【排序算法】:九大排序算法总结

本文详细介绍了多种经典的排序算法,包括直接插入排序、希尔排序、选择排序等,并对比了它们的时间复杂度、空间复杂度及稳定性,帮助读者深入理解每种算法的特点与应用场景。

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直接插入排序

参考博客:【排序算法】:直接插入排序
时间复杂度:

  • 平均情况:O(N^2)
  • 最好情况:O(N)
  • 最坏情况:O(N^2)

空间复杂度:O(1)
稳定性:稳定

希尔排序

参考博客:【排序算法】:希尔排序

时间复杂度:

  • 平均情况:O(N^1.3)
  • 最好情况:O(N)
  • 最坏情况:O(N^2)

空间复杂度:O(1)
稳定性:不稳定

选择排序

参考博客:【排序算法】:选择排序

时间复杂度:

  • 平均情况:O(N^2)
  • 最好情况:O(N^2)
  • 最坏情况:O(N^2)

空间复杂度:O(1)
稳定性:不稳定

堆排序

参考博客:【排序算法】:堆排序

时间复杂度:

  • 平均情况:O(N*lgN)
  • 最好情况:O(N*lgN)
  • 最坏情况:O(N*lgN)

空间复杂度:O(1)
稳定性:不稳定

冒泡排序

参考博客:【排序算法】:冒泡排序

时间复杂度:

  • 平均情况:O(N^2)
  • 最好情况:O(N)
  • 最坏情况:O(N^2)

空间复杂度:O(1)
稳定性:稳定

快速排序

参考博客:【排序算法】:快速排序

时间复杂度:

  • 平均情况:O(N*lgN)
  • 最好情况:O(N*lgN)
  • 最坏情况:O(N^2)

空间复杂度:O(lgN)
稳定性:不稳定

归并排序

参考博客:【排序算法】:归并排序

时间复杂度:

  • 平均情况:O(N*lgN)
  • 最好情况:O(N*lgN)
  • 最坏情况:O(N*lgN)

空间复杂度:O(N)
稳定性:稳定

计数排序

参考博客:【排序算法】:计数排序

时间复杂度:O(N)
空间复杂度:O(最大数 - 最小数)
稳定性:稳定

基数排序

参考博客:【排序算法】:基数排序

时间复杂度:O(N*位数)
空间复杂度:O(N)
稳定性:稳定

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