排序算法
复杂度速查
| 算法 | 平均时间 | 最坏时间 | 空间 | 稳定 |
|---|---|---|---|---|
| 冒泡排序 | O(n²) | O(n²) | O(1) | 是 |
| 选择排序 | O(n²) | O(n²) | O(1) | 否 |
| 插入排序 | O(n²) | O(n²) | O(1) | 是 |
| 快速排序 | O(n log n) | O(n²) | O(log n) | 否 |
| 归并排序 | O(n log n) | O(n log n) | O(n) | 是 |
| 堆排序 | O(n log n) | O(n log n) | O(1) | 否 |
快速排序
python
def quicksort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
mid = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quicksort(left) + mid + quicksort(right)归并排序
python
def merge_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
mid = len(arr) // 2
left = merge_sort(arr[:mid])
right = merge_sort(arr[mid:])
return merge(left, right)
def merge(left, right):
result = []
i = j = 0
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] <= right[j]:
result.append(left[i]); i += 1
else:
result.append(right[j]); j += 1
return result + left[i:] + right[j:]二分查找
python
def binary_search(arr, target):
left, right = 0, len(arr) - 1
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if arr[mid] == target:
return mid
elif arr[mid] < target:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
return -1