排序算法的复杂度和稳定性

排序算法的复杂度和稳定性

复杂度又分为时间复杂度和空间复杂度

• 时间复杂度 : 表示执行排序算法时消耗的时间

• 空间复杂度 : 排序算法在运行过程中占用存储空间的大小

• 稳定性 : 排序前后相同的元素 原来的位置是否改变, 如果改不了就是不稳定的如果不改变就是稳定的。

  接下来将对他们的复杂度和稳定性做解析：

          时间      空间      稳定性
选择:     0(n^2)    0(1)      不稳定
冒泡:     0(n^2)    0(1)      稳定
插入:     0(n^2)    0(1)      稳定
快速:     0(nlogn)  0(nlogn)  不稳定
二分:     0(logn)

1. O(1)表示 表示最低复杂度 一般是常量值1 。复杂度不会受到数据量的大小改变而改变(哈希算法)。
2. O(n):数据量增大n倍 复杂度耗时也增大n倍 (一重循环变量).
3. O(logn) :当数据量增大到n倍时 n=256 logn是2 的底数
4. O(n^2) :对n个数实现排序 需要对n*n进行查询（冒泡排序）
5. O(nlogn) : 就是n 和logn相乘 当数据量增大256 耗时=256*8=2048(快速排序)