排序法 | 最坏情况 | 时间复杂度 | 稳定性 | 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) | 不稳定 | O(n) |
插入排序 | O(n2) | O(n2) | 稳定 | O(1) |
堆排序 | O(n*log2n) | O(n*log2n) | 不稳定 | O(1) |
希尔排序 | O | O | 不稳定 | O(1) |
时间复杂度是同一问题可用不同算法解决,而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。
空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度,记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了,因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。