排序算法分类排序算法大致可以分为内部排序和外部排序。内部排序：在内存里进行的排序
插入排序：直接插入排序和希尔排序选择排序：简单选择排序和堆排交换排序：冒泡排序和快速排序归并排序：采用分治法，将子序列排序并合并基数排序：属于分配排序法，和桶排序思路相同外部排序：内存结合外存进行的排序，一般在数据量很大的情况下，无法将数据全部加载在内存里时间复杂度时间频度一个算法中语句执行的次数就是语句频度或
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2024-09-16 19:09:59
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# Java排序时间复杂度计算
在学习数据结构和算法时，排序算法是一个重要的基础知识点。了解不同排序算法的时间复杂度，不仅能帮助我们选择合适的算法，还能让我们在实际开发中写出更高效的代码。本文将通过一个实际问题展示如何在Java中实现排序，并解释时间复杂度的计算。
## 实际问题：旅行归来后的行程记录
假设我们刚刚结束了一次旅行，返程途中记录了每天的消费。为了更好地管理预算，我们希望将每日消
一、插入排序 1.1 直接插入排序基本思想将一个记录插入到已排好序的序列中，从而得到一个新的有序序列（将序列的第一个数据看成是一个有序的子序列，然后从第二个记录逐个向该有序的子序列进行有序的插入，直至整个序列有序）重点：使用哨兵，用于临时存储和判断数组边界。 空间复杂度：O(1)。  
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2023-09-20 10:41:44
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时间复杂度是指 算法执行语句执行的次数。常见的时间复杂度有以下几种：描述时间复杂度常数阶O(1)对数阶O(logn)线性阶O(n)线性对数阶O(nlogn)平方阶O(n²)立方阶O(n³)n次方阶O(mⁿ)指数阶O(2ⁿ)阶乘阶O(n!)(1) O(1)O(1)是常量级时间复杂度的一种表示方法，并非只执行一行代码。代码执行时间不是随着n的增大而增大，这样的代码的时间复杂度都是O(1)。注意：通常只
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2023-06-29 14:21:12
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排序算法(二):堆排序-Java实现首先对堆排序有个整体的认识，堆排序是一个不稳定的排序算法，其平均时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度O(1)。那么何为堆排序呢？所谓堆排序是借助于堆的概念来完成的排序算法，其是选择排序中的一种，因此通过选择排序来理解堆排序会更加容易一些下面我们来看一下堆的概念，其实堆又是借助于二叉树的概念来定义，对于堆分为大顶堆和小顶堆两种，下面用数学表示式来精确的描述如下
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2023-07-22 10:29:14
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ArrayList部分一共五篇文章了，并且引入了时间复杂度来分析，强烈建议大家一定要按顺序阅读，相关文章分别是：最近看了一下评论区里，大家都急着想要了解HashMap，先不要着急，要完整的了解HashMap的内部实现，我们还需要一些基础知识，有了这些基础知识，我们才能更好的理解HashMap，其实我们已经在不知不觉进入了数据结构的大门，为了以后让大家能更好的理解后续文章，本文我们先引入时间复杂度这
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2023-12-25 22:54:02
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1. 算法的时间复杂度 度量一个程序的（算法）执行时间的两种方法 1. 事后统计的方法：实际跑程序，看用了多长时间。 2. 事前估算的方法：通过分析某种算法的时间复杂度来判断。2. 时间频度 时间频度：一个算法花费的时间与算法中语句执行的次数成正比。一个算法中语句执行的次数称为语句频度或者时间频度。
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2023-09-01 09:25:47
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时间复杂度是指算法执行语句执行的次数。常见的时间复杂度有以下几种：描述时间复杂度常数阶O(1)对数阶O(logn)线性阶O(n)线性对数阶O(nlogn)平方阶O(n²)立方阶O(n³)n次方阶O(mⁿ)指数阶O(2ⁿ)阶乘阶O(n!) (1) O(1)O(1)是常量级时间复杂度的一种表示方法，并非只执行一行代码。代码执行时间不是随着n的增大而增大，这样的代码的时间复杂度都是O(1)。注
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2023-08-19 11:51:13
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文章目录一.八大排序算法二.时间复杂度1.时间频度2.时间复杂度（1）定义（2）特点（3）计算方法三.常见时间复杂度类型1.常数阶 O(1)2.对数阶 O(log~2~n)3.线性阶 O(n)4.线性对数阶 O(n*log~2~n)5.平方阶 O(n^2^)6.立方阶 O(n^3^)7.k次方阶 O(n^k^)8.指数阶 O(2^n^) 一.八大排序算法1.插入排序：直接插入排序、希尔排序 2.
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2023-06-16 10:31:17
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链表（单链表）是一种通过指针将一组零散的内存块串联起来的数据结构，每个链表的结点除了存储的数据之外，还需要记录链上的下一个节点的地址链表的插入和删除（给定节点指针）时间复杂度O(1)，但遍历删除的时间复杂度是O(n)双向链表：每个结点不止有一个后继指针指向后面的结点，还有一个前驱指针指向前面的结点。在删除指定指针指向的节点时，时间复杂度仅为O(1)若链表是有序链表，那么查找时可以向前向后遍历，平均
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2023-10-27 12:02:51
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# Java排序时间复杂度
## 引言
在软件开发中，排序是一个非常常见且重要的操作。排序算法的性能通常用时间复杂度来衡量，即算法的执行时间如何随着输入规模的增加而增加。本文将介绍Java中常见的排序算法及其时间复杂度，并给出代码示例和详细解释。
## 排序算法概述
排序算法是将一组数据按照特定顺序重新排列的过程。Java中提供了多种排序算法的实现，常见的有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排
原创
2023-08-04 15:01:25
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时间复杂度1、时间频度时间复杂度通常是衡量算法的优劣的，衡量算法的时间严格来讲是很难衡量的，由于不同的机器性能不用环境都会造成不同的执行时间。算法的执行时间和语句的执行次数成正比，因此通过计算执行测试来推断执行时间。算法中语句执行次数称为语句频度或时间频度，记为T(n)，n是问题的规模，T是Time，即时间频度。2、时间复杂度n不断变化时，T(n)也在不断变化，为了考察两者变化时呈现什么规律，可以
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2023-10-30 13:11:49
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算法的时间复杂度度量一个程序(算法)执行时间的两种方法：事后统计的方法：这种方法可行, 但是有两个问题：
一是要想对设计的算法的运行性能进行评测，需要实际运行该程序；二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素, 这种方式，要在同一台计算机的相同状态下运行，才能比较那个算法速度更快。事前估算的方法：通过分析某个算法的时间复杂度来判断哪个算法更优.时间频度一个算法花费的时间与算法中语
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2023-08-08 22:45:05
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选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法，冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序是稳定的排序算法。时间复杂度O(n)这样的标志叫做渐近时间复杂度,是个近似值.各种渐近时间复杂度由小到大的顺序如下O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n) < O(n!) < O(
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2023-11-27 20:20:25
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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)。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
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2023-06-30 10:45:51
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究竟什么是时间复杂度时间复杂度就是用来方便开发者估算出程序的运行时间我们该如何估计程序运行时间呢，我们通常会估计算法的操作单元数量，来代表程序消耗的时间， 这里我们默认CPU的每个单元运行消耗的时间都是相同的。假设算法的问题规模为n，那么操作单元数量便用函数f(n)来表示随着数据规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，这称作为算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度，记为 O(f(n
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2023-09-28 10:19:42
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目录一、时间复杂度介绍二、时间复杂度的计算方法三、常见的时间复杂度四、常见的时间复杂度对应的曲线图五、常数阶 O(1) 的介绍六、对数阶 O(log2n) 的介绍七、线性阶 O(n) 的介绍八、线性对数阶 O(nlogN) 的介绍九、平方阶 O(n²) 的介绍十、立方阶 O(n³) 、K次方阶 O(n^k) 的介绍 一、时间复杂度介绍一般情况下，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
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2023-09-26 17:16:09
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时间复杂度一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。在实际中关注的是算法的最坏运行情况。大O的渐进表示法： 1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数。 2、在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。 3、如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。时间复杂度计算举例例1：void func2(int N) {
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2023-10-05 20:43:14
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文章目录1、算法效率2、时间复杂度2.1 时间复杂度的概念2.2 大O的渐进表示法2.3 常见时间复杂度计算举例3、空间复杂度 1、算法效率算法效率分析分为两种：第一种是时间效率，第二种是空间效率。时间效率被称为时间复杂度，而空间效率被称作空间复杂度。时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间，在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度
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2023-07-17 22:34:32
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时间复杂度是指算法执行语句执行的次数。常见的时间复杂度有以下几种：描述时间复杂度常数阶O(1)对数阶O(logn)线性阶O(n)线性对数阶O(nlogn)平方阶O(n²)立方阶O(n³)n次方阶O(mⁿ)指数阶O(2ⁿ)阶乘阶O(n!)(1) O(1)O(1)是常量级时间复杂度的一种表示方法，并非只执行一行代码。代码执行时间不是随着n的增大而增大，这样的代码的时间复杂度都是O(1)。注意：通常只要
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2023-10-04 15:10:03
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