时间复杂度

写在前面： 这篇文章是在公众号： 程序员小灰 中发布的。是我到目前为止所看到的关于时间复杂度介绍的最好的文章，简介 清晰 明了。 所以拿来po出来 仅供学习交流，如侵则删。 现已将此文收录至： 《数据结构》C语言版 (清华严蔚敏考研版） 全书知识梳理 正文： 时间复杂度的意义 究竟什么是时间复杂度呢？让我们来想象一个场景：某一天，小灰和大黄同时加入了一个公司...... 一天过后，小灰和大黄各自交付了代码，两端代码实现的功能都差不多。大黄的代码运行一次要花100毫秒，内存占用5MB。小灰的代码运行一次要花100秒，内存占用500MB。于是...... 由此可见，衡量代码的好坏，包括两个非常重要的指标： 1.运行时间； 2.占用空间。 基本操作执行次数 关于代码的基本操作执行次数，我们用四个生活中的场景，来做一下比喻： 场景1：给小灰一条长10寸的面包，小灰每3天吃掉1寸，那么吃掉整个面包需要几天？ 答案自然是 3 X 10 = 30天。 如果面包的长度是 N 寸呢？ 此时吃掉整个面包，需要 3 X n = 3n 天。 如果用一个函数来表达这个相对时间，可以记作 T（n） = 3n。 场景2：给小灰一条长16寸的面包，小灰每5天吃掉面包剩余长度的一半，第一次吃掉8寸，第二次吃掉4寸，第三次吃掉2寸......那么小灰把面包吃得只剩下1寸，需要多少天呢？ 这个问题翻译一下

十种常见排序算法js 原文链接 https://www.cnblogs.com/onepixel/p/7674659.html 十种常见排序算法c 原文链接 https://blog.csdn.net/weixin_45855916/article/details/103041660 https://blog.csdn.net/kexuanxiu1163/article/details/103051357 0.1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类： 比较类排序 ：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。 非比较类排序 ：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。 0.2 算法复杂度 0.3 相关概念 稳定 ：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。 不稳定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。 时间复杂度 ：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。 空间复杂度： 是指算法在计算机 内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。 1、冒泡排序（Bubble Sort） 冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素

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十种常见排序算法js 原文链接 https://www.cnblogs.com/onepixel/p/7674659.html 十种常见排序算法c 原文链接 https://blog.csdn.net/weixin_45855916/article/details/103041660 https://blog.csdn.net/kexuanxiu1163/article/details/103051357 0.1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类： 比较类排序 ：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。 非比较类排序 ：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。 0.2 算法复杂度 0.3 相关概念 稳定 ：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。 不稳定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。 时间复杂度 ：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。 空间复杂度： 是指算法在计算机 内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。 1、冒泡排序（Bubble Sort） 冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素