各种常用排序算法的时间复杂度

最新推荐文章于 2025-06-24 20:12:32 发布

原创

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这篇博客探讨了不同类型的排序算法，包括插入排序、选择排序和交换排序。在大数据量时，堆排序表现出色；若数据基本有序，插入排序更优；而在随机情况下，快速排序是理想选择。此外，选择排序的比较次数不依赖于元素初始顺序。详情可见相关链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

排序方法	时间复杂度			空间复杂度	稳定性	复杂性
排序方法	平均情况	最好情况	最坏情况	辅助空间	稳定性	复杂性
直接插入排序	O(n^2)	O(n)	O(n^2)	O(1)	稳定

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【算法】八大排序算法的时间复杂度 表格

九师兄

10-25

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1.概述

常见排序算法的时间复杂度、空间复杂度、稳定性比较

qq_44665944的博客

09-17

5711

常见排序算法的时间空间复杂度、稳定性比较一、排序算法比较注： 1、归并排序可以通过手摇算法将空间复杂度降到O（1），但是时间复杂度会提高。 2、基数排序时间复杂度为O（N*M），其中N为数据个数，M为数据位数二、辅助记忆 1、时间复杂度记忆冒泡、选择、直接排序需要两个for循环，每次只关注一个元素，平均时间复杂度为O（n * n）O（n * n）（一遍找元素O(n)O(n)，一遍...

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12种排序及时间复杂度稳定性

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12种排序及时间复杂度稳定性：计数排序基数排序冒泡插入折半插入归并锦标赛快速希尔桶排序选择排序堆排序

常见的排序算法的时间复杂度

码字不易，大家的支持就是我坚持下去的动力

03-12

2万+

接着，对每个桶中的元素进行排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序），最后依次将各个桶中的元素取出，得到的就是有序序列。计数排序不是基于比较的排序算法，其优势在于在对一定范围内的整数排序时，复杂度为O(n+k)，其中n为输入元素个数，k为待排序列中最大的数。例如，如果数据的范围非常大，或者数据的分布极不均匀，那么可能需要大量的桶，这可能导致空间复杂度的增加。基数排序的时间复杂度是线性的，为O(dn)，其中d为数字的位数，n为待排序序列的长度。因此，时间复杂度为O(n^2)。

排序算法时间复杂度

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复习排序算法

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Pp______Pp的专栏

09-24

2845

选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法，冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序是稳定的排序算法。冒泡法：这是最原始，也是众所周知的最慢的算法了。他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡：复杂度为O(n*n)。当数据为正序，将不会有交换。复

各种排序方法的时间复杂度、空间复杂度、稳定性比较

qq_42717239的博客

06-01

485

常用的时间复杂度排序

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1179

一些常用的时间复杂度排序： O(lgn) √n) 这里，我们默认lg始终是以2为底，符号“^”表示乘方的意思

希尔排序算法时间复杂度分析

kupePoem的专栏

03-19

391

2^k-1（最坏时间复杂度O(n^{3/2})）。2）使用优化序列（如Hibbard、Sedgewick）时，性能显著提升至O(n^{3/2})或更低。, 1（最坏时间复杂度O(n^2)）。常用增量序列的平均时间复杂度约为O(n^{1.25} ）到O(n^{1.5} ）。数学证明当增量满足h=2^k-1时，比较次数约为O(n^{3/2})。希尔排序 O(n^{1.25} 到O(n^{1.5} ） O(n^2)1）00使用简单递减序列（如N/2）时，最坏情况为O(n^2)。

php 常用算法和时间复杂度

10-27

快速排序是一种常用的O(nlog2n)时间复杂度的排序算法，它通过分治法，将待排序数组分成两个子数组，分别进行排序。快速排序的效率非常高，尤其在数据量大的情况下，能显著地减少排序所需时间。插入排序、选择排序...

常见排序算法详解及其复杂度分析

ljw714的专栏

05-22

1562

本文详细介绍了九种常见的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序、堆排序和计数排序。每种算法均从原理、Python实现、时间复杂度、空间复杂度和稳定性等方面进行了分析。文章还提供了各算法的复杂度对比表，帮助读者快速了解不同算法的性能特点。总结部分强调了根据数据规模和特性选择合适的排序算法的重要性，并推荐了在实际开发中常用的高效排序算法。

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各种排序算法的稳定性和时间复杂度总结。希望大家能有所收获。

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12-24

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算法的时间复杂度排序 O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n2) < O(n3) < O(nk) < O(2n) 注意：这里的logn 均为以2为底

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//联系人:石虎QQ:1224614774昵称:嗡嘛呢叭咪哄 QQ群:807236138 群称:iOS 技术交流学习群排序图表: 一、插入排序　　每次将一个待排序的数据，跟前面已经有序的序列的数字一一比较找到自己合适的位置，插入到序列中，直到全部数据插入完成。二...

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12-06

1831

插入排序( Insertion Sorting)的基本思想是：把n个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表，开始时有序表中只包含一个元素，无序表中包含有n-1个元素，排序过程中每次从无序表中取出第一个元素，把它的排序码依次与有序表元素的排序码进行比较，将它插入到有序表中的适当位置，使之成为新的有序表。思想：第一次从arr[0]-arr[n-1]中遍历，选出最小值，与arr[0]交换，接着从arr[1]-arr[n-1]中遍历，选出最小值，与arr[1]交换…n)，也就是了O(nlog。

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我们经常可以看到这样的描述：软件=数据结构+算法，可见算法基础对于一个程序员的重要性。算法中，有两个基本概念：时间复杂度和空间复杂度。 时间复杂度：描述算法执行消耗的时间，时间越短，时间复杂度越低，算法越优秀；空间复杂度：描述算法执行所占用的内存空间，占用内存越少，空间复杂度越低，算法越优秀；因此，时间复杂度和空间复杂度是评价一个算法性能的主要指标。那么如何计算一个算法的时间复杂度和空间复杂度呢？简单理解，计算时间复杂度就是评估一个算法完成后执行了多少行代码，也就是算法所消耗的时间，但是该如何用数

算法（一）——时间复杂度及常用排序算法时间复杂度

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07-13

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选择排序的时间复杂度

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选择排序：长度为N的数组 1）看0～N-1；看N次；（第一个与第一个比较，选择最小值；第二个和最小值比较，以此类推）比较N次，交换一次；结果：最小的放到第一位上； 2）看1～N-1:看N-1次；比较N-1次；交换一次；结果；最小的放到第二位； 3）以此类推直至最后一次，全部比较完成； 时间复杂度为：看：N+（N-1）+（N-2）+······+1 比较：N+（N-1）+（N-2）+······+1 交换：N 求和为一个二次型多项式，因为等差数列求和会出现二次型；最终时间复杂度为O（N²） ...

6种排序的时间复杂度和空间复杂度的计算

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理解各种排序算法的时间复杂度，有助于优化程序性能，提高计算效率。文章通过理论分析，深入探讨了这些排序算法的内在运行机制和时间复杂度的计算方法，对于计算机科学的学习者和实践者具有重要的参考价值。作者...