各种算法的时间复杂度

1.Hash 算法的时间复杂度:

 

O(1)

 

2.遍历二叉树的时间复杂度：

 

对含有n个节点的二叉树，遍历算法的时间复杂度为O(n),控件复杂度也为 O(n)

 

3。常见的排序算法的时间复杂度

 名称

 复杂度 说明 备注 冒泡排序
Bubble Sort

O(N*N)

 

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

  

插入排序

Insertion sort

 

O(N*N)

 

逐一取出元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描，放到适当的位置

 

起初，已经排序的元素序列为空

 

选择排序

 

O(N*N)

 

首先在未排序序列中找到最小元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素，然后放到排序序列末尾。以此递归。

  

快速排序

Quick Sort

 

O(n *log₂(n))

 

先选择中间值，然后把比它小的放在左边，大的放在右边（具体的实现是从两边找，找到一对后交换）。然后对两边分别使用这个过程（递归）。

  

堆排序Heap Sort

 

O(n *log₂(n))

 

利用堆（heaps）这种数据结构来构造的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树结构，并同时满足堆属性：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。

近似完全二叉树

 

希尔排序

SHELL

 

O(n^1+￡)

0<￡<1

 

选择一个步长(Step) ,然后按间隔为步长的单元进行排序.递归,步长逐渐变小,直至为1.

  

箱排序
Bin Sort

 

O(n)

 

设置若干个箱子，把关键字等于 k 的记录全都装入到第 k 个箱子里 ( 分配 ) ，然后按序号依次将各非空的箱子首尾连接起来 ( 收集 ) 。

 

分配排序的一种：通过 " 分配 " 和 " 收集 " 过程来实现排序。

 

桶排序

Bucket Sort

 

O(n)

 

桶排序的思想是把 [0 ， 1) 划分为 n 个大小相同的子区间，每一子区间是一个桶。