排序算法基本概念
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排序:将一组数组按照一定的顺序进行排列的过程
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排序的分类
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内部排序:是指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序
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直接插入排序
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希尔排序
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简单选择排序
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堆排序
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冒泡排序
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快速排序
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归并排序
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基数排序
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外部排序:数据量过大,无法全部加载到内存中需要借助外部存储进行排序
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算法的时间复杂度
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时间频度
一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比,哪个算法中语句执行次数多,他花费的时间就。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或者时间频度。记为T(n)
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时间复杂度
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一般情况下,算法中的基本操作语句的重复执行次数是问题规模n的某个函数,用T(n)表示,如果某个辅助函数f(n,)使得当n趋近于无穷大时,T(n)/f(n)的极限值为不等于0的常数,则称f(n)是T(n)的同量级函数,,记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n))为算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度。
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T(n)不同,但时间复杂度可能相同
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计算时间复杂读的方法
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用常数1代替运行时间中的所有加法常数
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修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项
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去除最高阶项的系数
- 常见的时间复杂度
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平均时间复杂度
平均时间复杂度是指所有可能的实例均以等概率出现的情况下,该算法的运行时间
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最坏时间复杂度
一般讨论时间复杂度是最坏情况下的复杂度。这样做的原因是:最坏情况下的时间复杂度是算法在任何输入实例上运行时间的界限,这就保证了算法的运行时间不会比最坏情况更长
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平均时间复杂度和最坏时间复杂度是否一致,和算法有关,见下图
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