1. 排序算法的介绍
排序也称排序算法(Sort Algorithm),排序是将一组数据，依指定的顺序进行排序的过程。
2. 排序的分类：
（1）内部排序：
指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器（内存）中进行排序。
（2）外部排序法：
数据量过大 ，无法全部加载到内存中，需要借助外部存储（文件等）进行排序。
（3）常见的排序算法分类：
3. 算法的时间复杂度
3.1 度量一个程序（算法）执行时间的两种方法
（1）事后统计的方法
这种方法可行, 但是有两个问题：一是要想对设计的算法的运行性能进行评测，需要实际运行该程序；二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素, 这种方式，要在同一台计算机的相同状态下运行，才能比较那个算法速度更快 。
（2）事前估算的方法
通过分析某个算法的时间复杂度来判断哪个算法更优。
3.2 时间频度
基本介绍
时间频度：一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。
举例说明：基本案例
//计算1-100所有数字之和，我们设计两种算法：
int total=0;
int end=100;
//使用for循环计算
for(int i=1;i<=end;i++){
total+=i;
}
T(n)=n+1;
//直接计算
total=(1+end)*end/2
T(n)=1
举例说明 :忽略常数项
| T(n)=2n+20 | T(n)=2*n | T(3n+10) | T(3n) | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 22 | 2 | 13 | 3 |
| 2 | 24 | 4 | 16 | 6 |
| 5 | 30 | 10 | 25 | 15 |
| 8 | 36 | 16 | 34 | 24 |
| 15 | 50 | 30 | 55 | 45 |
| 30 | 80 | 60 | 100 | 90 |
| 100 | 220 | 200 | 310 | 300 |
| 300 | 620 | 600 | 910 | 900 |
结论：
(1)2n+20 和 2n 随着n 变大，执行曲线无限接近, 20可以忽略
(2)3n+10 和 3n 随着n 变大，执行曲线无限接近, 10可以忽略
**举例说明:**忽略低次项
| T(n)=2n^2+3n+10 | T(2n^2) | T(n^2+5n+20) | T(n^2) | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 15 | 2 | 26 | 1 |
| 2 | 24 | 8 | 34 | 4 |
| 5 | 75 | 50 | 70 | 25 |
| 8 | 162 | 128 | 124 | 64 |
| 15 | 505 | 450 | 320 | 225 |
| 30 | 1900 | 1800 | 1070 | 900 |
| 100 | 20310 | 20000 | 10520 | 10000 |
结论：
(1)2n^2+3n+10 和 2n^2 随着n 变大, 执行曲线无限接近, 可以忽略 3n+10
(2)n^2+5n+20 和 n^2 随着n 变大,执行曲线无限接近, 可以忽略 5n+20
举例说明 :忽略系数
| T(3n^2+2n) | T(5n^2+7n) | T(n^3+5n) | T(6n^3+4n) | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 5 | 12 | 6 | 10 |
| 2 | 16 | 34 | 18 | 56 |
| 5 | 85 | 160 | 150 | 770 |
| 8 | 208 | 376 | 552 | 3104 |
| 15 | 705 | 1230 | 3450 | 20310 |
| 30 | 2760 | 4710 | 27150 | 162120 |
| 100 | 30200 | 50700 | 1000500 | 6000400 |
结论：
(1)随着n值变大，5n^2+7n 和 3n^2 + 2n ，执行曲线重合, 说明 这种情况下, 5和3可以忽略。
(2)而n^3+5n 和 6n^3+4n ，执行曲线分离，说明多少次方式关键
3.3 时间复杂度
(1)一般情况下，算法中的基本操作语句的重复执行次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得当n趋近于无穷大时，T(n) / f(n) 的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作 T(n)=Ｏ( f(n) )，称Ｏ( f(n) ) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。
(2)T(n) 不同，但时间复杂度可能相同。 如：T(n)=n²+7n+6 与 T(n)=3n²+2n+2 它们的T(n) 不同，但时间复杂度相同，都为O(n²)。
(3)计算时间复杂度的方法：
•用常数1代替运行时间中的所有加法常数 T(n)=n²+7n+6 => T(n)=n²+7n+1
•修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项 T(n)=n²+7n+1 => T(n) = n²
•去除最高阶项的系数 T(n) = n² => T(n) = n² => O(n²)
3.4 常见的时间复杂度
(1)常数阶O(1)
(2)对数阶O( log2 n)
(3)线性阶O(n)
(4)线性对数阶O(n log2 n)
(5)平方阶O(n^2)
(6)立方阶O(n^3)
(7)k次方阶O(n^k)
(8)指数阶O(2^n)
常见的时间复杂度对应的图：
说明 ：
•常见的算法时间复杂度由小到大依次为：Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)<Ο(n2)＜Ο(n3)＜Ο(nk)＜Ο(2n) ，随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低
•从图中可见，我们应该尽可能避免使用指数阶的算法
(1)常数阶O(1)
无论代码执行了多少行，只要是没有循环等复杂结构，那这个代码的时间复杂度就都是O(1)
上述代码在执行的时候，它消耗的时候并不随着某个变量的增长而增长，那么无论这类代码有多长，即使有几万几十万行，都可以用O(1)来表示它的时间复杂度。
(2)对数阶O(log2n)
说明 ：在while循环里面，每次都将 i 乘以 2，乘完之后，i 距离 n 就越来越近了。假设循环x次之后，i 就大于 2 了，此时这个循环就退出了，也就是说 2 的 x 次方等于 n，那么 x = log 2n 也就是说当循环 log2n 次以后，这个代码就结束了。因此这个代码的时间复杂度为：O( log 2n ) 。 O( log 2 n**) 的这个2 时间上是根据代码变化的，i = i * 3 ，则是 O( log3 n**) .
(3) 线性阶 O(n)
说明 ：这段代码，for循环里面的代码会执行n遍，因此它消耗的时间是随着n的变化而变化的，因此这类代码都可以用O(n)来表示它的时间复杂度
(4)**线性对数阶O(**nlogN)
说明 ：线性对数阶O(nlogN) 其实非常容易理解，将时间复杂度为O(logn)的代码循环N遍的话，那么它的时间复杂度就是 n * O(logN)，也就是了O(nlogN)
(5) 平方阶 O(n²)
说明 ：平方阶O(n²) 就更容易理解了，如果把 O(n) 的代码再嵌套循环一遍，它的时间复杂度就是 O(n²)，这段代码其实就是嵌套了2层n循环，它的时间复杂度就是 O(n*n)，即 O(n²) 如果将其中一层循环的n改成m，那它的时间复杂度就变成了 O(m*n)
(6) 立方阶 O(n³)**、**K次方阶O(n^k)
说明 ：参考上面的O(n²) 去理解就好了，O(n³)相当于三层n循环，其它的类似
3.5 平均时间复杂度和最坏时间复杂度
1)平均时间复杂度是指所有可能的输入实例均以等概率出现的情况下，该算法的运行时间。
2)最坏情况下的时间复杂度称最坏时间复杂度。一般讨论的时间复杂度均是最坏情况下的时间复杂度。 这样做的原因是：最坏情况下的时间复杂度是算法在任何输入实例上运行时间的界限，这就保证了算法的运行时间不会比最坏情况更长。
3)平均时间复杂度和最坏时间复杂度是否一致，和算法有关(如图)。
4. 算法的空间复杂度简介
基本介绍
1)类似于时间复杂度的讨论，一个算法的空间复杂度(Space Complexity)定义为该算法所耗费的存储空间，它也是问题规模n的函数。
2)空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。有的算法需要占用的临时工作单元数与解决问题的规模n有关，它随着n的增大而增大，当n较大时，将占用较多的存储单元，例如快速排序和归并排序算法就属于这种情况
3)在做算法分析时， 主要讨论的是时间复杂度 。从用户使用体验上看，更看重的程序执行的速度。一些缓存产品(redis, memcache)和算法(基数排序)本质就是用空间换时间.
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