1樓：匿名使用者
這個首先要明確一點，只用到比較的排序演算法最低時間複雜度是o(nlogn)，而
內像桶排這樣的容只需要o(r)(r為桶的大小)
為了證明只用到比較的排序演算法最低時間複雜度是o(nlogn)，首先要引入決策樹。
首先決策樹是一顆二叉樹，每個節點表示元素之間一組可能的排序，它予以京進行的比較相一致，比較的結果是樹的邊。
先來說明一些二叉樹的性質，令t是深度為d的二叉樹，則t最多有2^片樹葉。
具有l片樹葉的二叉樹的深度至少是logl。
所以，對n個元素排序的決策樹必然有n!片樹葉（因為n個數有n!種不同的大小關係），所以決策樹的深度至少是log(n!)，即至少需要log(n!)次比較。
而log(n!)=logn+log(n-1)+log(n-2)+...+log2+log1
>=logn+log(n-1)+log(n-2)+...+log(n/2)
>=(n/2)log(n/2)
>=(n/2)logn-n/2
=o(nlogn)
所以只用到比較的排序演算法最低時間複雜度是o(nlogn)。
2樓：超級慢
時間複雜度通常括號裡面的是頻度,就是該語句重複的次數一般情況下只需選擇一種基本操作來討論演算法的時間複雜度nlogn就是指執行的次數
具體怎麼個意思也不是太懂 數學學習的不好
連logn都忘記了....
以下哪個排序演算法的最壞時間複雜度是o(nlogn)?
3樓：匿名使用者
對於排序
演算法，平均時間複雜度
插入排序 o(n^2)
氣泡排序 o(n^2)
選擇排序 o(n^2)
快速排序 o(n log n)
堆排序 o(n log n)
歸併排序 o(n log n)
基數排序 o(n)
希爾排序 o(n^1.25)
有一個時間複雜度的排列順序，依次為
ο(1)＜ο(log2n)＜ο(n)＜ο(nlog2n)＜ο(n2)＜ο(n3)＜…＜ο(2n)＜ο(n!)ο(1)表示基本語句的執行次數是一個常數，一般來說，只要演算法中不存在迴圈語句，其時間複雜度就是ο(1)。ο(log2n)、ο(n)、ο(nlog2n)、ο(n2)和ο(n3)稱為多項式時間，而ο(2n)和ο(n!
)稱為指數時間。電腦科學家普遍認為前者是有效演算法，把這類問題稱為p類問題，而把後者稱為np問題。
4樓：匿名使用者
^方式： 平均 最壞 最好
插入 n^2 n^2 n
希爾 n^1.3 / /
冒泡 n^2 n^2 n
快速 nlogn n^2 nlogn
選擇 n^2 n^2 n^2
堆排 nlogn nlogn nlogn
歸併 nlogn nlogn nlogn
基數 d(n+r) d(n+r) d(n+r)
其中最壞為nlogn的有 堆排 和 歸併
以下排序演算法最壞情況下時間複雜度最低的是 a.氣泡排序 b.插入 c.選擇 d.快排
5樓：木頭釋然
在氣泡排序，插入排序，選擇排序，快速排序中，在最最壞情況下，快速排序的時間複雜為o(n2) ，插入排序o(n2)，選擇排序o(n2)，氣泡排序o(n2)。所以abcd時間複雜度是一樣的。
在快速排序演算法中，最為關鍵的就是選取一個基值，將陣列分為大於基值以及小於基值兩部分，並返回基值所以在位置以利用於遞迴劃分。
對陣列a，設需要劃分的其中一段為a[p]~a[r]，我們期待的結果是得到一個q，其中p<=q<=r，使得a[p]~a[q-1]<=a[q]<=a[q+1]~a[r]，這個時候原先的一段陣列被分成了三部分。
首先，設基值為這段陣列的最後一個元素a[r]，我們希望最後得到的結果是a[r]現在對應的值在演算法結束後可以排在比他大和小的兩部分的中間愛。
然後令i=p-1; j=p，當發現有a[j]>x時，j繼續前進，不需要任何移動。當發現a[j]<=x時，我們需要將這個元素放到小於基值的一邊，於是將i自加1，並交換此時a[i]，與a[j]的元素，然後j自加1。這個時候i指向的是比基值小的那段資料的最後一個元素，j指向的是第一個還沒有判斷的剩餘元素。
上面一步不斷迴圈直到j指向了r，此時只剩下r沒有和基值判斷了，而a[r]本來就是基值，而除了a[r]以外，a[p]~a[i]是小於基值的部分，a[i+1]~a[r-1]是大於基值的部分，所以此時只需交換a[i+1]和a[r]即可。
由於對陣列a從頭到尾掃描一次就可以得到結果，因此這一部分演算法複雜度為o(n)
6樓：匿名使用者
1.選擇排序：不穩定，時間複雜度 o(n^2)
選擇排序的基本思想是對待排序的記錄序列進行n-1遍的處理，第i遍處理是將l[i..n]中最小者與l[i]交換位置。這樣，經過i遍處理之後，前i個記錄的位置已經是正確的了。
2.插入排序：穩定，時間複雜度 o(n^2)
插入排序的基本思想是，經過i-1遍處理後,l[1..i-1]己排好序。第i遍處理僅將l[i]插入l[1..
i-1]的適當位置，使得l[1..i] 又是排好序的序列。要達到這個目的，我們可以用順序比較的方法。
首先比較l[i]和l[i-1]，如果l[i-1]≤ l[i]，則l[1..i]已排好序，第i遍處理就結束了；否則交換l[i]與l[i-1]的位置，繼續比較l[i-1]和l[i-2]，直到找到某一個位置j(1≤j≤i-1)，使得l[j] ≤l[j+1]時為止。圖1演示了對4個元素進行插入排序的過程，共需要(a),(b),(c)三次插入。
3.氣泡排序：穩定，時間複雜度 o(n^2)
氣泡排序方法是最簡單的排序方法。這種方法的基本思想是，將待排序的元素看作是豎著排列的「氣泡」，較小的元素比較輕，從而要往上浮。在氣泡排序演算法中我們要對這個「氣泡」序列處理若干遍。
所謂一遍處理，就是自底向上檢查一遍這個序列，並時刻注意兩個相鄰的元素的順序是否正確。如果發現兩個相鄰元素的順序不對，即「輕」的元素在下面，就交換它們的位置。顯然，處理一遍之後，「最輕」的元素就浮到了最高位置；處理二遍之後，「次輕」的元素就浮到了次高位置。
在作第二遍處理時，由於最高位置上的元素已是「最輕」元素，所以不必檢查。一般地，第i遍處理時，不必檢查第i高位置以上的元素，因為經過前面i-1遍的處理，它們已正確地排好序。
4.堆排序：不穩定，時間複雜度 o(nlog n)
堆排序是一種樹形選擇排序，在排序過程中，將a[n]看成是完全二叉樹的順序儲存結構，利用完全二叉樹中雙親結點和孩子結點之間的內在關係來選擇最小的元素。
5.歸併排序：穩定，時間複雜度 o(nlog n)
設有兩個有序（升序）序列儲存在同一陣列中相鄰的位置上，不妨設為a[l..m]，a[m+1..h]，將它們歸併為一個有序數列，並儲存在a[l..h]。
6.快速排序：不穩定，時間複雜度 最理想 o(nlogn) 最差時間o(n^2)
快速排序是對氣泡排序的一種本質改進。它的基本思想是通過一趟掃描後，使得排序序列的長度能大幅度地減少。在氣泡排序中，一次掃描只能確保最大數值的數移到正確位置，而待排序序列的長度可能只減少1。
快速排序通過一趟掃描，就能確保某個數（以它為基準點吧）的左邊各數都比它小，右邊各數都比它大。然後又用同樣的方法處理它左右兩邊的數，直到基準點的左右只有一個元素為止。
幾種排序的時間複雜度，可以參考一下
7樓：匿名使用者
這幾個的最壞情況下的時間複雜度都是一樣的，一定要比較的話快排比較快，但氣泡排序比較穩定，最壞的話都是一樣的
8樓：匿名使用者
顯然都一樣，如果論平均時間就是快排最快o(nlogn)，其餘的都是o(n^2)，但快排最壞時間也是o(n^2)
9樓：匿名使用者
最壞的情況下好像都是n^2吧。
11、在基於排序碼比較的排序演算法中，（ ）演算法的最壞情況下的時間複雜度不高於o(nlog2n)。 a. 起泡排序 b.
10樓：謝浩
排序抄方法 最壞時間複雜度
bai 最好時間複雜du度 平均時間複雜度zhi
直接插入 o(n2) o(n) o(n2)
簡單選擇 o(n2) o(n2) o(n2)
起泡排序dao o(n2) o(n) o(n2)
快速排序 o(n2) o(nlog2n) o(nlog2n)
堆排序 o(nlog2n) o(nlog2n) o(nlog2n)
歸併排序 o(nlog2n) o(nlog2n) o(nlog2n)
快速排序的時間複雜度，快速排序法的平均時間複雜度是多少？
1.快速排序 時空複雜度 快速排序每次將待排序陣列分為兩個部分，在理想狀況下，每一次都將待排序陣列劃分成等長兩個部分，則需要logn次劃分。而在最壞情況下，即陣列已經有序或大致有序的情況下，每次劃分只能減少一個元素，快速排序將不幸退化為氣泡排序，所以快速排序時間複雜度下界為o nlogn 最壞情況為...
設計n個數的排序演算法，並要求計算演算法複雜度
氣泡排序的演算法時間複雜度上o n 2 氣泡排序是這樣實現的 首先將所有待排序的數字放入工作列表中。從列表的第一個數字到倒數第二個數字，逐個檢查 若某一位上的數字大於他的下一位，則將它與它的下一位交換。重複2號步驟，直至再也不能交換。氣泡排序的平均時間複雜度與插入排序相同，也是平方級的，但也是非常容...
求解關於DFS,BFS的演算法時間複雜度分析
記住就行了,dfs bfs時間複雜度對於採用臨接矩陣儲存時是o n 對於採用臨接表時是o n e 如何分析回溯 dfs時間複雜度 因為是選擇其中一個方向不斷前進,直接遇到某條件後才返回到上一次的起點重新嘗試另一條路徑。如果是廣度優先,那麼應該是同時向多個方向進發。圖採用鄰接矩陣和鄰接連結串列表示時,...