單鏈表排序時間復(fù)雜度最小的是哪種排序方法？快速排序的時間和空間復(fù)雜度較低時間復(fù)雜度O（nlog2n）空間復(fù)雜度O（1）堆排序的時間復(fù)雜度最低，但空間復(fù)雜度會增加O（logn）我想解釋的另一點(diǎn)是，各種算

單鏈表排序時間復(fù)雜度最小的是哪種排序方法？

快速排序的時間和空間復(fù)雜度較低

時間復(fù)雜度O（nlog2n）空間復(fù)雜度O（1）

堆排序的時間復(fù)雜度最低，但空間復(fù)雜度會增加O（logn）

我想解釋的另一點(diǎn)是，各種算法追求低時間復(fù)雜度必然導(dǎo)致空間的上升復(fù)雜度，對低空間復(fù)雜度的追求必然導(dǎo)致時間復(fù)雜度的增加

也就是說，沒有一個算法的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度是最低的，就像魚與熊掌不能同時擁有它一樣

因?yàn)樗且粋€單鏈表，我建議您使用快速排序代碼以使其更簡單。它將無法在互聯(lián)網(wǎng)上搜索，我也可以提供它，如果你需要它

氣泡排序算法有o（n^2）時間復(fù)雜度）氣泡排序是通過首先把所有的數(shù)字排序到工作列表。

從列表中的第一個數(shù)字到倒數(shù)第二個數(shù)字，逐一檢查：如果某個位上的數(shù)字大于下一個數(shù)字，則會與其下一個數(shù)字交換。

重復(fù)步驟2，直到無法再更換。

冒泡排序的平均時間復(fù)雜度與插入排序的平均時間復(fù)雜度相同，也是平方級，但也很容易實(shí)現(xiàn)。

選擇排序選擇排序?qū)崿F(xiàn)如下：在數(shù)組內(nèi)存中設(shè)置n個要排序的數(shù)字，數(shù)組下標(biāo)從1開始，到n結(jié)束。

從數(shù)組的第I個元素到第n個元素，I=1，找到最小的元素。

將上一步中找到的最小元素與第i個元素交換。

如果I=n-1，則算法結(jié)束，否則，排序的平均時間復(fù)雜度為O（n^2）。

數(shù)組快速排序時間復(fù)雜度？

快速排序每次將要排序的數(shù)組分為兩部分。在理想情況下，如果要排序的數(shù)組每次被劃分為兩個等長的部分，則需要將其劃分logn次。在最壞的情況下，即當(dāng)數(shù)組是有序的或大致有序的時，每個分區(qū)只能減少一個元素，快速排序?qū)⒉恍彝嘶癁槊芭菖判颍虼丝焖倥判虻臅r間復(fù)雜度下限為O（nlogn），最壞的情況是O（n^2）。在實(shí)際應(yīng)用中，快速排序的平均時間復(fù)雜度為O（nlogn）。在序列的操作中，快速排序只需要常量空間?？臻g復(fù)雜度為s（1）。但是需要注意的是，遞歸堆棧需要花費(fèi)最少的logn和最多的n個空間。

請教，快速排序的空間復(fù)雜度？

因?yàn)檫@是一個Java問題，所以這是典型的TOPK問題。首先取前100個數(shù)字構(gòu)建一個最小堆，然后依次從堆的頂部插入剩余的數(shù)字，同時調(diào)整堆。堆中最后100個元素就是結(jié)果?？臻g復(fù)雜度為k，時間復(fù)雜度為nlogk

一道java面試題，20億數(shù)字的文本排序，如何取前100？

對于一個有n個頂點(diǎn)和e個弧的有向圖，建立每個頂點(diǎn)的進(jìn)入度的時間復(fù)雜度為O（e）；零度頂點(diǎn)堆棧的時間復(fù)雜度為O（n）；在拓?fù)渑判蜻^程中，如果有向圖是非循環(huán)的，則每個頂點(diǎn)進(jìn)出堆棧一次，在while語句中，in degree減1的運(yùn)算執(zhí)行了e次，因此總的時間復(fù)雜度為O（n，e）。有向無環(huán)圖（DAG）g的拓?fù)湫蚴菍中的所有頂點(diǎn)排列成一個線性序列，使圖中的任意一對頂點(diǎn)u和V，如果邊（u，V）∈e（g），則u在線性序列中出現(xiàn)在V之前。這種線性序列一般稱為滿足拓?fù)湫虻男蛄?，簡稱拓?fù)湫蛄?。簡言之，集合上的總序是由集合上的偏序得到的。這種操作稱為拓?fù)渑判?。時間復(fù)雜度是同一問題可以通過不同的算法來解決的，而算法的優(yōu)劣將影響算法的效率甚至程序的運(yùn)行。算法分析的目的是選擇合適的算法，改進(jìn)算法。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，算法的時間復(fù)雜度是一個函數(shù)，它定性地描述了算法的運(yùn)行時間。這是表示算法輸入值的字符串長度的函數(shù)。時間復(fù)雜度通常用大的o符號表示，不包括該函數(shù)的低階項(xiàng)和第一項(xiàng)系數(shù)。這樣，時間復(fù)雜度可以說是漸近的，它考慮了輸入值的大小接近無窮大的情況。