地推排序(地推sop)

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本文目录一览：

• 1、堆排序最好最坏时间复杂度
• 2、数据结构与算法--堆和堆排序
• 3、堆排序空间复杂度

堆排序最好最坏时间复杂度

答案是D，堆排序。选项中的四种排序方法的最坏时间复杂度、最好时间复杂度 、平均时间复杂度分别为：A、冒泡排序： O（n2） 、O（n） 、O（n2）。B、快速排序： O（n2） 、O（nlog2n）、 O（nlog2n）。

堆排序时间复杂度，主要在每次选取最大数之后，重新建堆的过程以及初始化堆过程。堆排序是指利用堆积树这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。

堆排序的时间复杂度为O（nlogn）。堆排序的最坏时间复杂度和平均时间复杂度都为O（n*log2n），而对N个元素建堆的时间复杂度为O（N），删除堆顶元素的时间复杂度为O（logN），因此删除堆所有元素的时间复杂度为O（NlogN）。

堆排序 平均时间：O（n*logn） 最坏：O（n*logn）快速排序 平均时间：O（n*logn） 最坏：O（n的平方）归并排序 平均时间：O（n*logn） 最坏：O（n的平方）排序算法没有最快情况的说法。

如果从最坏的情况考虑，快速排序的时间复杂度为O（n2），插入排序和起泡排序虽然同平均情况相同，但系数大约增加一倍，运行速度降低一半，而选择排序、堆排序和归并排序则影响不大。

在调整建堆的过程中，总是将根结点值与左、右子树的根结点进行比较，若不满足堆的条件，则将左、右子树根结点值中的大者与根结点值进行交换。

数据结构与算法--堆和堆排序

插入数据和删除堆顶元素的主要逻辑就是堆化，所以，往堆中插入一个元素和删除堆顶元素的时间复杂度都是 O（logn）。这里我们借助于堆这种数据结构实现的排序算法，就叫做堆排序。

堆排序是利用堆这种数据结构设计的排序算法。堆排序是一种选择排序，它的最坏、最好、平均时间复杂度均为O（nlogn）。

堆排序（Heapsort）是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。

堆排序空间复杂度

堆排序的平均时间复杂度为O（nlogn），空间复杂度为θ（1）。

堆排序通过简单的交换就能把数据就地排成堆，不需要辅助空间。堆和原数据是一体的。建立时的情况是这样：堆|未处理数据 排序时的情况是这样：堆|已排序数据 堆和未处理/已排序数据的大小加起来正好是原数据的大小。

整个堆排序的过程，都只需要极个别临时存储空间，所以堆排序是原地排序算法。

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