排序时间复杂度表格
@郜林3813：C语言 各常见排序法的时间复杂度 急 请简单说明 -
滑玲17091549651…… 选择排序抄算法复杂度是O(n^2). 插入排序是O(n^2) 快速排序快速排序是不稳2113定的.5261最理想情况算法时间复杂度O(nlog2n),最坏4102O(n^2). 堆排序算法时间复杂度O(nlogn). 归并1653排序的时间复杂度是O(nlog2n).
@郜林3813：求各种查找和排序的时间复杂度 -
滑玲17091549651…… 冒泡排序是稳定的,算法时间复杂度是O(n ^2). 2.2 选择排序(Selection Sort) 选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行n-1遍的处理,第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置.这样,经过i遍处理之后,前i个记录的位置已经是正确...
@郜林3813：什么排序的速度(时间复杂度)最快? -
滑玲17091549651…… 从时间复杂度看,所有内部排序方法可以分为两类. 1.插入排序 选择排序 起泡排序 其时间复杂度为O(n2); 2.堆排序 快速排序 归并排序 其时间复杂度为O(nlog2n). 这是就平均情况而言的,如果从最好的情况考虑, 则插入排序和起泡排序的时间复杂度最好,为O(n), 而其他算法的最好情况同平均情况大致相同. 如果从最坏的情况考虑,快速排序的时间复杂度为O(n2),插入排序和起泡排序虽然同平均情况相同,但系数大约增加一倍,运行速度降低一半,而选择排序、堆排序和归并排序则影响不大. 总之, 在平均情况下,快速排序最快; 在最好情况下,插入排序和起泡排序最快; 在最坏情况下,堆排序和归并排序最快.
@郜林3813：快速排序法的平均时间复杂度和最坏时间复杂度分别是多少? -
滑玲17091549651…… 快速排序的平均时间复杂度和最坏时间复杂度分别是O(nlgn)、O(n^2). 当排序已经成为基本有序状态时,快速排序退化为O(n^2),一般情况下,排序为指数复杂度. 快速排序最差情况递归调用栈高度O(n),平均情况递归调用栈高度O(logn),而...
@郜林3813：按照时间复杂度从低到高排列:O(4n),O(log(n)),O(3),O(20n),O(2),O(n),O(n!)? -
滑玲17091549651…… 按照时间复杂度从低到高排列:O(2)=O(3)<O(log(n))<O(n)=O(4n)=O(20n)<O(n!)
@郜林3813：电脑编程中快速排序的时间复杂度n log n 是n*log(n)还是什么 -
滑玲17091549651…… 快速排序的平均复杂度是在n*log2(n)也就是nlog(n),在信息学中nlog(n)的底数默认为2.至于说快速排序10个数的时间复杂度,是没办法计算的,这个还是和这10个数的初始顺...
@郜林3813：数据结构中堆排序,快速排序,归并排序排序的时间复杂度顺序快慢依次是什么? -
滑玲17091549651…… 堆排序 平均时间:O(n*logn) 最坏:O(n*logn) 快速排序 平均时间:O(n*logn) 最坏:O(n的平方) 归并排序 平均时间:O(n*logn) 最坏:O(n的平方) 排序算法没有最快情况的说法. 从平均性能来说,快速排序最佳,因为所需时间最短,但快速排序在最坏情况下的时间性能不如堆排序和归并排序.n较大时,归并排序所需时间较堆排序省,但归并排序需要的辅助存储量更大.
@郜林3813：对序列1,2,3,4,5进行排序,用堆排序、快速排序、冒泡排序和归并排序进行排序,分别需要进行几趟排序 -
滑玲17091549651…… 1、插入排序(直接插入排序和希尔排序) 2、选择排序(直接选择排序和堆排序) 3、交换排序(冒泡排序和快速排序) 4、归并排序 5、基数排序 直接插入排序:逐个将后一个数加到前面的排好的序中.在直接插入排序过程中,对其中一个记...
@郜林3813：列举两种排序方式,并写出时间复杂度 -
滑玲17091549651…… 常见排序方法:插入、交换、选择、合并等等.交换排序包含冒泡排序和快速排序.选择排序包含shaker排序和堆排序. 插入排序和冒泡排序又被称作简单排序,他们对空间的要求不高,但是时间效率却不稳定;而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点,但时间效率却能稳定在很高的水平.基数排序是针对关键字在一个较小范围内的排序算法.
@郜林3813：排序算法时间 -
滑玲17091549651…… 看这个,下面是统计素数的个数,并输出时间(毫秒级的,输入数的时候最好大点,比如一百万左右,不要超过1亿)#include#include#define N 10000000 int a[N]; void prime(long n) //用筛法将不是素数的值置0 { long i,j; a[1]=0; for(i=2;i a[i]=1; for...
滑玲17091549651…… 选择排序抄算法复杂度是O(n^2). 插入排序是O(n^2) 快速排序快速排序是不稳2113定的.5261最理想情况算法时间复杂度O(nlog2n),最坏4102O(n^2). 堆排序算法时间复杂度O(nlogn). 归并1653排序的时间复杂度是O(nlog2n).
@郜林3813：求各种查找和排序的时间复杂度 -
滑玲17091549651…… 冒泡排序是稳定的,算法时间复杂度是O(n ^2). 2.2 选择排序(Selection Sort) 选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行n-1遍的处理,第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置.这样,经过i遍处理之后,前i个记录的位置已经是正确...
@郜林3813：什么排序的速度(时间复杂度)最快? -
滑玲17091549651…… 从时间复杂度看,所有内部排序方法可以分为两类. 1.插入排序 选择排序 起泡排序 其时间复杂度为O(n2); 2.堆排序 快速排序 归并排序 其时间复杂度为O(nlog2n). 这是就平均情况而言的,如果从最好的情况考虑, 则插入排序和起泡排序的时间复杂度最好,为O(n), 而其他算法的最好情况同平均情况大致相同. 如果从最坏的情况考虑,快速排序的时间复杂度为O(n2),插入排序和起泡排序虽然同平均情况相同,但系数大约增加一倍,运行速度降低一半,而选择排序、堆排序和归并排序则影响不大. 总之, 在平均情况下,快速排序最快; 在最好情况下,插入排序和起泡排序最快; 在最坏情况下,堆排序和归并排序最快.
@郜林3813：快速排序法的平均时间复杂度和最坏时间复杂度分别是多少? -
滑玲17091549651…… 快速排序的平均时间复杂度和最坏时间复杂度分别是O(nlgn)、O(n^2). 当排序已经成为基本有序状态时,快速排序退化为O(n^2),一般情况下,排序为指数复杂度. 快速排序最差情况递归调用栈高度O(n),平均情况递归调用栈高度O(logn),而...
@郜林3813：按照时间复杂度从低到高排列:O(4n),O(log(n)),O(3),O(20n),O(2),O(n),O(n!)? -
滑玲17091549651…… 按照时间复杂度从低到高排列:O(2)=O(3)<O(log(n))<O(n)=O(4n)=O(20n)<O(n!)
@郜林3813：电脑编程中快速排序的时间复杂度n log n 是n*log(n)还是什么 -
滑玲17091549651…… 快速排序的平均复杂度是在n*log2(n)也就是nlog(n),在信息学中nlog(n)的底数默认为2.至于说快速排序10个数的时间复杂度,是没办法计算的,这个还是和这10个数的初始顺...
@郜林3813：数据结构中堆排序,快速排序,归并排序排序的时间复杂度顺序快慢依次是什么? -
滑玲17091549651…… 堆排序 平均时间:O(n*logn) 最坏:O(n*logn) 快速排序 平均时间:O(n*logn) 最坏:O(n的平方) 归并排序 平均时间:O(n*logn) 最坏:O(n的平方) 排序算法没有最快情况的说法. 从平均性能来说,快速排序最佳,因为所需时间最短,但快速排序在最坏情况下的时间性能不如堆排序和归并排序.n较大时,归并排序所需时间较堆排序省,但归并排序需要的辅助存储量更大.
@郜林3813：对序列1,2,3,4,5进行排序,用堆排序、快速排序、冒泡排序和归并排序进行排序,分别需要进行几趟排序 -
滑玲17091549651…… 1、插入排序(直接插入排序和希尔排序) 2、选择排序(直接选择排序和堆排序) 3、交换排序(冒泡排序和快速排序) 4、归并排序 5、基数排序 直接插入排序:逐个将后一个数加到前面的排好的序中.在直接插入排序过程中,对其中一个记...
@郜林3813：列举两种排序方式,并写出时间复杂度 -
滑玲17091549651…… 常见排序方法:插入、交换、选择、合并等等.交换排序包含冒泡排序和快速排序.选择排序包含shaker排序和堆排序. 插入排序和冒泡排序又被称作简单排序,他们对空间的要求不高,但是时间效率却不稳定;而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点,但时间效率却能稳定在很高的水平.基数排序是针对关键字在一个较小范围内的排序算法.
@郜林3813：排序算法时间 -
滑玲17091549651…… 看这个,下面是统计素数的个数,并输出时间(毫秒级的,输入数的时候最好大点,比如一百万左右,不要超过1亿)#include#include#define N 10000000 int a[N]; void prime(long n) //用筛法将不是素数的值置0 { long i,j; a[1]=0; for(i=2;i a[i]=1; for...
