1、Hash算法时间复杂度:O(1)
2、遍历二叉树时间复杂度:对含有n个节点的二叉树,遍历算法的时间复杂度为O(n),控件复杂度也为 O(n)
3、常见排序算法时间复杂度:
名称
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复杂度 |
说明 |
备注 |
冒泡排序 Bubble Sort
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O(N*N)
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将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”,较小的元素比较轻,从而要往上浮
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插入排序
Insertion sort
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O(N*N)
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逐一取出元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描,放到适当的位置
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起初,已经排序的元素序列为空
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选择排序
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O(N*N)
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首先在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到排序序列末尾。以此递归。
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快速排序
Quick Sort
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O(n *log2(n))
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先选择中间值,然后把比它小的放在左边,大的放在右边(具体的实现是从两边找,找到一对后交换)。然后对两边分别使用这个过程(递归)。
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堆排序Heap Sort
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O(n *log2(n))
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利用堆(heaps)这种数据结构来构造的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树结构,并同时满足堆属性:即子节点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。
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近似完全二叉树
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希尔排序
SHELL
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O(n1+£)
0<£<1
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选择一个步长(Step) ,然后按间隔为步长的单元进行排序.递归,步长逐渐变小,直至为1.
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箱排序 Bin Sort
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O(n)
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设置若干个箱子,把关键字等于 k 的记录全都装入到第 k 个箱子里 ( 分配 ) ,然后按序号依次将各非空的箱子首尾连接起来 ( 收集 ) 。
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分配排序的一种:通过 " 分配 " 和 " 收集 " 过程来实现排序。
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桶排序
Bucket Sort
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O(n)
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桶排序的思想是把 [0 , 1) 划分为 n 个大小相同的子区间,每一子区间是一个桶。
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