Java数据结构与算法——排序的基础概念-青岛软件培训-Java培训-Python培训学校-万码学堂

2022-03-12 15:48

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算法的时间复杂度是一个函数，其定量的描述了一个算法运行时间和输入规模之间的关系。通常用O表示，且不包括这个函数的低阶和首项系数。如果一个算法的执行时间为2n^2+5n+4,那么该算法时间复杂度就可以表示为O(n^2)。

一般的时间复杂度，由好到坏大概有这么几种O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^k)(k>=2),一般情况下，当算法时间复杂度高于O(n^2)时，性能就变得相当差，此时就该想办法寻求更优的方案。

    for(int i=0;i<n;i++){        //code...
        for(int j=0;j<n;j++){            //code...
        }
    }

    for(int i=0;i<n;i++){        //code...
        for(int j=i;j<n;j++){            //code...
        }
    }

    for(int i=0;i<n;i+=2){        //code...
    }

    //与n无关的有限次的表达式，例如赋值，简单的运算等

空间复杂度是一个算法执行过程中所消耗的临时空间的一个度量。同时间复杂度一样，也不包括这个度量函数的低阶项和首项系数。相对的应的，空间复杂度也有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^k)(k>=2)。

在排序算法中，评估一个算法的优劣，除了时间复杂度和空间复杂度以外，还有一个衡量指标就是稳定性。在一个待排序的序列中，可能存在多个相等的项，经过排序后如果这些项的相对次序保持不变，则我们说这个算法是稳定的，否则就是不稳定的。

研究稳定性的意义在于，如果算法是稳定的，那么第一个元素排序的结果可以被第二个等值的元素在排序时所用，也就是说可以避免多余的比较。