各种排序算法的复杂度

本文介绍了多种排序算法的特点,包括冒泡排序、快速排序、归并排序等,对比了它们的时间复杂度、稳定性及应用场景,适合初学者理解各种排序算法的工作原理。
排序法 平均时间 最差情形 稳定度 额外空间 备注
冒泡 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) n小时较好
交换 O(n2) O(n2) 不稳定 O(1) n小时较好
选择 O(n2) O(n2) 不稳定 O(1) n小时较好
插入 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 大部分已排序时较好
基数 O(logRB) O(logRB) 稳定 O(n)

B是真数(0-9),

R是基数(个十百)

Shell

O(nlogn)

O(n^1.25)

???

O(ns) 1<s<2 不稳定 O(1) s是所选分组
快速 O(nlogn) O(n2) 不稳定 O(nlogn) n大时较好
归并 O(nlogn) O(nlogn) 稳定 O(1) n大时较好
O(nlogn) O(nlogn) 不稳定 O(1) n大时较好


各算法的时间复杂度
  平均时间复杂度
  插入排序 O(n^2)
  冒泡排序 O(n^2)
  选择排序 O(n^2)
  快速排序 O(n log n)
  堆排序 O(n log n)
  归并排序 O(n log n)
  基数排序 O(n)
  希尔排序 O(n^1.25)

 

1 快速排序(QuickSort)

快速排序是一个就地排序,分而治之,大规模递归的算法。从本质上来说,它是归并排序的就地版本。快速排序可以由下面四步组成。

(1) 如果不多于1个数据,直接返回。
(2) 一般选择序列最左边的值作为支点数据。
(3) 将序列分成2部分,一部分都大于支点数据,另外一部分都小于支点数据。
(4) 对两边利用递归排序数列。

快速排序比大部分排序算法都要快。尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法,但是就通常情况而言,没有比它更快的了。快速排序是递归的,对于内存非常有限的机器来说,它不是一个好的选择。

2 归并排序(MergeSort)

归并排序先分解要排序的序列,从1分成2,2分成4,依次分解,当分解到只有1个一组的时候,就可以排序这些分组,然后依次合并回原来的序列中,这样就可以排序所有数据。合并排序比堆排序稍微快一点,但是需要比堆排序多一倍的内存空间,因为它需要一个额外的数组。

3 堆排序(HeapSort)

堆排序适合于数据量非常大的场合(百万数据)。

堆排序不需要大量的递归或者多维的暂存数组。这对于数据量非常巨大的序列是合适的。比如超过数百万条记录,因为快速排序,归并排序都使用递归来设计算法,在数据量非常大的时候,可能会发生堆栈溢出错误。

堆排序会将所有的数据建成一个堆,最大的数据在堆顶,然后将堆顶数据和序列的最后一个数据交换。接下来再次重建堆,交换数据,依次下去,就可以排序所有的数据。

4 Shell排序(ShellSort)

Shell排序通过将数据分成不同的组,先对每一组进行排序,然后再对所有的元素进行一次插入排序,以减少数据交换和移动的次数。平均效率是O(nlogn)。其中分组的合理性会对算法产生重要的影响。现在多用D.E.Knuth的分组方法。

Shell排序比冒泡排序快5倍,比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort,MergeSort,HeapSort慢很多。但是它相对比较简单,它适合于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。

5 插入排序(InsertSort)

插入排序通过把序列中的值插入一个已经排序好的序列中,直到该序列的结束。插入排序是对冒泡排序的改进。它比冒泡排序快2倍。一般不用在数据大于1000的场合下使用插入排序,或者重复排序超过200数据项的序列。

6 冒泡排序(BubbleSort)

冒泡排序是最慢的排序算法。在实际运用中它是效率最低的算法。它通过一趟又一趟地比较数组中的每一个元素,使较大的数据下沉,较小的数据上升。它是O(n^2)的算法。

7 交换排序(ExchangeSort)和选择排序(SelectSort)

这两种排序方法都是交换方法的排序算法,效率都是 O(n2)。在实际应用中处于和冒泡排序基本相同的地位。它们只是排序算法发展的初级阶段,在实际中使用较少。

8 基数排序(RadixSort)

基数排序和通常的排序算法并不走同样的路线。它是一种比较新颖的算法,但是它只能用于整数的排序,如果我们要把同样的办法运用到浮点数上,我们必须了解浮点数的存储格式,并通过特殊的方式将浮点数映射到整数上,然后再映射回去,这是非常麻烦的事情,因此,它的使用同样也不多。而且,最重要的是,这样算法也需要较多的存储空间。

来自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_77795cad01011txt.html

<think> 首先,用户的问题是:“我想查询基数排序算法复杂度 请问基数排序算法复杂度”。这是一个直接的问题,询问基数排序算法的时间复杂度和空间复杂度。 从系统指令中,我需要遵循: - 所有行内数学表达式使用 `$...$` 格式。 - 独立公式使用 `$$...$$` 格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如 `[^1]`。 用户提供了几个引用: - [^1]: 讨论了基数排序的时间复杂度分析,指出每次排序时间复杂度为 O(n),如果有 k 位,则为 O(k*n)。例如,手机号11位时 O(n)。也提到了稳定性。 - [^2]: 描述了基数排序的实现,包括时间复杂度 O(n+k) 其中 k 为数据范围,空间复杂度 O(k),稳定性稳定。 - [^3]: 提到基数排序是稳定的,复杂度小,但不常用,除非面试官特殊申明。还讨论了其他排序算法。 - [^4]: 提到基数排序非常快,但占用大量内存,导致在大量数据时可能内存不足。 用户的问题是针对基数排序的复杂度,所以我需要聚焦在那个方面。 关键点是: - 时间复杂度:从引用 [^1] 和 [^2],基数排序的时间复杂度依赖于位数(k)和数据范围。 - 引用 [^1]: O(k*n) - 引用 [^2]: O(n+k) 其中 k 为数据范围(这里 k 可能指的是数据的最大值的位数或其他)。 - 通常,基数排序的时间复杂度是 O(d * (n + b)),其中 d 是最大数字的位数,b 是基数(例如,10 表示十进制)。 - 空间复杂度:从引用 [^2],空间复杂度是 O(k),其中 k 可能指数据范围。 - 引用 [^4] 提到它占用大量内存。 - 稳定性:所有引用都提到基数排序是稳定的。 在回答中,我需要结构化: - 清晰地解释时间复杂度、空间复杂度。 - 使用数学表达式:行内数学使用 `$...$`,独立公式使用 `$$...$$`。 - 自然地添加引用标识。 回答结构: 1. **引言**:简要介绍基数排序。 2. **时间复杂度**:解释并公式化。 3. **空间复杂度**:解释并公式化。 4. **稳定性**:提到。 5. **总结**。 6. **相关问题**:生成相关问题。 使用中文。 数学公式: - 时间复杂度:通常写成 O(d * (n + b)),但引用中用 O(k*n) 或 O(n+k)。我应该标准化。 - 标准表示:让 d 表示最大数字的位数,b 表示基数(如10)。 - 每次计数排序(或桶排序)的时间是 O(n + b)。 - 总时间 O(d * (n + b))。 - 空间复杂度:O(n + b),因为需要额外的空间存储桶。 从引用: - [^1]: O(k*n) - [^2]: O(n+k) for time, O(k) for space, but k might be range. 在描述时,需澄清定义。 回答内容: - 时间复杂度:基数排序的时间复杂度主要取决于数据的位数。对于 n 个元素,最大数字有 d 位,每个位上使用计数排序(时间为 O(n + b),其中 b 是基数,通常10)。所以总时间复杂度为 $O(d \times (n + b))$。 - 如果 d 是常数(如手机号11位),则时间复杂度为 O(n)。 - 空间复杂度:类似地,用于计数排序的额外空间是 O(n + b),所以空间复杂度为 $O(n + b)$。 - 稳定性:基数排序是稳定的排序算法。 添加引用标识:在解释时自然地提到来源。 最后,生成相关问题: - 基于主题,如基数排序的优缺点、应用场景、与其他排序的比较等。 完整回答框架: 1. **基数排序的复杂度**: - 时间复杂度:$$ O(d \times (n + b)) $$ 其中 d 是最大数字的位数,n 是元素数量,b 是基数(如10)。如果 d 很小,时间复杂度可近似为 $O(n)$[^1][^2]。 - 空间复杂度:$$ O(n + b) $$ 因为需要额外的空间来存储桶[^2][^4]。 - 稳定性:基数排序是稳定的排序算法[^1][^2][^3]。 2. **相关问题**: - 1. 基数排序在哪些场景下表现最佳? - 2. 如何处理负数在基数排序中? - 3. 基数排序与其他 O(n log n) 排序算法相比如何? </think> ### 基数排序算法复杂度分析 基数排序是一种非比较型整数排序算法,通过按位分配和收集元素实现排序。其复杂度分析如下: 1. **时间复杂度**: 基数排序的时间复杂度主要取决于数据的位数和数据规模。假设: - $n$ 为排序元素的数量。 - $d$ 为最大数字的位数(例如,最大数为 1000 时 $d = 4$)。 - $b$ 为基数(通常取 10,表示十进制)。 每一轮排序(针对一个位)使用稳定的子排序算法(如计数排序或桶排序),时间复杂度为 $O(n + b)$。由于需要处理所有 $d$ 位,总时间复杂度为: $$ O(d \times (n + b)) $$ 如果 $d$ 较小且为常数(如手机号固定为 11 位),则时间复杂度可简化为 $O(n)$[^1][^2]。 2. **空间复杂度**: 基数排序需要额外的空间来存储桶(桶排序)或计数数组(计数排序),因此空间复杂度主要由基数 $b$ 和数据规模 $n$ 决定。空间复杂度为: $$ O(n + b) $$ 例如,使用计数排序作为子过程时,需要 $O(n)$ 空间存储输出数组和 $O(b)$ 空间存储计数数组[^2][^4]。 3. **稳定性**: 基数排序是稳定的排序算法,即相同值的元素在排序后顺序不变[^1][^2][^3]。 #### 总结 - **最佳/平均/最坏情况**:时间复杂度均为 $O(d \times (n + b))$,因为每一轮处理都独立于数据分布。 - **实际表现**:当 $d$ 较小(如固定位数数据)时效率极高(接近 $O(n)$),但空间占用较高,可能导致大数据量时内存不足[^4]。 - **适用性**:常用于整数排序,尤其适合位数固定的数据(如电话号码、身份证号)。
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