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2个月前
分别给出归并排序，快速排序，直接插入排序，堆排序，基数排序，选择排序，冒泡排序的时间复杂度和空间复杂度
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深入研究一些
以下是不同排序算法的时间复杂度和空间复杂度的总结：
| 排序算法 | 时间复杂度（平均/最坏） | 空间复杂度（平均/最坏） |
|---|---|---|
| 归并排序 | O(n log n) / O(n log n) | O(n) |
| 快速排序 | O(n log n) / O(n^2) | O(log n) / O(n) |
| 直接插入排序 | O(n) / O(n^2) | O(1) |
| 堆排序 | O(n log n) / O(n log n) | O(1) |
| 基数排序 | O(nk) | O(n+k) |
| 选择排序 | O(n^2) / O(n^2) | O(1) |
| 冒泡排序 | O(n^2) / O(n^2) | O(1) |
- 归并排序12：时间复杂度为O(n log n)，空间复杂度为O(n)，因为需要额外的空间来存储合并后的数组。
- 快速排序3：平均时间复杂度为O(n log n)，最坏情况下为O(n^2)，空间复杂度在最佳情况下为O(log n)，但在最坏情况下会退化到O(n)。
- 直接插入排序5：时间复杂度为O(n)至O(n^2)，空间复杂度为O(1)，因为它只需要一个额外的存储空间来放置当前比较的元素。
- 堆排序：时间复杂度为O(n log n)，空间复杂度为O(1)，因为它在原数组上进行排序，不需要额外的存储空间。
- 基数排序：时间复杂度为O(nk)，其中k是最大元素的位数，空间复杂度为O(n+k)，因为需要额外的存储空间来对数字的各个位进行排序。
- 选择排序：时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，因为它通过交换元素来找到最小（或最大）元素，不需要额外的存储空间。
- 冒泡排序：时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)，通过重复遍历待排序的数列，比较每对相邻元素的大小，并在必要时交换它们的位置。4
你觉得结果怎么样？