本文目录
- 冒泡排列的平均时间复杂度是多少
- 冒泡排序法的时间复杂度怎么算 f(n)为什么等于n+4*n^2/2
- 选择排序和冒泡排序的空间复杂度和时间复杂度是多少
- 冒泡排序算法的时间复杂度是什么
- 冒泡排序法的时间复杂度怎么算 f(n)为什么等于n+4*n^2/2
- 冒泡排序算法由一个双层循环控制,时间复杂度是规模n的多项式函数,为()问题
- 冒泡排序时间复杂度
冒泡排列的平均时间复杂度是多少
冒泡排序：稳定，时间复杂度 O(n^2)
冒泡排序方法是最简单的排序方法。这种方法的基本思想是，将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”，较小的元素比较轻，从而要往上浮。在冒泡排序算法中我们要对这个“气泡”序列处理若干遍。所谓一遍处理，就是自底向上检查一遍这个序列，并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。如果发现两个相邻元素的顺序不对，即“轻”的元素在下面，就交换它们的位置。显然，处理一遍之后，“最轻”的元素就浮到了最高位置；处理二遍之后，“次轻”的元素就浮到了次高位置。在作第二遍处理时，由于最高位置上的元素已是“最轻”元素，所以不必检查。一般地，第i遍处理时，不必检查第i高位置以上的元素，因为经过前面i-1遍的处理，它们已正确地排好序。
冒泡排序法的时间复杂度怎么算 f(n)为什么等于n+4*n^2/2
外层循环n-1次，有1句赋值，内层循环n-i次，有4句赋值。
内层循环总的
次数
用
等差数列求和公式
算一下就是(1+(n-1))*(n-1)/2=n*(n-1)/2≈n^2/2
所以f(n)≈1
*
n
+
4
*
n^2/2
存在
常数
c使得当n很
大时
，f(n)《=c*n^2，所以
时间复杂度
是O(n^2)
选择排序和冒泡排序的空间复杂度和时间复杂度是多少
直接选择排序和冒泡排序的空间复杂度都是O(1)，因为只是用了2个循环变量以及1到2个标志和交换等的中间变量，这个与待排序的记录个数无关
时间复杂度：
冒泡排序最好是关键字有序，n个关键字比较n-1次，记录移动0次
最坏是完全逆序，关键字比较n(n-1)/2次，记录移动3n(n-1)/2次
综合起来，冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)
直接选择排序关键字比较次数永远是比较n(n-1)/2次，记录移动最少0次，最多3(n-1)次
综合起来，直接选择排序的时间复杂度也是O(n^2)
冒泡排序算法的时间复杂度是什么
初始状态是正序的，一趟扫描即可完成排序，所需的关键字比较次数和记录移动次数均达到最小值：
冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调，比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。
所以，如果两个元素相等，是不会再交换的；如果两个相等的元素没有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来，这时候也不会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改变，所以冒泡排序是一种稳定排序算法。
扩展资料：
冒泡排序算法的原理如下：
1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
2、对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。
3、针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
4、持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。
参考资料来源：百度百科-冒泡排序
冒泡排序法的时间复杂度怎么算 f(n)为什么等于n+4*n^2/2
外层循环n-1次，有1句赋值，内层循环n-i次，有4句赋值。
内层循环总的次数用等差数列求和公式算一下就是(1+(n-1))*(n-1)/2=n*(n-1)/2≈n^2/2
所以f(n)≈1 * n + 4 * n^2/2
存在常数c使得当n很大时，f(n)《=c*n^2，所以时间复杂度是O(n^2)
冒泡排序算法由一个双层循环控制,时间复杂度是规模n的多项式函数,为()问题
冒泡排序算法的原理如下：
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
所以时间复杂度为n*（n-1）
冒泡排序时间复杂度
我啰嗦两句，从头讲起。冒泡排序是一种用时间换空间的排序方法，最坏情况是把顺序的排列变成逆序，或者把逆序的数列变成顺序。在这种情况下，每一次比较都需要进行交换运算。举个例子来说，一个数列 5 4 3 2 1 进行冒泡升序排列，第一次大循环从第一个数（5）开始到倒数第二个数（2）结束，比较过程：先比较5和4，4比5小，交换位置变成4 5 3 2 1；比较5和3，3比5小，交换位置变成4 3 5 2 1……最后比较5和1，1比5小，交换位置变成4 3 2 1 5。这时候共进行了4次比较交换运算，最后1个数变成了数列最大数。
第二次大循环从第一个数（4）开始到倒数第三个数（2）结束。进行3次比较交换运算。
……
所以总的比较次数为 4 + 3 + 2 + 1 = 10次
对于n位的数列则有比较次数为 (n-1) + (n-2) + ... + 1 = n * (n - 1) / 2，这就得到了最大的比较次数
而O(N^2)表示的是复杂度的数量级。举个例子来说，如果n = 10000，那么 n(n-1)/2 = (n^2 - n) / 2 = (100000000 - 10000) / 2，相对10^8来说，10000小的可以忽略不计了，所以总计算次数约为0.5 * N^2。用O(N^2)就表示了其数量级（忽略前面系数0.5）。
打了那么多字应该解释的比较清楚了吧，什么地方看不明白再问吧
