本文探讨了算法的时间复杂度和空间复杂度在评价算法效率中的重要性。时间复杂度通过大O符号描述，关注算法输入值增长时的运行时间。空间复杂度则衡量算法运行过程中的临时存储需求。例如，直接插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，而递归算法通常具有O(n)的空间复杂度。算法的优劣不仅要看执行时间，还要考虑空间占用。
| 算法 | 空间复杂度 | 时间复杂度（平均/最坏） | 稳定性 |
|---|---|---|---|
| 冒泡排序 | O(1) | O(n2)/O(n2) | 稳定 |
| 选择排序 | O(1) | O(n2)/O(n2) | 不稳定 |
| 插入排序 | O(1) | O(n2)/O(n2) | 稳定 |
| 希尔排序 | O(1) | O(nlogn)/O(ns) （s为步长） | 不稳定 |
| 快速排序 | O(logn) | O(n*logn)/O(n2) | 不稳定 |
| 归并排序 | O(n) | O(nlogn)/O(nlogn) | 稳定 |
| 堆排序 | O(1) | O(nlogn)/O(nlogn) | 不稳定 |
时间复杂度：是同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。
计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
