各排序的时间复杂度,排序算法的空间复杂度

各排序的时间复杂度,排序算法的空间复杂度

归并排序的时间复杂度，合并耗费O(n)时间，而由完全二叉树的深度可知，整个归并排序需要进行log_2n次，因此，总的时间复杂度为O(nlogn),而且这是归并排序算法中最好、最坏、平均的时间性包括：冒泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、插入排序、Shell排序、归并排序、基数排序。排序算法的时间复杂度使用插入、冒泡、选择、快排、归并、堆排共

(1)、插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。2)、选择排序：直接选择排序、堆排序。3)、交换排序：冒泡排序、快速排序。4)、归并排序(5)、基数排序表格版排序方希尔排序（希尔增量） n^2 n^(1.3 - 2)堆排序 n*log n n*log n 注：希尔排序的性能依赖于选择的增量。

n^2表示n的平方，选择排序有时叫做直接选择排序或简单选择排序O(n)这样的标志叫做渐近时间复杂度，是个近似值.各种渐近时间复杂度由小到大的顺序如下O(1) < O(1、稳定性归并排序、冒泡排序、插入排序。基数排序是稳定的选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序是不稳定的2、时间复杂度最基础的四个算法：冒泡、选择、插入

(=｀′=) 归并排序是稳定的排序算法，其时间复杂度为O(nlogn),如果是使用链表的实现的话，空间复杂度可以达到O(1),但如果是使用数组来存储数据的话，在归并的过程中，需要临时空间来存储归并好的总结：是一种不稳定的排序方法，时间复杂度O(n^1.25),空间复杂度O(1) 2.交换排序①.冒泡排序最好的情况下，就是正序，所以只要比较一次就行了，复杂度O(n)最坏的

3.时间复杂度4.内积点乘叉乘5.CAS机制6.重载重写和多态字节跳动二面12.28 1.内积点乘叉乘2.堆3. 排序各种数据结构4. 时间复杂度空间复杂度分析5. 集合类中为什么不用int(空间复杂度为O（1）。不稳定排序。归并排序：归并排序主要就是分解，和归并排序两部分，分解需要扫描所有的元素，所以时间复杂度为O（n）。归并过程中，两两归并，其实就是满