Video: Was ist die beste Zeitkomplexität von Merge-Sorten?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Sortieralgorithmen
| Algorithmus | Datenstruktur | Raumkomplexität: Am schlimmsten |
|---|---|---|
| Schnelle Sorte | Array | Auf) |
| Zusammenführen, sortieren | Array | Auf) |
| Haufen sortieren | Array | O(1) |
| Glatte Sortierung | Array | O(1) |
Wie hoch ist außerdem die Zeitkomplexität der Merge-Sortierung?
Die Komplexität der Zusammenführungssortierung ist O(nlogn) und NICHT O(logn). Der Teilungsschritt berechnet den Mittelpunkt jedes der Unterarrays. Jeder dieser Schritte dauert nur O(1) Zeit . Der Eroberungsschritt rekursiv sortiert zwei Unterarrays von jeweils n/2 (für gerade n) Elemente.
Was ist die beste Zeitkomplexität der Blasensortierung? Der Raum Komplexität zum Blasensortierung ist O(1), da nur ein einziger zusätzlicher Speicherplatz benötigt wird, z. B. für die temporäre Variable. Auch der Zeitkomplexität im besten Fall wird O(n) sein, wenn die Liste bereits vorhanden ist sortiert.
Außerdem, was ist die beste Komplexität der Merge-Sortierung?
n*log(n)
Wie hoch ist die Laufzeitkomplexität der Einfügungssortierung im Best-Case- und im Worst-Case-Szenario?
Am besten , am schlimmsten , und Durchschnitt Fälle Die I'm besten fall input ist ein Array, das bereits vorhanden ist sortiert . In diesem Falleinfügung sortieren hat eine lineare Laufzeit (d. h. O(n)). Während jeder Iteration wird das erste verbleibende Element der Eingabe nur mit dem am weitesten rechts stehenden Element der verglichen sortiert Unterabschnitt des Arrays.
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Die Zeitkomplexität eines Algorithmus quantifiziert die Zeit, die ein Algorithmus benötigt, um als Funktion der Länge der Eingabe ausgeführt zu werden. In ähnlicher Weise quantifiziert die Speicherkomplexität eines Algorithmus die Menge an Speicherplatz oder Speicher, die ein Algorithmus benötigt, um als Funktion der Länge der Eingabe ausgeführt zu werden