算法

重拾算法:算法效率分析(一)(空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度)

image.png

詳解算法的各種復(fù)雜度的差別有多大(帶圖)

image.png

算法復(fù)雜度

image.png

選擇排序
每一次從待排序的數(shù)據(jù)元素中選出最小(或最大)的一個(gè)元素沼撕,存放在序列的起始位置斩披,直到全部待排序的數(shù)據(jù)元素排完闸衫。選擇排序是不穩(wěn)定的排序方法(比如序列[5买优, 5讹开, 3]第一次就將第一個(gè)[5]與[3]交換丸卷,導(dǎo)致第一個(gè)5挪動(dòng)到第二個(gè)5后面)枕稀。

關(guān)鍵在于需要找到最小元素,并修改minIndex的值谜嫉。與待排序序列的起始位置交換萎坷。

        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i + 1; j < array.length; j++) {
                if (array[j] < array[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            if (i != minIndex) {
                int temp = array[minIndex];
                array[minIndex] = array[i];
                array[i] = temp;
            }
        }

插入排序
每步將一個(gè)待排序的紀(jì)錄,按其關(guān)鍵碼值的大小插入前面已經(jīng)排序的文件中適當(dāng)位置上沐兰,直到全部插入完為止哆档。

        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            for (int j = i; j > 0; j--) {
                if(array[j]<array[j-1]){
                    int temp = array[j];
                    array[j] = array[j-1];
                    array[j-1] = temp;
                }
            }
        }

冒泡排序

        for(int i= array.length-1; i>0;i--){
            for(int j=0;j<i;j++){
                if(array[j+1]>array[j]){
                    int temp = array[j+1];
                    array[j+1] = array[j];
                    array[j] = temp;
                }
            }
        }
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市住闯,隨后出現(xiàn)的幾起案子瓜浸,更是在濱河造成了極大的恐慌澳淑,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 212,599評(píng)論 6 492
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件插佛,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異杠巡,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)雇寇,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 90,629評(píng)論 3 385
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門氢拥,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人谢床,你說我怎么就攤上這事兄一±逑撸” “怎么了识腿?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 158,084評(píng)論 0 348
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長(zhǎng)造壮。 經(jīng)常有香客問我渡讼,道長(zhǎng),這世上最難降的妖魔是什么耳璧? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 56,708評(píng)論 1 284
  • 正文 為了忘掉前任成箫,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上旨枯,老公的妹妹穿的比我還像新娘蹬昌。我一直安慰自己,他們只是感情好攀隔,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 65,813評(píng)論 6 386
  • 文/花漫 我一把揭開白布皂贩。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般昆汹。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪明刷。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 50,021評(píng)論 1 291
  • 那天满粗,我揣著相機(jī)與錄音辈末,去河邊找鬼。 笑死映皆,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛挤聘,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播捅彻,決...
    沈念sama閱讀 39,120評(píng)論 3 410
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼檬洞,長(zhǎng)吁一口氣:“原來是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼!你這毒婦竟也來了沟饥?” 一聲冷哼從身側(cè)響起添怔,我...
    開封第一講書人閱讀 37,866評(píng)論 0 268
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤湾戳,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個(gè)月后广料,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體砾脑,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 44,308評(píng)論 1 303
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 36,633評(píng)論 2 327
  • 正文 我和宋清朗相戀三年艾杏,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了韧衣。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 38,768評(píng)論 1 341
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡购桑,死狀恐怖畅铭,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情勃蜘,我是刑警寧澤硕噩,帶...
    沈念sama閱讀 34,461評(píng)論 4 333
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站缭贡,受9級(jí)特大地震影響炉擅,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜阳惹,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 40,094評(píng)論 3 317
  • 文/蒙蒙 一谍失、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧莹汤,春花似錦快鱼、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,850評(píng)論 0 21
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至荒勇,卻和暖如春柒莉,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背沽翔。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 32,082評(píng)論 1 267
  • 我被黑心中介騙來泰國(guó)打工兢孝, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人仅偎。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 46,571評(píng)論 2 362
  • 正文 我出身青樓跨蟹,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親橘沥。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子窗轩,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 43,666評(píng)論 2 350