时间复杂度分析及常用算法复杂度排名
常用算法时间复杂度
常用算法时间复杂度在计算机科学领域中，算法是解决问题的一种方法。
算法的好坏不仅与其解决问题的准确性相关，而且和其所需的时间和空间复杂度也有关。
时间复杂度是度量算法执行所需时间的数量级，通常用大O符号表示，因此也被称为大O复杂度。
下面介绍一些常用算法的时间复杂度。
1. 常数时间复杂度（O(1)）此类算法与输入规模大小无关，执行时间始终相同。
例如，访问数组的某个元素，可以通过索引直接访问，不需要循环遍历整个数组。
2. 线性时间复杂度（O(n)）此类算法的执行时间与输入规模成线性关系。
例如，遍历一个数组，需要循环访问每个元素一次，时间复杂度为O(n)。
3. 对数时间复杂度（O(logn)）此类算法的执行时间与输入规模成对数关系。
例如，二分查找算法，每次执行都能将待查找元素的搜索区间缩小一半，因此时间复杂度为O(logn)。
4. 平方时间复杂度（O(n^2)）此类算法的执行时间与输入规模的平方成正比。
例如，嵌套循环遍历二维数组，需要执行n*n次操作，时间复杂度为O(n^2)。
5. 立方时间复杂度（O(n^3)）此类算法的执行时间与输入规模的立方成正比。
例如，嵌套循环遍历三维数组，需要执行n*n*n次操作，时间复杂度为O(n^3)。
6. 指数时间复杂度（O(2^n)）此类算法的执行时间随着输入规模的增加呈指数级增长。
例如，求解某些NP问题（非确定性多项式问题）的暴力搜索算法，时间复杂度为O(2^n)。
7. 阶乘时间复杂度（O(n!)）此类算法的执行时间随着输入规模的增加呈阶乘级增长。
例如，通过枚举法求解某些问题，每次需要执行n!次操作，时间复杂度为O(n!)。
在实际应用中，时间复杂度是衡量算法效率的重要指标，因此开发人员需要在设计时考虑时间复杂度优化问题。
如果算法复杂度较高，可能会导致程序执行时间过长，甚至无法正常运行。
因此，开发人员需要根据具体情况来选择合适的算法，以达到更好的性能要求。
各种排序的时间复杂度
排序算法所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。
分类在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为：计算的复杂度（最差、平均、和最好表现），依据串列（list）的大小（n）。
一般而言，好的表现是O。
(n log n)，且坏的行为是Ω(n2)。
对於一个排序理想的表现是O(n)。
仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要Ω(n log n)。
记忆体使用量（以及其他电脑资源的使用）稳定度：稳定排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序。
也就是一个排序算法是稳定的，就是当有两个有相等关键的纪录R和S，且在原本的串列中R出现在S之前，在排序过的串列中R也将会是在S之前。
一般的方法：插入、交换、选择、合并等等。
交换排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort）。
选择排序包含shaker排序和堆排序（heapsort）。
当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定度并不是一个问题。
然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。
(4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6)在这个状况下，有可能产生两种不同的结果，一个是依照相等的键值维持相对的次序，而另外一个则没有：(3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (维持次序)(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改变)不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。
不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定。
作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个物件间之比较，就会被决定使用在原先资料次序中的条目，当作一个同分决赛。
然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。
排列算法列表在这个表格中，n是要被排序的纪录数量以及k是不同键值的数量。
稳定的冒泡排序（bubble sort）— O(n2)鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2)插入排序（insertion sort）— O(n2)桶排序（bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 额外记忆体计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外记忆体归并排序（merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体原地归并排序— O(n2)二叉树排序（Binary tree sort）— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体基数排序（radix sort）—O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体Gnome sort — O(n2)Library sort — O(n log n) with high probability, 需要(1+ε)n 额外记忆体不稳定选择排序（selection sort）— O(n2)希尔排序（shell sort）— O(n log n) 如果使用最佳的现在版本Comb sort — O(n log n)堆排序（heapsort）— O(n log n)Smoothsort — O(n log n)快速排序（quicksort）—O(n log n) 期望时间, O(n2) 最坏情况; 对於大的、乱数串列一般相信是最快的已知排序Introsort — O(n log n)Patience sorting —O(n log n + k) 最外情况时间, 需要额外的 O(n + k) 空间, 也需要找到最长的递增子序列（longest increasing subsequence）不实用的排序算法Bogo排序—O(n × n!) 期望时间, 无穷的最坏情况。
算法分类,时间复杂度,空间复杂度,优化算法
算法分类,时间复杂度,空间复杂度,优化算法算法 今天给⼤家带来⼀篇关于算法排序的分类,算法的时间复杂度,空间复杂度,还有怎么去优化算法的⽂章,喜欢的话,可以关注,有什么问题,可以评论区提问,可以与我私信,有什么好的意见,欢迎提出.前⾔: 算法的复杂度分为时间复杂度与空间复杂度,时间复杂度指执⾏算法需要需要的计算⼯作量,空间复杂度值执⾏算法需要的内存量,可能在运⾏⼀些⼩数据的时候,⼤家体会不到算法的时间与空间带来的体验. 优化算法就是将算法的时间优化到最快,将空间优化到最⼩,假如你写的mod能够将百度游览器的搜索时间提升0.5秒,那都是特别厉害的成绩.本章内容: 1,算法有哪些 2,时间复杂度,空间复杂度 3,优化算法 4,算法实例⼀,算法有哪些 常见的算法有冒泡排序,快排,归并,希尔,插⼊,⼆分法,选择排序,⼴度优先搜索,贪婪算法,这些都是新⼿⼊门必须要了解的,你可以不会,但是你必须要知道他是怎么做到的,原理是什么,今天就给⼤家讲⼀讲我们常⽤的冒泡排序,选择排序,这两个排序算法,1,冒泡排序(Bubble Sort), 为什么叫他冒泡排序呢? 因为他就像是从海底往海⾯升起的⽓泡⼀样,从⼩到⼤,将要排序的数从⼩到⼤排序,冒泡的原理: 他会⼀次⽐较两个数字,如果他们的顺序错误,就将其调换位置,如果排序正确的话,就⽐较下⼀个,然后重复的进⾏,直到⽐较完毕,这个算法的名字也是这样由来的,越⼤的数字,就会慢慢的'浮'到最顶端. 好了该上代码了,下⾯就是冒泡排序的代码,冒泡相对于其他的排序算法来说,⽐较的简单,⽐较好理解,运算起来也是⽐较迅速的,⽐较稳定,在⼯作中也会经常⽤到,推荐使⽤# 冒泡排序def bubble_sort(alist):n = len(alist)# 循环遍历，找到当前列表中最⼤的数值for i in range(n-1):# 遍历⽆序序列for j in range(n-1-i):# 判断当前节点是否⼤于后续节点，如果⼤于后续节点则对调if alist[j] > alist[j+1]:alist[j], alist[j+1] = alist[j+1], alist[j]if__name__ == '__main__':alist = [12,34,21,56,78,90,87,65,43,21]bubble_sort(alist)print(alist)# 最坏时间复杂度: O(n^2)# 最优时间复杂度: O(n)# # 算法稳定性:稳定2,选择排序(selection sort) 选择排序(selection sort)是⼀种简单直观的排序⽅法, 他的原理是在要排序的数列中找到最⼤或者最⼩的元素,放在列表的起始位置,然后从其他⾥找到第⼆⼤,然后第三⼤,依次排序,依次类,直到排完, 选择排序的优点是数据移动, 在排序中,每个元素交换时,⾄少有⼀个元素移动,因此N个元素进⾏排序,就会移动 1--N 次,在所有依靠移动元素来排序的算法中,选择排序是⽐较优秀的⼀种选择排序时间复杂度与稳定性:最优时间复杂度: O(n2)最坏时间复杂度:O(n2)算法稳定性 :不稳定(考虑每次升序选择最⼤的时候)# if alist[j] < alist[min_index]:# min_index = j## # 判断min_index索引是否相同,不相同，做数值交换# if i != min_index:# alist[i],alist[min_index] = alist[min_index],alist[i]### if __name__ == '__main__':# alist = [12,34,56,78,90,87,65,43,21]# # alist = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]# select_sort(alist)# print(alist)# O(n^2)# 不稳定def select_sort(alist):"""选择排序"""n = len(alist)for i in range(n - 1):min_index = i # 最⼩值位置索引、下标for j in range(i+1, n):if alist[j] < alist[min_index]:min_index = j# 判断min_index ,如果和初始值不相同，作数值交换if min_index != i:alist[i], alist[min_index] = alist[min_index],alist[i]if__name__ == '__main__':alist = [8,10,15,30,25,90,66,2,999]select_sort(alist)print(alist)这是⼀些算法的时间复杂度与稳定性时间复杂度,空间复杂度 接下来就要来说说时间复杂度与空间复杂度: 时间复杂度就是假如你泡茶,从开始泡,到你喝完茶,⼀共⽤了多长时间,你中间要执⾏很多步骤,取茶叶,烧⽔,上厕所,接电话,这些都是要花时间的,在算法中,时间复杂度分为 O(1)最快 , O(nn)最慢,O(1) < O(logn) <O(n)<O(n2)<O(n3)<O(2n) <O(nn) ⼀般游览器的速度都在O(n),做我们这⼀⾏,要注意客户体验,如果你程序的运⾏特别慢,估计别⼈来⼀次,以后再也不会来了下⾯给⼤家找了张如何计算时间复杂度的图⽚: 空间复杂度(space complexity) ,执⾏时所需要占的储存空间,记做 s(n)=O(f(n)),其中n是为算法的⼤⼩, 空间复杂度绝对是效率的杀⼿,曾经看过⼀遍⽤插⼊算法的代码,来解释空间复杂度的,觉得特别厉害,我就⽐较low了,只能给⼤家简单的总结⼀下我遇到的空间复杂度了, ⼀般来说,算法的空间复杂度值得是辅助空间,⽐如:⼀组数字,时间复杂度O(n),⼆维数组a[n][m] :那么他的空间复杂度就是O(n*m) ,因为变量的内存是⾃动分配的,第⼀个的定义是循环⾥⾯的,所以是n*O(1) ,如果第⼆个循环在外边,那么就是1*O(1) ,这⾥也只是⼀个了解性的东西,如果你的⼯作中很少⽤到,那么没有必要深究,因为⽤的真的很少优化算法这边带来了代码,你们在复制下来了python上运⾏⼀下,看⼀下⽤的时间与不同, ⾃然就懂了,这是未优化的算法''已知有a,b,c三个数,都是0-1000之内的数,且: a+b+c=1000 ⽽且 a**2+b**2=c**2 ,求a,b,c⼀共有多少种组合'''# 在这⾥加⼀个时间模块,待会好计算出结果import time# 记录开头时间start_time=time.time()# 把a,b,c循环出来for a in range(1001):for b in range(1001):for c in range(100):# 判断他主公式第⼀次,并未优化if a+b+c==1000 and a**2 + b**2 == c**2 :# 打印print("a=" ,a)print("b=" ,b)print("c=" ,c)else:passstop_time = time.time()print('⼀共耗时: %f'%(stop_time-start_time))# ⼀共耗时 156.875001秒这是第⼀次优化import time# 记录开头时间start_time=time.time()# 把a,b,c循环出来for a in range(1001):# 这⾥改成1001-a之后,他就不⽤再循环b了for b in range(1001-a):for c in range(100):# 判断他主公式第⼆次,优化了b,if a+b+c==1000 and a**2 + b**2 == c**2 :print("a=" ,a)print("b=" ,b)print("c=" ,c)else:passstop_time = time.time()print('⼀共耗时: %f'%(stop_time-start_time))# ⼀共耗时 50.557070秒最后⼀次优化import time# 记录开头时间start_time=time.time()# 把a,b,c循环出来for a in range(1001):for b in range(1001-a):c=1000 - a - b# 判断他主公式第三次,优化了b和cif a+b+c==1000 and a**2 + b**2 == c**2 :print("a=" ,a)print("b=" ,b)print("c=" ,c)else:passstop_time = time.time()print('⼀共耗时: %f'%(stop_time-start_time))# ⼀共耗时 2.551449秒从156秒优化到l2秒, 基本运算总数 * 基本运算耗时 = 运算时间这之间的耗时和你的机器有着很⼤的关系今天是12⽉30⽇,明天就要跨年了,祝⼤家2019年事业有成,⼯资直线上升,早⽇脱单,。
常用排序算法的时间复杂度和空间复杂度
常⽤排序算法的时间复杂度和空间复杂度以上快速排序和归并排序的空间复杂度不正确没有的参考图1，以图2为准（对，就是懒得重新画图了）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O(n2)O(n*log2n)不稳定O(n)序插⼊排序O(n2)O(n2)稳定O(1)堆排序O(n*log2n)O(n*log2n)不稳定O(1)希尔排序O O不稳定O(1)1.插⼊排序由N-1趟排序组成，对于p=1到p=N-1趟，插⼊排序保证从位置0到位置p上的元素为已排序状态。
时间复杂度：O(N^2)代码void InsertionSort(ElementType A[],int N){int j,p;ElementType Tmp;for(p=1;p<N;p++){Tmp=A[j];//把A[j]保存下来，因为它要被插⼊到前⾯的某个位置去for(j=p;j>0&&A[j-1]>Tmp;j--)//⼤于A[j]的元素逐个后移{A[j]=A[j-1];}A[j]=Tmp;}}2.希尔排序希尔排序使⽤⼀个序列h1，h2，h3，ht，叫做增量排序。
在使⽤增量hk的⼀趟排序之后，对于每个i我们有A[i]<A[i+hk]，所有相隔hk的元素被排序。
时间复杂度：O(N^(1+a))，其中0<a<1。
//代码不太好理解，使⽤了3层循环void ShellSort(ElementType A[],int N){int j,p,Increment;ElementType Tmp;for(Increment=N/2;Increment>0;Increment/=2){for(p=Increment;p<N;p++){Tmp=A[p];for(j=p;j>=Increment;j-=Increment){if(A[j]<A[j-Increment])A[j]=A[j-Increment];elsebreak;}A[j]=Tmp;}}}3. 堆排序思想：建⽴⼩顶堆，然后执⾏N次deleteMin操作。
几种排序的算法时间复杂度比较
几种排序的算法时间复杂度比较1.选择排序：不稳定，时间复杂度 O(n^2)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的了。
2.插入排序：稳定，时间复杂度 O(n^2)插入排序的基本思想是，经过i-1遍处理后,L[1..i-1]己排好序。
第i遍处理仅将L[i]插入L[1..i-1]的适当位置，使得L[1..i] 又是排好序的序列。
要达到这个目的，我们可以用顺序比较的方法。
首先比较L[i]和L[i-1]，如果L[i-1]≤ L[i]，则L[1..i]已排好序，第i遍处理就结束了；否则交换L[i]与L[i-1]的位置，继续比较L[i-1]和L[i-2]，直到找到某一个位置j(1≤j≤i-1)，使得L[j] ≤L[j+1]时为止。
图1演示了对4个元素进行插入排序的过程，共需要(a),(b),(c)三次插入。
3.冒泡排序：稳定，时间复杂度 O(n^2)冒泡排序方法是最简单的排序方法。
这种方法的基本思想是，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。
在冒泡排序算法中我们要对这个“气泡”序列处理若干遍。
所谓一遍处理，就是自底向上检查一遍这个序列，并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。
如果发现两个相邻元素的顺序不对，即“轻”的元素在下面，就交换它们的位置。
显然，处理一遍之后，“最轻”的元素就浮到了最高位置；处理二遍之后，“次轻”的元素就浮到了次高位置。
在作第二遍处理时，由于最高位置上的元素已是“最轻”元素，所以不必检查。
一般地，第i遍处理时，不必检查第i高位置以上的元素，因为经过前面i-1遍的处理，它们已正确地排好序。
4.堆排序：不稳定，时间复杂度 O(nlog n)堆排序是一种树形选择排序，在排序过程中，将A[n]看成是完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系来选择最小的元素。
最大公约数的三种算法复杂度分析时间计算
最大公约数的三种算法复杂度分析时间计算1.辗转相除法（欧几里得算法）辗转相除法是一种基于递归的算法，它通过不断地用两个数中较大的数除以较小的数，直到两个数相等为止。
这时，较小的数就是最大公约数。
例如，求解49和28的最大公约数：-49÷28=1 (21)-28÷21=1 (7)-21÷7=3 0所以最大公约数为7辗转相除法的时间复杂度分析如下：设两个数中较大的数为a，较小的数为b，a mod b 的结果为r。
- 最好情况：当b能够整除a时，时间复杂度为O(loga)，因为每次递归时a和b的值都会减少至原来的一半。
-最坏情况：当a和b互质时，时间复杂度为O(a/b)。
例如，当a=2n 时，每次递归的b的值都会减少至1- 平均情况：时间复杂度是O(logab)的。
2.更相减损术更相减损术是一种基于减法的算法，它通过不断地用两个数中较大的数减去较小的数，直到两个数相等为止。
这时，较小的数就是最大公约数。
例如，求解49和28的最大公约数：-28-21=7-21-7=14-14-7=7所以最大公约数为7更相减损术的时间复杂度分析如下：设两个数中较大的数为a，较小的数为b。
- 最好情况：当a和b的差值为1时，时间复杂度为O(logb)，因为每次减法操作后的差值都会减少一半。
-最坏情况：当a和b互质时，时间复杂度为O(a-b)。
例如，当a=2n 时，每次减法操作的差值都会减少至1-平均情况：时间复杂度为O(a-b)的。
3. Stein算法（二进制法）Stein算法是一种基于位运算的算法，它通过在两个数中同时除去2的因子，直到两个数都变为奇数。
然后，继续用较小的数减去较大的数，直到两个数相等为止。
这时，较小的数就是最大公约数的2的因子。
例如，求解49和28的最大公约数：-49÷2=24-28÷2=14-24÷2=12现在两个数都是奇数，继续减法操作：-7-12=-5-12-7=5所以最大公约数为5Stein算法的时间复杂度分析如下：设两个数中较大的数为a，较小的数为b。
各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度（阿里）
各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度（阿⾥）⼆分查找法的时间复杂度：O(logn) redis,kafka,B+树的底层都采⽤了⼆分查找法参考：⼆分查找法 redis的索引底层的跳表原理实现参考：⼆分查找法参考：⼆分查找法：1.⼆分查找⼆分查找也称为折半查找，它是⼀种效率较⾼的查找⽅法。
⼆分查找的使⽤前提是线性表已经按照⼤⼩排好了序。
这种⽅法充分利⽤了元素间的次序关系，采⽤分治策略。
基本原理是：⾸先在有序的线性表中找到中值，将要查找的⽬标与中值进⾏⽐较，如果⽬标⼩于中值，则在前半部分找，如果⽬标⼩于中值，则在后半部分找；假设在前半部分找，则再与前半部分的中值相⽐较，如果⼩于中值，则在中值的前半部分找，如果⼤于中值，则在后半部分找。
以此类推，直到找到⽬标为⽌。
假设我们要在 2，6，11，13，16，17，22，30中查找22，上图所⽰，则查找步骤为：⾸先找到中值：中值为13（下标：int middle = (0+7)/2），将22与13进⾏⽐较，发现22⽐13⼤，则在13的后半部分找；在后半部分 16，17，22，30中查找22，⾸先找到中值，中值为17（下标：int middle=(0+3)/2），将22与17进⾏⽐较，发现22⽐17⼤，则继续在17的后半部分查找；在17的后半部分 22，30查找22，⾸先找到中值，中值为22（下标：int middle=(0+1)/2），将22与22进⾏⽐较，查找到结果。
⼆分查找⼤⼤降低了⽐较次数，⼆分查找的时间复杂度为：O(logn)，即。
⽰例代码：public class BinarySearch {public static void main(String[] args) {int arr[] = {2, 6, 11, 13, 16, 17, 22, 30};System.out.println("⾮递归结果,22的位置为:" + binarySearch(arr, 22));System.out.println("递归结果,22的位置为:" + binarySearch(arr, 22, 0, 7));}//⾮递归static int binarySearch(int[] arr, int res) {int low = 0;int high = arr.length-1;while(low <= high) {int middle = (low + high)/2;if(res == arr[middle]) {return middle;}else if(res <arr[middle]) {high = middle - 1;}else {low = middle + 1;}}return -1;}//递归static int binarySearch(int[] arr,int res,int low,int high){if(res < arr[low] || res > arr[high] || low > high){return -1;}int middle = (low+high)/2;if(res < arr[middle]){return binarySearch(arr, res, low, middle-1);}else if(res > arr[middle]){return binarySearch(arr, res, middle+1, high);}else {return middle;}}}其中冒泡排序加个标志，所以最好情况下是o(n)直接选择排序：排序过程：1 、⾸先在所有数据中经过 n-1次⽐较选出最⼩的数，把它与第 1个数据交换，2、然后在其余的数据内选出排序码最⼩的数，与第 2个数据交换...... 依次类推，直到所有数据排完为⽌。
查找算法学习常用的查找算法及其时间复杂度
查找算法学习常用的查找算法及其时间复杂度查找算法是计算机科学中非常重要的一种算法，它用于在一组数据中查找指定的元素。
在实际应用中，我们经常需要对大量数据进行查找操作，因此了解不同的查找算法及其时间复杂度对于提高查找效率至关重要。
本文将介绍几种常用的查找算法，并分析它们的时间复杂度。
一、顺序查找算法顺序查找算法是最简单的一种查找算法，也被称为线性查找算法。
它的基本思想是从数据的起始位置开始，一个一个地比较待查找元素和数据中的元素，直到找到匹配的元素或者遍历完所有的元素。
顺序查找算法的时间复杂度为O(n)，其中n表示数据的规模。
由于它需要逐个比较元素，因此在数据规模较大时，效率较低。
二、二分查找算法二分查找算法，也被称为折半查找算法，是一种高效的查找算法。
它的前提是数据必须有序。
基本思想是将待查找的值与中间元素进行比较，如果相等则返回位置，如果不相等则根据大小关系决定继续在左半部分或右半部分进行查找，直到找到匹配的元素或者确定不存在。
二分查找算法的时间复杂度为O(log n)，其中n表示数据的规模。
由于每次查找都将数据规模减半，因此效率非常高。
但是它要求数据必须有序，如果数据无序，需要先进行排序操作。
三、哈希查找算法哈希查找算法是一种常用的查找算法，通过哈希函数将待查找的元素映射到一个桶中，然后在桶中进行查找操作。
它的特点是查找的速度非常快，不受数据规模的影响。
哈希查找算法的时间复杂度近似为O(1)，其中1表示常数时间。
但是它的缺点是需要额外的存储空间来构建哈希表，并且需要解决哈希冲突的问题。
四、二叉查找树算法二叉查找树算法是一种基于二叉树的查找算法，它的特点是左子树的所有节点值小于根节点的值，右子树的所有节点值大于根节点的值。
基于这个特点，可以通过比较待查找元素和当前节点的值来确定查找的方向。
二叉查找树算法的时间复杂度取决于树的高度，如果树的高度为h，则查找的时间复杂度为O(h)。
当二叉查找树退化成链表时，树的高度为n，其中n表示节点的个数，此时查找的时间复杂度为O(n)。
复杂度的量级分类
复杂度的量级分类复杂度的量级分类复杂度是算法分析中的一个重要概念，它用来描述算法运行时间或空间资源的需求。
通常情况下，我们使用“大 O 记号”（Big O Notation）来表示一个算法的复杂度。
在计算机科学中，我们将算法的复杂度分为不同的量级，以便于比较和评估不同算法之间的性能差异。
一、常数时间复杂度常数时间复杂度（O(1)）指算法执行所需时间不随输入规模增加而增加。
例如，给定两个整数 a 和 b，计算它们的和 a+b 的时间复杂度是O(1)，因为无论 a 和 b 的值如何变化，计算它们的和所需时间都是相同的。
二、线性时间复杂度线性时间复杂度（O(n)）指算法执行所需时间随输入规模n 线性增长。
例如，在一个长度为 n 的数组中查找某个元素是否存在需要遍历整个数组，因此其时间复杂度是 O(n)。
三、对数时间复杂度对数时间复杂度（O(log n)）指算法执行所需时间随输入规模 n 增加而增长但增长速率逐渐减慢。
例如，在一个有序数组中查找某个元素是否存在可以使用二分查找算法，其时间复杂度是 O(log n)。
四、平方时间复杂度平方时间复杂度（O(n^2)）指算法执行所需时间随输入规模 n 的平方增长。
例如，在一个长度为 n 的数组中进行冒泡排序需要进行 n^2 次比较和交换操作，因此其时间复杂度是 O(n^2)。
五、指数时间复杂度指数时间复杂度（O(2^n)）指算法执行所需时间随输入规模 n 指数级增长。
例如，在一个长度为 n 的集合中求其所有子集需要枚举所有可能的组合，因此其时间复杂度是 O(2^n)。
六、多项式时间复杂度多项式时间复杂度（O(n^k)）指算法执行所需时间随输入规模 n 的 k 次幂增长。
例如，在一个长度为 n 的矩阵中进行矩阵乘法需要进行n^3 次乘法和加法操作，因此其时间复杂度是 O(n^3)。
七、指数级别的递归调用在某些情况下，递归调用会导致指数级别的运行时间。
例如，在斐波那契数列中，递归计算第n 个斐波那契数会导致指数级别的运行时间。
几种常见算法的介绍及复杂度分析
几种常见算法的介绍及复杂度分析一、排序算法1.冒泡排序：通过反复交换相邻元素实现排序，每次遍历将最大元素放到最后。
时间复杂度为O(n^2)。
2.插入排序：将未排序元素插入已排序序列的适当位置，时间复杂度为O(n^2)。
3.选择排序：每次选择最小的元素放到已排序序列末尾，时间复杂度为O(n^2)。
4. 快速排序：通过递归将数组分段，并以一个基准元素为准将小于它的元素放在左边，大于它的元素放在右边，时间复杂度为O(nlogn)。
5. 归并排序：将数组递归拆分为多个子数组，对子数组进行排序并合并，时间复杂度为O(nlogn)。
二、查找算法1.顺序查找：从头到尾依次比较目标元素与数组中的元素，时间复杂度为O(n)。
2. 二分查找：依据已排序的数组特性，将目标元素与中间位置的元素比较，并根据大小取舍一半的数组进行查找，时间复杂度为O(logn)。
3.哈希查找：通过哈希函数将目标元素映射到数组的索引位置，时间复杂度为O(1)，但可能需要额外的空间。
三、图算法1.广度优先（BFS）：从起始节点开始，依次访问其邻居节点，再访问邻居的邻居，直到找到目标节点或遍历所有节点。
时间复杂度为O(V+E)，V为顶点数量，E为边的数量。
2.深度优先（DFS）：从起始节点开始一直遍历到没有未访问的邻居，再回溯到上一个节点继续遍历，直到找到目标节点或遍历所有节点。
时间复杂度为O(V+E)，V为顶点数量，E为边的数量。
3. 最短路径算法（如Dijkstra算法）：通过计算起始节点到每个节点的最短路径，找到起始节点到目标节点的最短路径。
时间复杂度为O(V^2)，V为顶点数量。
4. 最小生成树算法（如Prim算法）：通过贪心策略找到连通图的最小权重生成树，时间复杂度为O(V^2)，V为顶点数量。
四、动态规划算法1.背包问题：将问题拆解为若干子问题，并通过求解子问题的最优解推导出原问题的最优解。
时间复杂度为O(nW)，n为物品数量，W为背包容量。
计算机科学中的算法分析
计算机科学中的算法分析随着计算机应用的不断扩大，算法分析变得越来越重要。
在计算机科学中，算法是一组机器可执行的指令，用于解决一种特定问题的通用方法。
算法分析是通过研究算法的性能，以及如何优化算法的性能，为我们提供指导。
本文将对算法分析进行介绍，并且按照以下类别进行划分：时间复杂度、空间复杂度、算法时间复杂度的计算方法、常见算法的时间复杂度、和算法复杂度优化的方法。
1. 时间复杂度时间复杂度是算法需要执行的基本操作数量的函数，通常表示为 T(n)。
时间复杂度是算法错误、缺陷和性能问题的关键因素。
根据不同的算法实现，时间复杂度也不同。
因此，在设计算法时，时间复杂度是一个重要的考虑因素。
2. 空间复杂度空间复杂度是算法需要使用的内存量的大小，它用 S(n) 表示。
空间复杂度可以作为一个算法实现需要占用计算机存储空间的因素考虑。
3. 算法时间复杂度的计算方法算法的时间复杂度可以通过以下几个步骤来计算：（1）用时函数描述算法基本操作数量的增长趋势；（2）分析算法的基本操作数量的增长趋势和输入量的增长趋势之间的关系；（3）进行符号化简，得到算法时间复杂度的表达式。
4. 常见算法的时间复杂度以下是一些常见的算法和它们的时间复杂度：（1）顺序查找算法 O(n)：在一个无序表中查找一个特定的元素。
基于比较的算法，它在最坏情况下需要检查每一个元素。
（2）二分查找算法 O(log n)：在一个有序表中查找一个特定的元素。
基于比较的算法，它的时间复杂度为 log n，比顺序查找算法更快。
（3）插入排序算法 O(n^2)：按升序重排给定的元素列表。
基于比较的算法，它在最坏情况下需要进行 n²次比较。
（4）归并排序算法 O(n log n)：按升序对元素进行排序。
基于比较的算法，它的时间复杂度为 n log n，比插入排序算法快。
5. 算法复杂度优化的方法算法复杂度优化是指通过设计和开发更好的算法来改善算法性能的过程。
数组排序算法与时间复杂度分析
数组排序算法与时间复杂度分析在计算机科学中，数组排序是一项基本的操作。
排序算法的目的是将一个无序的数组按照一定的规则重新排列，使得数组中的元素按照升序或降序排列。
在实际应用中，排序算法被广泛应用于数据处理、搜索和数据库等领域。
本文将介绍几种常见的数组排序算法，并分析它们的时间复杂度。
一、冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序是一种简单直观的排序算法，它重复地遍历数组，每次比较相邻的两个元素，如果顺序错误就交换它们。
通过多次遍历，将最大（或最小）的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是数组的长度。
这是因为冒泡排序需要遍历n次数组，并且每次遍历需要比较n-1次相邻元素。
二、选择排序（Selection Sort）选择排序是一种简单直观的排序算法，它重复地从未排序的部分选择最小（或最大）的元素，将其放到已排序部分的末尾。
选择排序的时间复杂度也为O(n^2)，因为它需要遍历n次数组，并且每次遍历需要比较n-1次未排序元素。
三、插入排序（Insertion Sort）插入排序是一种简单直观的排序算法，它将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分选择一个元素插入到已排序部分的正确位置。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)，因为它需要遍历n次数组，并且每次遍历需要比较最多n-1次已排序元素。
四、快速排序（Quick Sort）快速排序是一种高效的排序算法，它采用分治法的思想。
首先选择一个基准元素，然后将数组分成两部分，使得左边的元素都小于基准元素，右边的元素都大于基准元素。
然后递归地对左右两部分进行快速排序。
快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况下为O(n^2)。
这是因为在最坏情况下，每次选择的基准元素都是数组中的最大或最小元素，导致分割不均匀。
五、归并排序（Merge Sort）归并排序是一种稳定的排序算法，它采用分治法的思想。
将数组分成两部分，分别对左右两部分进行归并排序，然后将排序好的两个部分合并成一个有序的数组。
十大排序算法时间复杂度
十大排序算法时间复杂度
希尔排序的时间复杂度：o(n^(1.3—2))，希尔排序(shell's sort)是插入排序的一种又称“缩小增量排序”（diminishing increment sort），是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。
希尔排序是非稳定排序算法。
希尔排序按其设计者希尔（donald shell）的名字命名，该算法由希尔年公布。
一些老版本教科书和参考手册把该算法命名为shell-metzner，即包含marlene metzner norton的名字，但是根据metzner本人的说法，“我没有为这种算法做任何事，我的名字不应该出现在算法的名字中。
”
由于多次插入排序，我们晓得一次插入排序就是平衡的，不能发生改变相同元素的相对顺序，但在相同的插入排序过程中，相同的元素可能将在各自的插入排序中移动，最后其稳定性就可以被打乱，所以shell排序就是不稳定的。
各种排序算法的稳定性和时间复杂度小结
各种排序算法的稳定性和时间复杂度小结选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法，冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序是稳定的排序算法。
冒泡法：这是最原始，也是众所周知的最慢的算法了。
他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡：复杂度为O(n*n)。
当数据为正序，将不会有交换。
复杂度为O(0)。
直接插入排序：O(n*n)选择排序：O(n*n)快速排序：平均时间复杂度log2(n)*n，所有内部排序方法中最高好的，大多数情况下总是最好的。
归并排序：log2(n)*n堆排序：log2(n)*n希尔排序：算法的复杂度为n的1.2次幂关于快速排序分析这里我没有给出行为的分析，因为这个很简单，我们直接来分析算法：首先我们考虑最理想的情况1.数组的大小是2的幂，这样分下去始终可以被2整除。
假设为2的k次方，即k=log2(n)。
2.每次我们选择的值刚好是中间值，这样，数组才可以被等分。
第一层递归，循环n次，第二层循环2*(n/2)......所以共有n+2(n/2)+4(n/4)+...+n*(n/n) = n+n+n+...+n=k*n=log2(n)*n所以算法复杂度为O(log2(n)*n)其他的情况只会比这种情况差，最差的情况是每次选择到的middle都是最小值或最大值，那么他将变成交换法（由于使用了递归，情况更糟）。
但是你认为这种情况发生的几率有多大？？呵呵，你完全不必担心这个问题。
实践证明，大多数的情况，快速排序总是最好的。
如果你担心这个问题，你可以使用堆排序，这是一种稳定的O(log2(n)*n)算法，但是通常情况下速度要慢于快速排序（因为要重组堆）。
本文是针对老是记不住这个或者想真正明白到底为什么是稳定或者不稳定的人准备的。
首先，排序算法的稳定性大家应该都知道，通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。
在简单形式化一下，如果Ai = Aj, Ai原来在位置前，排序后Ai还是要在Aj位置前。
排序算法的时间复杂度分析
排序算法的时间复杂度分析排序算法是计算机科学领域中的重要问题之一，用于将一组未排序的数据按照一定规则重新排列。
排序算法的时间复杂度是评估算法执行效率的一个指标，它表示对于特定输入规模的数据，算法执行所需的计算时间与数据量增加的关系。
在实际应用中，时间复杂度是衡量算法效率的重要标准之一，因为它决定算法在处理大规模数据时的速度。
不同的排序算法具有不同的时间复杂度，根据复杂度不同，其执行时间也不同。
在具体应用场景中，我们需要根据不同的数据规模和数据特征选择合适的排序算法，以确保算法具有高效性和可扩展性。
下面具体介绍几种常见的排序算法及其时间复杂度分析。
1. 冒泡排序算法冒泡排序算法是一种简单的排序算法，其基本思想是通过比较相邻两个数据的大小，将较大的数据往后移，最终实现数据升序或降序排列的目的。
其时间复杂度为O(n^2)，即当数据量增加一倍时，执行时间将增加4倍，算法效率较低。
2. 快速排序算法快速排序算法是一种经典的排序算法，在实际应用中广泛使用。
该算法通过定义基准值，将待排序数据分成两个子序列，并递归地对子序列进行排序，最终实现数据排序的目的。
其时间复杂度为O(n log n)，效率较高，在对大规模数据进行排序时表现出色。
3. 直接插入排序算法直接插入排序算法是一种简单但效率较低的排序算法，其基本思想是将数据依次插入已排序的有序序列中，最终实现数据排序的目的。
该算法的时间复杂度为O(n^2)，随着数据量的增加，算法执行时间增加较快。
4. 堆排序算法堆排序算法是一种基于堆数据结构的排序算法，其基本思想是通过维护一个堆，不断取出堆中最大或最小元素，最终实现数据排序的目的。
其时间复杂度为O(n log n)，执行效率较高，在处理大规模数据时表现出色。
综上所述，排序算法的时间复杂度对算法的效率和可扩展性具有重要影响。
在具体应用场景中，我们需要根据数据特征和数据规模选择合适的排序算法，并结合算法的时间复杂度进行评估，以确保算法具有高效性和可扩展性。
常见排序算法及它们的时间的时间复杂度，空间复杂度
常见排序算法及它们的时间的时间复杂度，空间复杂度⼀、概念扩展------有序度----1、有序元素对：a[i] <= a[j], 如果i < j; 逆序元素对：a[i] > a[j], 如果 i < j。
2、⼀组数据中有/逆序元素对的个数即为有/逆序度3、2,3,1,6这组数据的有序度为4（因为其有有序元素对为4个，分别是(2,3)、(2,6)、(3,6)和(1,6)）逆序度为2（因为其有逆序元素对为2个，分别是(2,3)和(2,1)）4、1,2,3,6这样完全有序的数组叫作满有序度；满有序度的计算公式为 n*(n-1)/2；5、逆序度 = 满有序度 - 有序度-----原地排序算法---空间复杂度是 O(1) 的排序算法，如：冒泡排序，插⼊排序----稳定排序算法---如果待排序的序列中存在值相等的元素，经过排序之后，相等元素之间原有的先后顺序不变⼆、冒泡排序1、冒泡排序只会操作相邻的两个数据。
每次冒泡操作都会对相邻的两个元素进⾏⽐较，看是否满⾜⼤⼩关系要求。
如果不满⾜就让它俩互换。
⼀次冒泡会让⾄少⼀个元素移动到它应该在的位置，重复 n 次，就完成了 n 个数据的排序⼯作2、冒泡的过程只涉及相邻数据的交换操作，只需要常量级的临时空间，所以它的空间复杂度为 O(1)，是⼀个原地排序算法3、当有相邻的两个元素⼤⼩相等的时候，我们不做交换，此时冒泡排序是稳定的排序算法。
4、冒泡排序每交换⼀次，有序度就加 1，直到满有序度；5、冒泡排序最坏情况下，初始状态的有序度是 0，所以要进⾏ n*(n-1)/2 次交换，最好情况下，初始状态的有序度是 n*(n-1)/2，就不需要进⾏交换。
我们可以取个中间值 n*(n-1)/4，换句话说，平均情况下，需要 n*(n-1)/4 次交换操作，所以平均时间复杂度就是 O(n^2)三、插⼊排序1、插⼊排序是将数据分为两个区间，已排序区间和未排序区间。
常见排序算法及对应的时间复杂度和空间复杂度
常见排序算法及对应的时间复杂度和空间复杂度转载请注明出处：（浏览效果更好）排序算法经过了很长时间的演变，产⽣了很多种不同的⽅法。
对于初学者来说，对它们进⾏整理便于理解记忆显得很重要。
每种算法都有它特定的使⽤场合，很难通⽤。
因此，我们很有必要对所有常见的排序算法进⾏归纳。
排序⼤的分类可以分为两种：内排序和外排序。
在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内排序，如果排序过程中需要使⽤外存，则称为外排序。
下⾯讲的排序都是属于内排序。
内排序有可以分为以下⼏类： (1)、插⼊排序：直接插⼊排序、⼆分法插⼊排序、希尔排序。
(2)、选择排序：直接选择排序、堆排序。
(3)、交换排序：冒泡排序、快速排序。
(4)、归并排序 (5)、基数排序表格版排序⽅法时间复杂度（平均）时间复杂度（最坏)时间复杂度（最好)空间复杂度稳定性复杂性直接插⼊排序O(n2)O(n2)O(n2)O(n2)O(n)O(n)O(1)O(1)稳定简单希尔排序O(nlog2n)O(nlog2n)O(n2)O(n2)O(n)O(n)O(1)O(1)不稳定较复杂直接选择排序O(n2)O(n2)O(n2)O(n2)O(n2)O(n2)O(1)O(1)不稳定简单堆排序O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(1)O(1)不稳定较复杂冒泡排序O(n2)O(n2)O(n2)O(n2)O(n)O(n)O(1)O(1)稳定简单快速排序O(nlog2n)O(nlog2n)O(n2)O(n2)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)不稳定较复杂归并排序O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(n)O(n)稳定较复杂基数排序O(d(n+r))O(d(n+r))O(d(n+r))O(d(n+r))O(d(n+r))O(d(n+r))O(n+r)O(n+r)稳定较复杂图⽚版①插⼊排序•思想：每步将⼀个待排序的记录，按其顺序码⼤⼩插⼊到前⾯已经排序的字序列的合适位置，直到全部插⼊排序完为⽌。
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时间复杂度分析及常用算法复杂度排名
随着计算机技术的不断发展，人们对于算法的效率也提出了更高的要求。
好的算法可以大大地提高程序的运行效率，而坏的算法则会导致程序运行缓慢，浪费更多的时间和资源。
因此，在实际的开发中，需要对算法的效率进行评估和分析。
其中，时间复杂度是评估算法效率的重要指标之一，接下来就让我们来探讨一下时间复杂度分析及常用算法复杂度排名。
一、时间复杂度
时间复杂度，简称时间复杂度，是指在算法中用来衡量算法运行时间大小的量。
通常情况下，时间复杂度用 O(n) 来表示，其中n 表示输入数据规模的大小。
由于常数系数和低次项不会对时间复杂度的大致表示产生影响，因此，时间复杂度的精确算法往往会被简化为最高次项的时间复杂度，即 O(n)。
二、时间复杂度的分析
时间复杂度可以通过算法中的循环次数来分析。
一般来说，算法中的循环分为两种情况：一种是 for 循环，一种是 while 循环。
因为 for 循环的循环次数一般是固定的，因此可以通过循环次数来
估算时间复杂度；而 while 循环的循环次数取决于输入数据的大小，因此时间复杂度的分析需要基于输入数据的规模进行分析和推导。
三、时间复杂度的常见表示法
在实际的算法分析中，常常用到以下几种时间复杂度表示法：
常数阶 O(1)、对数阶 O(logn)、线性阶 O(n)、线性对数阶 O(nlogn)、平方阶 O(n^2)、立方阶 O(n^3)、指数阶 O(2^n) 等。
常数阶 O(1)：表示算法的时间不随着输入规模的增加而增加，
即不论输入数据的大小，算法的运行时间都是固定的。
例如，最
好的情况下，二分查找的时间复杂度即为 O(1)。
对数阶 O(logn)：表示算法的时间复杂度随着输入规模的增加
而增加，但增长比较缓慢，即随着输入规模的每增加一倍，算法
所需的运行时间大致增加一个常数。
例如，二分查找的时间复杂
度即为 O(logn)。
线性阶 O(n)：表示算法的时间复杂度随着输入规模的增加而增加，增长速度与输入规模成线性比例关系。
例如，顺序查找的时
间复杂度即为 O(n)。
线性对数阶 O(nlogn)：表示算法的时间复杂度随着输入规模的
增加而增加，而且增长速度较快，与输入规模的乘积成对数比例
关系。
例如，快速排序的时间复杂度即为 O(nlogn)。
平方阶 O(n^2)：表示算法的时间复杂度随着输入规模的增加而
增加，增长速度较快，与输入规模的乘积成平方比例关系。
例如，选择排序和插入排序的时间复杂度都为 O(n^2)。
立方阶 O(n^3)：表示算法的时间复杂度随着输入规模的增加而
增加，增长速度很快，与输入规模的乘积成立方关系。
例如，冒
泡排序的时间复杂度即为 O(n^3)。
指数阶 O(2^n)：表示算法的时间复杂度随着输入规模的增加而
快速增加，增长速度非常快，与输入规模为指数关系。
例如，背
包问题的时间复杂度即为 O(2^n)。
四、常用算法复杂度排名
根据时间复杂度的不同，常见的算法可以逐一排名如下：
最优解算法：
1. 常数阶 O(1)：二分查找
2. 对数阶 O(logn)：二分查找、快速幂算法
3. 线性对数阶 O(nlogn)：快速排序、归并排序
常用算法:
4. 线性阶 O(n)：顺序查找、快速排序的最坏情况
5. 线性对数阶 O(nlogn)：堆排序、快速排序、归并排序
6. 平方阶 O(n^2)：简单选择排序、插入排序、冒泡排序
7. 立方阶 O(n^3)：Floyd 算法、矩阵链乘法
8. 指数阶 O(2^n)：背包问题
五、总结
时间复杂度是评估算法效率的重要指标之一，它可以通过算法中的循环次数来进行分析。
常用的时间复杂度表示法有常数阶、对数阶、线性阶、线性对数阶、平方阶、立方阶和指数阶等。
不同的算法复杂度差异很大，因此在实际的算法开发中，需要根据特定场景的需求和时间复杂度的优劣来选用合适的算法。