八大排序时间复杂度 选择排序和冒泡排序的空间复杂度和时间复杂度是多少？
选择排序和冒泡排序的空间复杂度和时间复杂度是多少？
直接选择排序和冒泡排序的空间复杂度为O（1），因为只使用了两个循环变量和一个或两个中间变量，如flag和exchange，这与要排序的记录数无关。冒泡排序的时间复杂度最好是关键字排序，n-1关键字比较，0记录移动，最差的是完全逆序，n（n-1）/2关键字比较当记录移动3N（n-1）/2次时，冒泡排序的时间复杂度为O（n^2）。当记录移动至少0次，最多3（n-1）/2次时，直接选择排序的时间复杂度为O（n^2）
请教，快速排序的空间复杂度？
快速排序每次将要排序的数组分成两部分。在理想情况下，如果要排序的数组每次被划分为两个等长的部分，则需要将其划分logn次。在最坏的情况下，即当数组是有序的或大致有序的时，每个分区只能减少一个元素，快速排序将不幸退化为冒泡排序，因此快速排序的时间复杂度下限为O（nlogn），最坏的情况是O（n^2）。在实际应用中，快速排序的平均时间复杂度为O（nlogn）。在序列的操作中，快速排序只需要常量空间。空间复杂度为s（1）。但是需要注意的是，递归堆栈需要花费最少的logn和最多的n个空间。
如何计算一个算法的时间复杂度和空间复杂度？
它是根据数据n的大小来显示程序所使用的近似时间和空间
说白了，它是显示时间或空间如何随着n的增长而增长
例如
对于（int i=0 i
这个循环执行n次，所以时间复杂度是O（n）
for（int i=0 i
{
for（int j=0 j
}]这个嵌套的两个循环，时间复杂度是O（n^2）
时间复杂度只能粗略地表示所用的时间
而且一些基本步骤的运行时间是不同的，所以我们无法计算，所以我们省略了
for（int i）=0I
a=b
and
for（int i=0I
运行时间当然是第二快的，但是它们的时间复杂度是一样的堆排序是用堆作为数据结构设计的排序算法。Heap是一种几乎完全的二叉树结构，它满足Heap的性质：子节点的键值或索引总是小于（或大于）父节点。堆排序的平均时间复杂度为O（nlogn），空间复杂度为θ（1）。
什么是堆排序呢，其时间复杂度是怎么计算的呢？
时间复杂度是程序的运行时间或次数；
空间复杂度是程序占用的空间；
以下程序：
int a[1000000
]int CNT=0
for（int i=0 i
for（int j=0 j
a[CNT]=0
空间主要是一个大小为1000000的数组a；时间是复杂的两个for循环。第一个循环要做一次，第二个循环要做1000次，第一个循环要做1000次，一共1000×1000次
如果两个循环分别对应m和N次，那么要做的次数就是m*N
你能听懂前两句话吗？
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