空间复杂度怎么算 请教，快速排序的空间复杂度？

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。

一道java面试题，20亿数字的文本排序，如何取前100？

因为这是一个Java问题，所以这是典型的TOPK问题。首先取前100个数字构建一个最小堆，然后依次从堆的顶部插入剩余的数字，同时调整堆。堆中最后100个元素就是结果。空间复杂度为k，时间复杂度为nlogk

选择排序和冒泡排序的空间复杂度和时间复杂度是多少？

快速排序通常为O（log2n），这也是递归的深度。如果基准值选择不当，则为O（n）。当然，即使结果不是递归的，冒泡排序也属于简单排序，只需要几个辅助循环变量。因此，对于o（1）Hill排序，只修改了直接插入排序，一般不设置特殊的收缩增量序列，也就是说o（1）Heap排序只需要一个中间辅助变量和一些循环变量，也就是o（1）。因此，答案是

冒泡排序、插入排序、合并排序和基数排序都是稳定排序。快速排序、选择排序、堆排序和希尔排序都是不稳定排序。冒泡排序、插入排序和选择排序的时间复杂度为O（n^2），合并排序、堆排序和快速排序的时间复杂度为O（n*log（n）），冒泡排序、插入排序和选择排序的空间复杂度为O（1），合并排序为O（n）。

下列四种排序中（ ）的空间复杂度最大。 (A) 快速排序 (B) 冒泡排序 (C) 希尔排序 (D) 堆？

堆排序可以通过简单的交换将数据安排到适当的堆中，无需辅助空间。堆和原始数据是集成的。创建：heap | unprocessed data sort:heap | sorted data堆的大小和未处理/排序的数据加起来等于原始数据的大小。

空间复杂度怎么算 时间复杂度从小到大排序 时间复杂度大小排序

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