常见排序算法的时间复杂度和空间复杂度对比表

最新推荐文章于 2025-08-15 10:11:01 发布
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本文汇总了常见排序算法的时间复杂度和空间复杂度，便于快速查阅与对比不同算法的性能特征。
原文来自：http://blog.youkuaiyun.com/u010853261/article/de

在网上看到一个常用排序算法的时间复杂度和空间复杂度表格，自己整理了一下，如下：

常见算法的时间复杂度和空间复杂度对比表

【算法】八大排序算法的时间复杂度 表格
九师兄
10-25 4659
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 5785
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...
排序算法的时间复杂度
12-22
使用插入、冒泡、选择、快排、归并、堆排共6种排序算法对同一序列进行排序，统计排序所需的平均时间并比较算法在时间上的优劣。供学习使用。
各排序算法时间复杂度的比较
12-15
对若干个数据进行操作，实现快速排序、选择排序、直接插入排序、堆排序算法时间复杂度的比较；并在排序数据中快速查找某一数据，给出查找是否成功，以及数据所在的位置信息。
各排序算法的时间复杂度和空间复杂度
weixin_34344677的博客
09-06 316
本文主要讲解下平常我们用到的堆排序，归并排序以及快速排序的时间和空间复杂度。 堆排序： 堆排序分为建堆和调整堆。建堆是通过父节点和子节点两两比较并交换得到的，时间复杂度为O（n），调整堆需要交换n-1次堆顶元素，并调整堆，调整堆的过程就是满二叉树的深度logn，所以时间复杂度为O（nlogn），所以最终时间复杂度为O（nlogn）。 空间复杂度为O（1）。 不稳定排序。 归并排序：...
算法的时间复杂度和空间复杂度
weixin_30736301的博客
10-20 941
常用的算法的时间复杂度和空间复杂度 排序法 最差时间分析 平均时间复杂度 稳定度 空间复杂度 冒泡排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 快速排序 O(n2) O(n*log2n) 不稳定 O(log2n)~O(n) 选择排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 二叉树排序 O(n2...
排序算法复杂度对照表(含时间复杂度与空间复杂度)
最新发布
qq_43664407的博客
08-15 1103
下面给出的最优/平均/最差时间复杂度、额外空间复杂度，并在右侧给出简短说明（什么时候出现最优/最差或需要注意的地方）。所有复杂度以n为元素个数，k为键值范围，dL为关键字位数或字符串平均长度，M为内存缓冲能容纳的元素数，B为块大小（外存I/O 单位）。表格给出的是常见/典型实现的复杂度。备注：某些算法复杂度依赖实现细节（例如 Shell 的 gap 序列、Radix 的基数选择、外部排序的内存/磁盘参数等），表中注明“依赖”或给出常见情形。
常见排序算法详解及其复杂度分析
ljw714的专栏
05-22 1799
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。
算法时间复杂度的实验测试.zip_堆排序；算法时间复杂度_时间复杂度_胡书晗
09-24
尽管在构建堆的过程中可能需要更多的交换和下沉操作，但由于堆排序算法的性质，每次操作仍然保证了时间复杂度不超过log n，因此总操作次数不会超过n log n。 平均情况下，堆排序的时间复杂度同样为O(n log n)。这是...
【计算机科学】归并排序与堆排序算法详解：时间复杂度、空间复杂度及应用场景分析文档的主要内容
04-08
而对于堆排序，则指出它是基于二叉堆的数据结构，具有O(nlogn)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度，且是不稳定的排序算法。此外，文章还对比了两种算法在不同场景下的表现，如处理大量重复元素时归并排序表现更好，以及...
常用的排序、查找算法的时间复杂度和空间复杂度
weixin_33950035的博客
08-19 1000
常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度 排序法 最差时间分析 平均时间复杂度 稳定度 空间复杂度 冒泡排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 插入排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 选择排序 ...
常见排序算法及其对应的时间复杂度、空间复杂度
YUBANGSHUANGYUER的博客
03-04 6683
常见排序算法及其对应的时间复杂度、空间复杂度： 排序算法经过长时间演变，大体可以分为两类：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则成为内排序；如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序，本文讲的都属于内排序。 内排序有可以分为以下几类： （1）插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序 （2）选择排序：直接选择排序、堆排序 （3）交换排序：冒泡排序、快速排序 （4）归并排序 （5）基数排序 一、插入排序 •思想：每步将一个待排序的...
排序算法 时间复杂度、空间复杂度
wechatonly的博客
11-22 2586
介绍了各种排序算法的时间复杂度、空间复杂度
各种常用排序算法的时间复杂度和空间复杂度
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湾区人工智能
07-28 3万+
https://blog.youkuaiyun.com/jiajing_guo/article/details/69388331 一、常用排序算法的时间复杂度和空间复杂度表格     二、特点   1.归并排序：   （1）n大时好，归并比较占用内存，内存随n的增大而增大，但却是效率高且稳定的排序算法。 （2）归并排序每次递归都要用到一个辅助表，长度与待排序的表长度相同，虽然递归次数是...
各种排序算法时间复杂度和空间复杂度表
ttljtw的博客
02-15 1133
排序法 最差时间分析 平均时间复杂度 稳定度 空间复杂度 冒泡排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 快速排序 O(n2) O(n*log2n) 不稳定 O(log2n)~O(n) 选择排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 二叉树排序 O(n2) O(n*log2n) 不一顶 O(n)
各种排序算法时间复杂度及空间复杂度
shirley_zx的专栏
08-07 1224
一、排序算法的时间复杂度及空间复杂度 冒泡： 平均O(N2) ,最坏O(N2) ，最好O(N) ，辅助内存O(1),稳定排序 最好情况是加了改进方法的最好：即冒泡的过程中检查是否发生了交换，如果没有发生交换，说明都排好序了，就break 插入： 平均O(N2) ,最坏O(N2) ，最好O(N) ，辅助内存O(1),稳定排序 直接选择排序：平均O(N2) ,最坏O(N2) ，最好
各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度
dizi9750的博客
06-23 485
各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度 看起来归并排序还挺不错的，时间复杂度,空间复杂度都不错。 直接选择排序 排序过程： 1、首先在所有数据中经过n-1次比较选出最小的数，把它与第1个数据交换， 2、然后在其余的数据内选出排序码最小的数，与第2个数据交换......依次类推，直到所有数据排完为止。 在第i趟排序...
各种排序算法的时间空间复杂度
方同学的博客
03-06 2万+
排序方式 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 备注 冒泡 O(n2)O(n^2)O(n2) O(n2)O(n^2)O(n2) O(n)O(n)O(n) O(1)O(1)O(1) 稳定 最坏比较次数n(n−1)2\frac {n(n-1)} 22n(n−1)​ 选择 O(n2)O(n^2)O(n2) O(n2)O(n^2)O(n2) O(n2)O(...
理解算法时间复杂度与空间复杂度：排序方法详解
算法的时间复杂度和空间复杂度是衡量计算机程序性能的关键指标，特别是在处理大量数据或对效率有较高要求的场景中。本文将深入探讨这两个概念以及它们在排序算法中的应用。 1. **稳定性与非稳定性排序**: 稳定排序...
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