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【Java】九大排序算法总结(复杂度及应用场景)

时间:2019-08-09 23:32:27      阅读:157      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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1、冒泡排序,不管序列是怎样,都是要比较n(n-1)/2 次的,最好、最坏、平均时间复杂度都为O(n²),需要一个临时变量用来交换数组内数据位置,所以空间复杂度为O(1)。

    优化:使用一个标志位来判断是否有序,若果有序,那么循环一次就直接退出,时间复杂度为O(n)。

2、选择排序是冒泡排序的改进,同样选择排序无论序列是怎样的都是要比较n(n-1)/2次的,最好、最坏、平均时间复杂度也都为O(n²),需要一个临时变量用来交换数组内数据位置,所以空间复杂度为O(1)。

3、插入排序,如果序列是完全有序的,插入排序只要比较n次,无需移动时间复杂度为O(n),如果序列是逆序的,插入排序要比较O(n²)和移动O(n²) ,所以平均复杂度为O(n²),最好为O(n),最坏为O(n²),排序过程中只要一个辅助空间,所以空间复杂度O(1)。

4、快速排序最好是O(nlogn),平均也是O(nlogn),最坏情况是序列本来就是有序的,此时时间复杂度为O(n²),快速排序的空间复杂度可以理解为递归的深度,而递归的实现依靠栈,平均需要递归logn次,所以平均空间复杂度为O(logn)。

5、归并排序需要一个临时temp[]来储存归并的结果,空间复杂度为O(n),时间复杂度为O(nlogn),可以将空间复杂度由 O(n) 降低至 O(1),然而相对的时间复杂度则由 O(nlogn) 升至 O(n²)。

6、堆排序时间复杂度,主要在初始化堆过程和每次选取最大数后重新建堆的过程,初始化建堆时的时间复杂度为O(n),更改堆元素后重建堆的时间复杂度为O(nlogn),所以堆排序的平均、最好、最坏时间复杂度都为O(nlogn),堆排序是就地排序,空间复杂度为常数O(1)。

7、希尔排序的时间复杂度分析及其复杂,有的增量序列的复杂度至今还没人能够证明出来,只需要记住结论就行,{1,2,4,8,...}这种序列并不是很好的增量序列,使用这个增量序列的时间复杂度(最坏情形)是O(n²),Hibbard提出了另一个增量序列{1,3,7,...,2^k-1},这种序列的时间复杂度(最坏情形)为O(n^1.5),Sedgewick提出了几种增量序列,其最坏情形运行时间为O(n^1.3),其中最好的一个序列是{1,5,19,41,109,...},需要一个临时变量用来交换数组内数据位置,所以空间复杂度为O(1)。

8、基数排序对于 n 个记录,执行一次分配和收集的时间为O(n+r),如果关键字有 d 位,则要执行 d 遍,所以总的时间复杂度为 O(d(n+r))。该算法的空间复杂度就是在分配元素时,使用的桶空间,空间复杂度为O(r+n)=O(n)

9. 桶排序:

平均时间复杂度

O(n2)  一般为简单排序:直接插入,选择排序,冒泡

O(nlog2n):快排,归并,堆

O(n): 线性: 基数排序

稳定性:

口诀: 一个叫希尔的人快速的杀了一群人,直接选了堆土,堆上了土,因为第一次杀人,所以心情很不稳定。

希尔,快速,选择,堆,不稳定

应用场景:

  • 若n较小(如n≤50),可采用直接插入或直接选择排序。
    • 若序列初始状态基本有序,则直接插入和冒泡最佳,随机的快速排序也不错。插入排序对部分有序的数组很有效,所需的比较次数平均只有选择排序的一半。
    • 若n较大,则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法:快速排序、堆排序或归并排序。归并排序可以处理数百万甚至更大规模的数组,但是插入和选择做不到。归并排序的主要缺点是辅助数组所使用的额外空间和n的大小成正比。
      • 快速排序是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短;
      • 堆排序所需的辅助空间少于快速排序,并且不会出现快速排序可能出现的最坏情况。但这两种排序都是不稳定的。
      • 若要求排序稳定,则可选用归并排序。两两归并的排序算法并不值得提倡,通常可以将它和直接插入排序结合在一起使用。先利用直接插入排序求得较长的有序子文件,然后再两两归并之。因为直接插入排序是稳定的,所以改进后的归并排序仍是稳定的。
    • 快速排序的优点是原地排序(只需要一个很小的辅助栈),但是基准的选取是个问题,对于小数组,快速排序要比插入排序慢。
    • 堆排序的优点是在排序时可以将需要排序的数组本身作为堆,无需任何额外空间,与选择排序有些类似,但所需的比较要少得多,堆排序适合例如嵌入式系统或低成本移动设备中容量有限的场景。

【Java】九大排序算法总结(复杂度及应用场景)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/yaogungeduo/p/11245233.html

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