常用的排序算法和时间复杂度

简介: 1. 数据结构部分 数据结构中常用的操作的效率表 通用数据结构 查找  插入   删除 遍历  数组 O(N) O(1) O(N) — 有序数组 O(logN) O(N)

1. 数据结构部分

数据结构中常用的操作的效率表

通用数据结构

查找 

插入 

 删除

遍历 

数组

O(N)

O(1)

O(N)

有序数组

O(logN)

O(N)

O(N)

O(N)

链表

O(N)

O(1)

O(N)

有序链表

O(N)

O(N)

O(N)

O(N)

二叉树

O(logN)

O(logN)

O(logN)

O(N)

二叉树(最坏)

O(N)

O(N)

O(N)

O(N)

红黑树

O(logN)

O(logN)

O(logN)

O(N)

2-3-4树

O(logN)

O(logN)

O(logN)

O(N)

哈希表

O(1)

O(1)

O(1)

专用数据结构

 

 

 

 

O(1)

O(1)

队列

O(1)

O(1)

优先级队列

O(N)

O(1)

优先级队列(堆)

O(logN)

O(logN)

 


2. 排序算法

常见的排序算法比较表

排序

平均情况

最好情况

最坏情况

稳定与否

空间复杂度

冒泡排序

O(N2)

O(N)

O(N2)

稳定

1

选择排序

O(N2)

O(N2)

O(N2)

不稳定

1

插入排序

O(N2)

O(N)

O(N2)

稳定

1

希尔排序

O(NlogN)

(依赖于增量序列)

不稳定

1

快速排序

O(NlogN)

O(NlogN)

O(N2)

不稳定

O(logN)

归并排序

O(NlogN)

O(NlogN)

O(NlogN)

稳定

O(N)

二叉树排序

O(NlogN)

O(NlogN)

O(N2)

稳定

O(N)

堆排序

O(NlogN)

O(NlogN)

O(NlogN)

不稳定

1

拓扑排序

O(N+E)

O(N)

首先先给出我们常用的算法的时间复杂度,后面会具体讲解每一个算法,以及在不同的场合下哪种时间复杂度很高效
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