種：內排序和外排序。在排序過程中，全部記錄存放在內存，則稱為內排序，如果排序過程中需要使用外存，則稱為外排序。下面講的排序都是屬於內排序。

內排序有可以分為以下幾類：

(1)、插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希爾排序。

(2)、選擇排序：直接選擇排序、堆排序。

(3)、交換排序：冒泡排序、快速排序。

(4)、歸並排序

(5)、基數排序

B. 所有排序演算法的時間復雜度

冒泡排序是這樣實現的：

首先將所有待排序的數字放入工作列表中。

從列表的第一個數字到倒數第二個數字，逐個檢查：若某一位上的數字大於他的下一位，則將它與它的下一位交換。

重復2號步驟，直至再也不能交換。

冒泡排序的平均時間復雜度與插入排序相同，也是平方級的，但也是非常容易實現的演算法。

選擇排序

選擇排序是這樣實現的：

設數組內存放了n個待排數字，數組下標從1開始，到n結束。

i=1

從數組的第i個元素開始到第n個元素，尋找最小的元素。

將上一步找到的最小元素和第i位元素交換。

如果i=n－1演算法結束，否則回到第3步

選擇排序的平均時間復雜度也是O(n^2)的。

C. 排序演算法的時間復雜度是什麼

排序演算法的時間復雜度是若文件的初始狀態是正序的，一趟掃描即可完成排序。

比較是相鄰的兩個元素比較，交換也發生在這兩個元素之間。所以，如果兩個元素相等，是不會再交換的；如果兩個相等的元素沒有相鄰，那麼即使通過前面的兩兩交換把兩個相鄰起來，這時候也不會交換，所以相同元素的前後順序並沒有改變，所以冒泡排序是一種穩定排序演算法。

冒泡排序演算法的原理如下：

1、比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大，就交換他們兩個。

2、對每一對相鄰元素做同樣的工作，從開始第一對到結尾的最後一對。

3、針對所有的元素重復以上的步驟，除了最後一個。

4、持續每次對越來越少的元素重復上面的步驟，直到沒有任何一對數字需要比較。

D. 什麼排序的速度（時間復雜度）最快

從時間復雜度看，所有內部排序方法可以分為兩類。

1.插入排序 選擇排序 起泡排序
其時間復雜度為O(n2)；

2.堆排序 快速排序 歸並排序
其時間復雜度為O(nlog2n)。

這是就平均情況而言的，如果從最好的情況考慮，
則插入排序和起泡排序的時間復雜度最好，為O(n)，
而其他演算法的最好情況同平均情況大致相同。

如果從最壞的情況考慮，快速排序的時間復雜度為O(n2)，插入排序和起泡排序雖然同平均情況相同，但系數大約增加一倍，運行速度降低一半，而選擇排序、堆排序和歸並排序則影響不大。

總之，
在平均情況下，快速排序最快；
在最好情況下，插入排序和起泡排序最快；
在最壞情況下，堆排序和歸並排序最快。

E. 快速排序法的平均時間復雜度和最壞時間復雜度分別是多少

快速排序的平均時間復雜度和最壞時間復雜度分別是O(nlgn)、O(n^2)。

當排序已經成為基本有序狀態時，快速排序退化為O(n^2)，一般情況下，排序為指數復雜度。

快速排序最差情況遞歸調用棧高度O(n)，平均情況遞歸調用棧高度O(logn)，而不管哪種情況棧的每一層處理時間都是O(n)，所以，平均情況（最佳情況也是平均情況）的時間復雜度O(nlogn)，最差情況的時間復雜度為O(n^2)。

(5)演算法時間復雜度排序擴展閱讀

快速排序是C.R.A.Hoare於1962年提出的一種劃分交換排序，它採用了一種分治的策略，通常稱其為分治法。快速排序演算法通過多次比較和交換來實現排序，其排序流程如下：

（1）首先設定一個分界值，通過該分界值將數組分成左右兩部分。

（2）將大於或等於分界值的數據集中到數組右邊，小於分界值的數據集中到數組的左邊。此時，左邊部分中各元素都小於或等於分界值，而右邊部分中各元素都大於或等於分界值。

（3）然後，左邊和右邊的數據可以獨立排序。對於左側的數組數據，又可以取一個分界值，將該部分數據分成左右兩部分，同樣在左邊放置較小值，右邊放置較大值。右側的數組數據也可以做類似處理。

（4）重復上述過程，可以看出，這是一個遞歸定義。通過遞歸將左側部分排好序後，再遞歸排好右側部分的順序。當左、右兩個部分各數據排序完成後，整個數組的排序也就完成了。

F. 各種排序法的時間復雜度到底多少

根據《演算法導論（中文版）》P83表格以及《演算法（中文版）》部分章節內容：

演算法最壞情況運行時間平均情況

冒泡&&插入&&選擇排序 n^2n^2

快速排序n^2 n*log n

希爾排序（希爾增量） n^2 n^(1.3 - 2)

堆排序 n*log n n*log n

註：希爾排序的性能依賴於選擇的增量。

G. 演算法基礎|排序演算法時間復雜度

常見的7種排序演算法時間復羨襪雜度：

1）直接插入排序，時間復雜度為O(n)~O(n²)

2）冒亂鋒泡排序，時間復雜度為O(n²)

3）嘩派晌簡單選擇排序，時間復雜度為O(n²)

4）希爾排序，時間復雜度為O(n^1.3)

5）快速排序，時間復雜度為O(n )~O(n²)

6）堆排序，時間復雜度為O(n )

7）歸並排序，時間復雜度為O(n )

H. 排序演算法的時間復雜度如何

排序演算法的時間復雜度是若文件的初始狀態是正序的，一趟掃描即可完成排序。

比較是相鄰的兩個元素比較，交換也發生在這兩個元素之間。所以，如果兩個元素相等，是不會再交換的；如果兩個相等的元素沒有相鄰，那麼即使通過前面的兩兩交換把兩個相鄰起來，這時候也不會交換，所以相同元素的前後順序並沒有改變，所以冒泡排序是一種穩定排序演算法。

次線性時間

對於一個演算法，若其匹配T(n) = o(n)，則其時間復雜度為次線性時間（sub-linear time或sublinear time）。實際上除了匹配以上定義的演算法，其他一些演算法也擁有次線性時間的時間復雜度。例如有O(n)葛羅佛搜索演算法。

常見的非合次線性時間演算法都採用了諸如平行處理（就像NC1matrix行列式計算那樣）、非古典處理（如同葛羅佛搜索那樣），又或者選擇性地對有保證的輸入結構作出假設（如冪對數時間的二分搜索）。

不過，一些情況，例如在頭 log(n) 比特中每個字元串有一個比特作為索引的字元串組就可能依賴於輸入的每個比特，但又匹配次線性時間的條件。

「次線性時間演算法」通常指那些不匹配前一段的描述的演算法。它們通常運行於傳統計算機架構系列並且不容許任何對輸入的事先假設。但是它們可以是隨機化演算法，而且必須是真隨機演算法除了特殊情況。