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归并算法 复杂度分析,归并排序空间复杂度为on对吗

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算法 复杂度:时间复杂度和空间复杂度本文摘录于此算法 复杂度分时间/ 。什么意思归并 算法？算法是什么意思？Space 复杂度有一个类似于time复杂度:a算法或程序的空间复杂度定性地描述了算法或程序运行所需的存储空间的大小 ， Time 复杂度指执行算法所需的计算工作量；空间复杂度指的是执行这个算法所需的内存空间 。

1、 分析下面程序段执行的时间 复杂度O(n常用搜索时间-2复杂度:线性结构的搜索时间复杂度 ， 比如二分搜索法(针对排序数据，比如有序数组)；O(n)时间搜索非线性结构复杂度，如二叉查找树；O(logn)排序类别Time复杂度Space复杂度Stable 1插入排序O(n2)O(1)√2 Hill排序O(n2)O(1)×//Shell (Hill)排序基于插入排序，其时间效率高于插入排序、选择排序和Shell排序 。3冒泡排序O(n2)O(1)√4选择排序O(n2)O(1)×5快速排序O(Nlogn)O(logn)×6堆排序O(Nlogn)O(1)×7 归并排序O (NLOGN) O (n选择排序、快速排序、堆排序和hill排序都是不稳定的；算法Time 复杂度1 ， Time复杂度定义:如果一个问题的规模为n，求解这个问题的某个算法所需的时间为T(n) ， 是n的某个 。

2、 算法的空间 复杂度是指什么? space 复杂度是我们代码的“实际分析” 。可能我们在写代码的时候不能理解空格复杂度的重要性 。假设你在一家大型企业工作，老板让你开发一款手机应用 。这个时候我们要考虑的不仅仅是我写的代码能不能正常工作，因为你要从用户的角度考虑你的体验是什么 。作为手机应用的用户 ， 我们自然会想，我希望这个手机应用能秒开，而不是加载半天 。同时也希望这个手机应用少占用手机内存 。

Space 复杂度有一个类似于time复杂度:a算法或程序的空间复杂度定性地描述了算法或程序运行所需的存储空间的大小 。Space 复杂度是对应计算问题输入值长度的函数，表示a 算法完整执行所需的存储空间大小 。从整个程序来看，程序复杂度的空间完全可以用程序代码本身占用的存储空间来表示 。

3、什么叫 归并 算法? MERGESORT是一种不同的排序方法 。合并的含义是将两个或两个以上的有序数据序列合并成一个新的有序数据序列，所以也叫归并 算法 。它的基本思想是假设数组A有N个元素，那么可以看作数组A由N个有序子序列组成，每个子序列的长度为1，然后两两合并得到一个N/2个长度为2或1的有序子序列，再两两合并，以此类推，直到值得得到一个长度为N的有序数据序列，这种排序方法叫做2路合并排序 。

4、常见排序 算法以及对应的时间 复杂度和空间 复杂度排序:将无序的数据按照一定的方式排列的过程称为排序 。具有大排序的分类可分为内部排序和外部排序 ， 不访问外部内存的排序称为内部排序 。排序也可以分为稳定排序和不稳定排序:假设待排序的文件中有两条或多条关键字相同的记录，如果这些关键字相同的元素按某种排序方法排序后相对顺序保持不变，则这种排序方法是稳定的 。

本文一部分摘录于此-2 复杂度分为时间复杂度和空间复杂度 。Time 复杂度指执行算法所需的计算工作量；空间复杂度指的是执行这个算法所需的内存空间 。算法的复杂性体现在运行这个算法所需的计算机资源量上 。最重要的计算机资源是时空(也就是寄存器)资源，所以复杂度分为时空复杂度) 。执行a 算法所用的时间理论上无法计算，必须在电脑上运行测试才能知道 。
【归并算法 复杂度分析,归并排序空间复杂度为on对吗】而a 算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比，其中算法花费的时间更多 。a 算法中执行的语句数称为语句频率或时间频率，记为T(n) 。在刚才提到的时频中 ， n称为问题的尺度，当n不断变化时，时频T(n)也会不断变化，但有时我们想知道它变化时呈现什么规律 。为此，我们引入时间的概念复杂度 。

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