| 排序算法 | 平均时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 最好时间复杂度 | 空间复杂度 | 稳定性 |
|---|---|---|---|---|---|
| 冒泡排序 | O(n²) | O(n²) | O(n) | O(1) | 稳定 |
| 直接选择排序 | O(n²) | O(n²) | O(n) | O(1) | 不稳定 |
| 直接插入排序 | O(n²) | O(n²) | O(n) | O(1) | 稳定 |
| 快速排序 | O(nlogn) | O(n²) | O(nlogn) | O(nlogn) | 不稳定 |
| 堆排序 | O(nlogn) | O(nlogn) | O(nlogn) | O(1) | 不稳定 |
| 希尔排序 | O(nlogn) | O(ns) | O(n) | O(1) | 不稳定 |
| 归并排序 | O(nlogn) | O(nlogn) | O(nlogn) | O(n) | 稳定 |
| 计数排序 | O(n+k) | O(n+k) | O(n+k) | O(n+k) | 稳定 |
| 基数排序 | O(N*M) | O(N*M) | O(N*M) | O(M) | 稳定 |
九大排序算法时间复杂度、空间复杂度、稳定性
2024-08-06
298
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
九大排序算法的时间复杂度、空间复杂度和稳定性，提供了对各种排序方法效率和特性的比较分析。
目录
相关文章
|
1月前
|
JavaScript
前端开发
算法
JavaScript 中通过Array.sort() 实现多字段排序、排序稳定性、随机排序洗牌算法、优化排序性能，JS中排序算法的使用详解（附实际应用代码）
Array.sort() 是一个功能强大的方法，通过自定义的比较函数，可以处理各种复杂的排序逻辑。无论是简单的数字排序，还是多字段、嵌套对象、分组排序等高级应用，Array.sort() 都能胜任。同时，通过性能优化技巧（如映射排序）和结合其他数组方法（如 reduce），Array.sort() 可以用来实现高效的数据处理逻辑。
只有锻炼思维才能可持续地解决问题，只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点帮助，麻烦您点个赞支持一下，还可以收藏起来以备不时之需，有疑问和错误欢迎在评论区指出~
128
3
3
|
6月前
|
机器学习/深度学习
缓存
算法
Python算法设计中的时间复杂度与空间复杂度，你真的理解对了吗？
【10月更文挑战第4天】在Python编程中，算法的设计与优化至关重要，尤其在数据处理、科学计算及机器学习领域。本文探讨了评估算法性能的核心指标——时间复杂度和空间复杂度。通过详细解释两者的概念，并提供快速排序和字符串反转的示例代码，帮助读者深入理解这些概念。同时，文章还讨论了如何在实际应用中平衡时间和空间复杂度，以实现最优性能。
136
6
6
|
6月前
|
搜索推荐
算法
插入排序算法的平均时间复杂度解析
【10月更文挑战第12天】 插入排序是一种简单直观的排序算法，通过不断将未排序元素插入到已排序部分的合适位置来完成排序。其平均时间复杂度为$O(n^2)$，适用于小规模或部分有序的数据。尽管效率不高，但在特定场景下仍具优势。
314
58
58
|
6月前
|
机器学习/深度学习
存储
缓存
数据结构与算法学习十：排序算法介绍、时间频度、时间复杂度、常用时间复杂度介绍
文章主要介绍了排序算法的分类、时间复杂度的概念和计算方法，以及常见的时间复杂度级别，并简单提及了空间复杂度。
167
1
1
|
6月前
|
机器学习/深度学习
存储
算法
|
6月前
|
存储
算法
|
7月前
|
算法
Python
震惊！Python 算法设计背后，时间复杂度与空间复杂度的惊天秘密大起底！
在 Python 算法设计中，理解并巧妙运用时间复杂度和空间复杂度的知识，是实现高效、优雅代码的必经之路。通过不断地实践和优化，我们能够在这两个因素之间找到最佳的平衡点，创造出性能卓越的程序。
77
4
4
|
6月前
|
算法
C语言
|
12天前
|
存储
算法
调度
基于和声搜索优化算法的机器工作调度matlab仿真,输出甘特图
本程序基于和声搜索优化算法（Harmony Search, HS），实现机器工作调度的MATLAB仿真，输出甘特图展示调度结果。算法通过模拟音乐家即兴演奏寻找最佳和声的过程，优化任务在不同机器上的执行顺序，以最小化完成时间和最大化资源利用率为目标。程序适用于MATLAB 2022A版本，运行后无水印。核心参数包括和声记忆大小（HMS）等，适应度函数用于建模优化目标。附带完整代码与运行结果展示。
73
24
24
|
5天前
|
算法
安全
数据安全/隐私保护
基于AES的遥感图像加密算法matlab仿真
本程序基于MATLAB 2022a实现，采用AES算法对遥感图像进行加密与解密。主要步骤包括：将彩色图像灰度化并重置大小为256×256像素，通过AES的字节替换、行移位、列混合及轮密钥加等操作完成加密，随后进行解密并验证图像质量（如PSNR值）。实验结果展示了原图、加密图和解密图，分析了图像直方图、相关性及熵的变化，确保加密安全性与解密后图像质量。该方法适用于保护遥感图像中的敏感信息，在军事、环境监测等领域具有重要应用价值。
70
35
35
热门文章
最新文章
1
MapReduce在实现PageRank算法中的应用
2
强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)
3
算法为舟 思想为楫：AI时代，创作何为？
4
Python下的毫秒级延迟RTSP|RTMP播放器技术探究和AI视觉算法对接
5
Apipost协议全栈支持+国密算法，调试效率飙出星际！
6
如何在Python下实现摄像头|屏幕|AI视觉算法数据的RTMP直播推送
7
基于 pyflink 的算法工作流设计和改造
8
阿里云 AI 搜索开放平台：从算法到业务——AI 搜索驱动企业智能化升级
9
基于GA遗传优化TCN-GRU时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
10
基于和声搜索优化算法的机器工作调度matlab仿真,输出甘特图