圖解常見排序方法的時間複雜度
常見排序方法及其複雜度
幾種複雜的表示方式：
O（1）： 耗時/耗空間與輸入資料大小無關
O（n）: 就代表資料量增大幾倍，耗時也增大幾倍。比如常見的遍歷演算法。
O(n2)，就代表資料量增大n倍時，耗時增大n的平方倍，這是比線性更高的時間複雜度。比如氣泡排序、遞迴演算法，就是典型的O(n2)的演算法，對n個數排序，需要掃描n×n次。
O( login)當資料增大n倍時，耗時增大logn倍（這裡的log是以2為底的，比如，當資料增大256倍時，耗時只增大8倍，是比線性還要低的時間複雜度）。如：二分查詢
O(nlogn)同理，就是n乘以logn，當資料增大256倍時，耗時增大256*8=2048倍。這個複雜度高於線性低於平方。歸併排序就是O(nlogn)的時間複雜度。多次使用二分法。
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