本文介绍了几种常用查找算法的时间复杂度，包括红黑树、哈希、顺序、折半、二叉排序树、分块及平衡二叉树。其中，哈希查找通常达到O(1)，而其他如红黑树、折半查找、二叉排序树和平衡二叉树查找的时间复杂度为O(logn)，顺序查找最慢为O(n)。
常用排序算法的时间复杂度与稳定性
|
算法 |
最好时间复杂度 |
平均时间复杂度 |
最坏时间复杂度 |
空间复杂度 |
稳定性
|
复杂性 |
|
直接插入排序 |
O(n) |
O(n2) |
O(n2) |
O(1) |
是 |
简单 |
|
冒泡排序 |
O(n) |
O(n2) |
O(n2) |
O(1) |
是 |
简单 |
|
选择排序 |
O(n2) |
O(n2) |
O(n2) |
O(1) |
否 |
简单 |
|
希尔排序 |
|
O(nlogn)~O(n2) |
O(nlogn)~O(n2) |
O(1) |
否 |
复杂 |
|
快速排序 |
O(nlogn) |
O(nlogn) |
O(n2) |
O(logn) |
否 |
复杂 |
|
堆排序 |
O(nlogn) |
O(nlogn) |
O(nlogn) |
O(1) |
否 |
复杂 |
|
归并排序 |
O(nlogn) |
O(nlogn) |
O(nlogn) |
O(n) |
是 |
复杂 |
|
基数排序 |
O(d(n+rd)) |
O(d(n+rd)) |
O(d(n+rd)) |
O(rd) |
是 |
复杂 |
|
二叉树排序 |
O(nlogn) |
O(nlogn) |
O(n) |
O(n) |
否 |
复杂 |
查找算法的时间复杂度：
红黑树查找算法的时间复杂度为O(logn)
哈希查找算法的时间复杂度为O(1)
顺序查找算法的时间复杂度为O(n)
折半查找算法的时间复杂度为O(logn)
二叉排序树查找的时间复杂度为O(logn)
分块查找算法的时间复杂度为O(logn)
平衡二叉树查找的时间复杂度为O(logn),删除插入的时间复杂度是O(logn)。
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