常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度   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) 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) 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(…

什么是算法 1.什么是算法 算法(algorithm):就是定义良好的计算过程,他取一个或一组的值为输入,并产生出一个或一组值作为输出.简单来说算法就是一系列的计算步骤,用来将输入数据转化成输出结果. mark:我们可以把所有的算法想象为一本“菜谱”,特定的算法比如菜谱中的的一道“老醋花生米”的制作流程,只要按照菜谱的要求制作老醋花生米,那么谁都可以做出一道好吃的老醋花生米.so,这个做菜的步骤就可以理解为:“解决问题的步骤” 2.算法的意义 假设计算机无限快,并且计算机存储容器是免费的,我们还…

引子 有句话怎么说来着: 雷锋推倒雷峰塔,Java implements JavaScript. 当年,想凭借抱Java大腿火一把而不惜把自己名字给改了的JavaScript(原名LiveScript),如今早已光芒万丈.node JS的出现更是让JavaScript可以前后端通吃.虽然Java依然制霸企业级软件开发领域(C/C + +的大神们不要打我...),但在Web的江湖,JavaScript可谓风头无两,坐上了头把交椅. 然而,在传统的计算机算法和数据结构领域,大多数专业教材和书籍的默认…

参考博客:基于python的七种经典排序算法     常用排序算法总结(一) 序前传 - 树与二叉树 树是一种很常见的非线性的数据结构,称为树形结构,简称树.所谓数据结构就是一组数据的集合连同它们的储存关系和对它们的操作方法.树形结构就像自然界的一颗树的构造一样,有一个根和若干个树枝和树叶.根或主干是第一层的,从主干长出的分枝是第二层的,一层一层直到最后,末端的没有分支的结点叫做叶子,所以树形结构是一个层次结构.在<数据结构>中,则用人类的血统关系来命名,一个结点的分枝叫做该结点的"…

这是一个能够随时学习重要算法的Python模块,记录在案,方便查看 特点 易于使用 容易理解的文档 快速获取算法的源代码 随时获取时间复杂度 安装 仅需在终端中执行以下命令: pip3 install pygorithm *如果你使用的是Python 2.7,请使用pip来安装.如果存在用户权限的限制,你可能需要使用pip install --user pygorithm这个命令来安装. 或者你可以在这里下载源代码,然后通过以下命令来安装: python setup.py install 快速入…

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度. 其作用: 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量: 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间. (算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上,计算机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度). 简单来说,时间复杂度指的是语句执行次数,空间复杂度指的是算法所占的存储空间 时间复杂度 计算时间复杂度的方法: 用常数1代替运行时间中的所有加法常数 修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项 去除最高阶项的系数 按数量…

一.选择算法排序(算法时间复杂度为O(n²)级别) 选择排序就是选择数组中的最小的树,依次排序.第一次选择最小的数放在第一位,第二次从剩余的元素中寻找最小的元素放在第二位,第三次在剩余的数中选择最小的数放在第三位,依次类推 function getMInDate(arr){ var minIndex; var minValue; for(var i=0;i<arr.length;i++){ minIndex=i; for(var j=i+1;j<arr.length;j++){ if(arr[…

上一篇排序算法<1>中,排序算法的时间复杂度从N2到NlgN变化,但他们都有一个共同的特点,基于比较和交换数组中的元素来实现排序,我们称这些排序算法为比较排序算法.对于比较排序算法,所有的算法都可以表达成一个决策树的模型(参看MIT算法课),数的叶子节点表示比较排序的一种可能结果,树的深度为得到排序结果经过的决策次数.可以证明:N个元素最少要经过NlgN次决策才能得到排序结果.所以基于比较的排序算法时间复杂度最优情况下为NlgN,由此可知:快排(平均情况下),归并,堆排序三者都是渐进最优的.工…

最近在学习算法,跟着<Algorithms>这本书,可能是自己水平不够吧,看完排序算法后各种,希尔,归并,快排,堆的实现在脑子里乱成一锅粥,所以就打算大概总结一下,不求精确,全面,只想用平白的语言来理一理,如有错误之处,请直言. 为什么所有的算法书籍都重墨介绍排序,一.对一组数据进行排序在生活中是如此的常见,我们常常需要使用它:二.排序是实现很多一些高级算法的基础,一些复杂问题,如果处理的是已经拍过序的数据,那么就容易处理很多:三.排序算法中包含了很多重要的思想和方法,对于其他算法的研究也具有…

一.时间复杂度 在进行算法分析时,语句总的执行次数 T(n) 是关于问题的规模n 的函数,进而分析 T(n) 随 n 的变化情况并确定 T(n) 的数量级,算法的时间复杂度,也就是算法的时间度量,记作:T(n) = O(f( )).它表示随问题的规模 n 的增大,算法的执行时间的增长率 f(n) 的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称为时间的复杂度,其中 f(n) 是问题规模n的某个函数. 这样用大写 [ O( ) ] 来体现算法时间复杂度的记法,我们就称之为大O记法.例如:O(n).O(…