二分归并排序时间复杂度
刘耀文的大沙雕
钟意阿满
“二分法插入排序”、“快速排序”、“归并排序”和“堆排序”的时间复杂度分别是多少？
归并排序(MERGE-SORT)时间复杂度是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。
归并算法采用分治法，将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。
其实现方式：先把待排序区间以中点二分； 接着把左边子区间排序； 再把右边子区间排序； 最后把左区间和右区间用一次归并操作合并成有序的区间。
合并排序又称为归并排序算法，是比较排序中时间复杂度最低的算法（已经理论证明）。也是充分利用了分治思想，分而治之，将复杂重复的工作不断进行分解至最小单元，而后逐层向上汇总，就像复杂的行政结构。
抱起亚轩找小葵
归并排序的时间复杂度是多少？
排序算法
所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 分类 在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为： 计算的复杂度（最差、平均、和最好表现），依据串列（list）的大小（n）。一般而言，好的表现是O。(n log n)，且坏的行为是Ω(n2)。对於一个排序理想的表现是O(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要Ω(n log n)。 记忆体使用量（以及其他电脑资源的使用）
稳定度：稳定排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序。也就是一个排序算法是稳定的，就是当有两个有相等关键的纪录R和S，且在原本的串列中R出现在S之前，在排序过的串列中R也将会是在S之前。 一般的方法：插入、交换、选择、合并等等。交换排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort）。选择排序包含shaker排序和堆排序（heapsort）。 当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定度并不是一个问题。然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。 (4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6) 在这个状况下，有可能产生两种不同的结果，一个是依照相等的键值维持相对的次序，而另外一个则没有： (3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (维持次序) (3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改变)。
不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个物件间之比较，就会被决定使用在原先资料次序中的条目，当作一个同分决赛。然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。 排列算法列表 在这个表格中，n是要被排序的纪录数量以及k是不同键值的数量。
稳定的
冒泡排序（bubble sort） — O(n2)。
鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2)。
插入排序 （insertion sort）— O(n2)。
桶排序 （bucket sort）— O(n);。
需要 O(k) 额外 记忆体 。
计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外 记忆体。
归并排序 （merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体 。
原地归并排序 — O(n2) 二叉树排序 （Binary tree sort） — O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体 。
鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体 。
基数排序 （radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体。
Gnome sort — O(n2) Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 额外记忆体 。
不稳定
选择排序 （selection sort）— O(n2)。
希尔排序 （shell sort）— O(n log n)。
如果使用最佳的现在版本 Comb sort — O(n log n) 。
堆排序 （heapsort）— O(n log n) Smoothsort — O(n log n) 。
快速排序 （quicksort）— O(n log n) 。
期望时间, O(n2) 最坏情况; 对於大的、乱数串列一般相信是最快的已知排序 Introsort — O(n log n) Patience sorting — O(n log n + k) 最外情况时间, 需要 额外的 O(n + k) 空间, 也需要找到最长的递增子序列（longest increasing subsequence） 不实用的排序算法 Bogo排序 — O(n × n!) 期望时间, 无穷的最坏情况。 Stupid sort — O(n3); 递回版本需要 O(n2) 额外记忆体 Bead sort — O(n) or O(√n), 但需要特别的硬体 Pancake sorting — O(n), 但需要特别的硬体 排序的算法 排序的算法有很多，对空间的要求及其时间效率也不尽相同。下面列出了一些常见的排序算法。这里面插入排序和冒泡排序又被称作简单排序，他们对空间的要求不高，但是时间效率却不稳定；而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点，但时间效率却能稳定在很高的水平。基数排序是针对关键字在一个较小范围内的排序算法。 插入排序 冒泡排序 选择排序 快速排序 堆排序 归并排序 基数排序 希尔排序 插入排序 插入排序是这样实现的： 首先新建一个空列表，用于保存已排序的有序数列（我们称之为"有序列表"）。 从原数列中取出一个数，将其插入"有序列表"中，使其仍旧保持有序状态。 重复2号步骤，直至原数列为空。 插入排序的平均时间复杂度为平方级的，效率不高，但是容易实现。它借助了"逐步扩大成果"的思想，使有序列表的长度逐渐增加，直至其长度等于原列表的长度。 冒泡排序 冒泡排序是这样实现的： 首先将所有待排序的数字放入工作列表中。 从列表的第一个数字到倒数第二个数字，逐个检查：若某一位上的数字大于他的下一位，则将它与它的下一位交换。 重复2号步骤，直至再也不能交换。 冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同，也是平方级的，但也是非常容易实现的算法。 选择排序 选择排序是这样实现的： 设数组内存放了n个待排数字，数组下标从1开始，到n结束。 i=1 从数组的第i个元素开始到第n个元素，寻找最小的元素。 将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。 如果i=n－1算法结束，否则回到第3步 选择排序的平均时间复杂度也是O(n²)的。 快速排序 现在开始，我们要接触高效排序算法了。实践证明，快速排序是所有排序算法中最高效的一种。它采用了分治的思想：先保证列表的前半部分都小于后半部分，然后分别对前半部分和后半部分排序，这样整个列表就有序了。这是一种先进的思想，也是它高效的原因。因为在排序算法中，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系，而"保证列表的前半部分都小于后半部分"就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了，大大减少了数字间不必要的比较。但查找数据得另当别论了。 堆排序 堆排序与前面的算法都不同，它是这样的： 首先新建一个空列表，作用与插入排序中的"有序列表"相同。 找到数列中最大的数字，将其加在"有序列表"的末尾，并将其从原数列中删除。 重复2号步骤，直至原数列为空。 堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高（因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征，使得"找到数列中最大的数字"这样的操作只需要O(1)的时间复杂度，维护需要logn的时间复杂度），但是实现相对复杂（可以说是这里7种算法中比较难实现的）。 看起来似乎堆排序与插入排序有些相像，但他们其实是本质不同的算法。至少，他们的时间复杂度差了一个数量级，一个是平方级的，一个是对数级的。 平均时间复杂度 插入排序 O(n2) 冒泡排序 O(n2) 选择排序 O(n2) 快速排序 O(n log n) 堆排序 O(n log n) 归并排序 O(n log n) 基数排序 O(n) 希尔排序 O(n1.25)。
大圣杰锅是
二分法插入排序 快速排序 归并排序 堆排序 的时间复杂度分别是多少？
O(nlogn)和O(nlog2n)是一样的。。归并排序如果不借助辅助空间的话，复杂度为O(n^2)，借助的话就是O(nlogn)(O(nlog2n))。
小韩在追星
简述二路归并排序，并分析其算法复杂性。
二分法插入排序 复杂度 O(nlogn)快速排序 O(nlogn) 有可能退化归并排序 O(nlogn) 比较快堆排序 O(nlogn)最稳定的。
小韩在追星
归并排序的时间复杂度O是怎么算出来的呢
二路归并，就是将两个有序序列，合并为一个有序的序列。
而排序最初是一个无序序列，此时就要将其分解为两个有序序列。
这里就用到一个递归的思想
即：将该算法截为两段，对前后两段应用该算法均可得到一个有序序列，这是就有了两个有序序列，再使用该算法就最终得到一个有序序列。
而递归终点是当分段内只有一个元素时，显然就是有序序列了，就可以返回。
具体的代码为：
void Merge(int r[],int r1[],int s,int m,int t)//二路归并。
int i=s,j=m+1,k = s;。
while(i<=m && j<=t)。
{
if (r[i] <= r[j]) r1[k++] = r[i++]; 。
else r1[k++] = r[j++];。
}
if(i <= m)
{
while(i <= m)。
r1[k++] = r[i++];。
}
else
{
while (j <= t)。
r1[k++] = r[j++];。
}
void MergeSort(int r[],int r1[],int s,int t)//递归调用。
if(s == t) r1[s] = r[s];。
else{
m = (s + t)/2;。
MergeSort(r,r1,s,m);。
MergeSort(r,r1,m+1,t);。
Merge(r1,r,s,m,t);。
}
至于它的时间复杂度，从严格分析上说是O（nlog2n）,我做过测试，它在较大数据排序时，性能不亚于快排，堆排，并且和初始数据顺序性无关，是一种稳定的排序算法。
至于缺点就是它的空间复杂度，达到O（n）
此外，它还有非递归算法，思想都是一样的，我就不多说了，如果你需要，可以Hi我。