mysql优化的几种方法 单链表排序时间复杂度最小的是哪种排序方法？

单链表排序时间复杂度最小的是哪种排序方法？

快速排序的时间和空间复杂度较低

时间复杂度O（nlog2n）空间复杂度O（1）

堆排序的时间复杂度最低，但空间复杂度会增加O（logn）

我想解释的另一点是，各种算法追求低时间复杂度必然导致空间的上升复杂度，对低空间复杂度的追求必然导致时间复杂度的增加

也就是说，没有一个算法的时间复杂度和空间复杂度是最低的，就像鱼与熊掌不能同时拥有它一样

因为它是一个单链表，我建议您使用快速排序代码以使其更简单。它将无法在互联网上搜索，我也可以提供它，如果你需要它

气泡排序算法有o（n^2）时间复杂度）气泡排序是通过首先把所有的数字排序到工作列表。

从列表中的第一个数字到倒数第二个数字，逐一检查：如果某个位上的数字大于下一个数字，则会与其下一个数字交换。

重复步骤2，直到无法再更换。

冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序的平均时间复杂度相同，也是平方级，但也很容易实现。

选择排序选择排序实现如下：在数组内存中设置n个要排序的数字，数组下标从1开始，到n结束。

从数组的第I个元素到第n个元素，I=1，找到最小的元素。

将上一步中找到的最小元素与第i个元素交换。

如果I=n-1，则算法结束，否则，排序的平均时间复杂度为O（n^2）。

数组快速排序时间复杂度？

快速排序每次将要排序的数组分为两部分。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。

请教，快速排序的空间复杂度？

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

一道java面试题，20亿数字的文本排序，如何取前100？

对于一个有n个顶点和e个弧的有向图，建立每个顶点的进入度的时间复杂度为O（e）；零度顶点堆栈的时间复杂度为O（n）；在拓扑排序过程中，如果有向图是非循环的，则每个顶点进出堆栈一次，在while语句中，in degree减1的运算执行了e次，因此总的时间复杂度为O（n，e）。有向无环图（DAG）g的拓扑序是将g中的所有顶点排列成一个线性序列，使图中的任意一对顶点u和V，如果边（u，V）∈e（g），则u在线性序列中出现在V之前。这种线性序列一般称为满足拓扑序的序列，简称拓扑序列。简言之，集合上的总序是由集合上的偏序得到的。这种操作称为拓扑排序。时间复杂度是同一问题可以通过不同的算法来解决的，而算法的优劣将影响算法的效率甚至程序的运行。算法分析的目的是选择合适的算法，改进算法。在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定性地描述了算法的运行时间。这是表示算法输入值的字符串长度的函数。时间复杂度通常用大的o符号表示，不包括该函数的低阶项和第一项系数。这样，时间复杂度可以说是渐近的，它考虑了输入值的大小接近无穷大的情况。

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