算法的空间复杂度是衡量算法运行所需存储空间的重要指标。它不仅包含算法本身代码和静态数据的存储空间，还包括输入输出数据以及运行过程中产生的临时变量等动态数据所占用的存储空间。 在实际应用中，我们通常使用数量级来描述算法的空间复杂度，以便更直观地比较不同算法的存储空间需求。例如，O(1) 表示算法所需存
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使用插入、冒泡、选择、快排、归并、堆排共6种排序算法对同一序列进行排序，统计排序所需的平均时间并比较算法在时间上的优劣。供学习使用。
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在Python中，多种常用排序算法有其独特的实现方式。这些算法不仅可以帮助我们有效地整理数据，还提供了对算法性能的直接理解。将详细探讨几种常见的排序算法在Python中的实现，并对它们的复杂度进行比较。通过了解这些算法的时间复杂度和空间复杂度，我们可以更好地选择适合特定场景和需求的排序方法。
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算法的优劣比较分为经验分析和抽象分析。经验分析根据计算机的运行时间比较不同算法的效率，而抽象分析则通过分析算法求解问题所消耗的步数来衡量其复杂度。步数与问题的难度相关，通常使用数据量 n 来衡量。
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最长子序列的时间复杂度，用 D[]数组来还挺巧的。通过维护一个辅助数组 D[]，可以在O(nlogn)的复杂度下搞定最长上升子序列。每次判断当前元素a[t]是不是比 D[len]大，如果是，直接接上；否则二分找个位置替换。代码也不复杂，性能还挺不错的，适合性能敏感的场景。 动态规划里，子序列问题一直
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故时间复杂度：T(n)=O(n²)空间复杂度：S(n)=O(1) 4算法分析时间复杂度◆最好情况(正序)：比较次数：n-1；移动次数：0； ◆最坏情况(逆序)： n(n-1) 2比较次数： ∑(n-i)= n-1 i=1 3n(n-1) 2 3∑(n-i)= n-1 i=1移动次数：
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时间复杂度分析在线性表L中的第i个元素之前插入新结点，其时间主要耗费在表中结点的移动操作上，因此，可用结点的移动来估计算法的时间复杂度。设在线性表L中的第i个元素之前插入结点的概率为Pi，不失一般性，设各个位置插入是等概率，则Pi=1/(n+1)，而插入时移动结点的次数为n-i+1。总的平均移动次数
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