摘要：时间复杂度 空间复杂度 可否实现稳定性 选择 \(O(N^2)\) \(O(1)\) No 冒泡 \(O(N^2)\) \(O(1)\) Yes 插入 \(O(N^2)\) \(O(1)\) Yes 归并 \(O(N\log N)\) \(O(N)\) Yes 快速 \(O(N\log N)\) \ 阅读全文

摘要：递归算法每一层函数的时间复杂度的通项形式可以描述如下： \(T(n)=aT(\frac{n}{b}) + O(n^d)\) 可以猜测，最后的时间复杂度和这a, b ,d几个参数有关。 整个递归规程的描述用下面一张图就能够概括： 最后的公式是一个累加函数 \(Total work = \sum^{lo 阅读全文