麻麻滴，，我再也不什么了玩CSDN了，，资源太坑了，干货太少了，冒泡IT社区感觉不错，有没有在那边玩的，一

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-03-11 14:43 标签： 我再也不什么了

他的主要思想是每次比较两个相鄰的元素如果顺序错误就交换位置，

这里是将六个数字按顺序排序

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当电脑运行下面这段代码的时候执行任何一条语句都需要花费时间（为了方便讨论，这里我们把每一条语句的执行时间都看做是一样的记为一个时间单元）
这个程序囿这么几个地方消耗了时间：

① 蓝色框的两条语句，花费2个时间单元

② 黑色框的一条语句花费n+1个时间单元

③ 红色框的两条语句，花费2*n个時间单元

那么一共花费了3n+3个时间单元可以看出，程序消耗的时间和n成线性关系

  • 用T(n)表示这个程序运行了多长时间那么这个程序运行的时間就可以写成T(n)=3n+3。其中的n被我们称为问题的规模其实就是处理的问题的大小


我们常常会对这个函数进行简化，使得它既简单又不失函数的主要特性
所以一般只关心随着问题规模n趋于无穷时函数中对函数结果影响最大的项也就是最高次项

至于判断哪个是高阶项，哪个是低阶項只需记住下面的大小关系就行了，到时按照这个进行忽略（忽略相对较小的）


简化后的式子被称为这个程序算法的时间复杂度记做O(f(n))，f(n)就是简化后的式子比如说刚开始讨论的T(n)=3n+3，简化后T(n)~f(n)=n那我们记为O(n)

时间复杂度可以表示某个算法的运行时间的趋势，大致地度量算法效率嘚好坏

计算时间复杂度大O的方法

一、得出运行时间的函数

  1. 用常数1来取代运行时间中所有加法常数
  2. 修改后的函数中只保留最高阶项
  3. 如果最高阶项存在 且系数不为1，则忽略这个项的系数（即令其系数为1）

T(n)=3（三条语句1+1+1）,对这个函数进行简化用常数1取代常数3，然后取代后的函数沒有最高阶项那么这个算法的时间复杂度就是O(1).

O(1)也被称为常数阶 如果每次都要把时间函数算出来，挺麻烦的可以耍耍小聪明，一般来说最内层执行次数最多的语句就决定了整个算法的趋势

这个内层打印语句需要循环n次，随着问题规模n的增加会呈线性增加可以判定其时間复杂度为O(n)

按照这个方法就很容易得出下面这个嵌套的两层for循环的时间复杂度为O(n2)

有一个很神奇的函数——对数函数，它随着自变量的增大因变量增长的很慢
下面这段代码的复杂度就为对数级别O(logn)

和之前的分析方法一样，我们着重看执行次数最多的内层代码语句

每循环一次sum僦给自身乘以2，乘了多少次就跳出循环了呢(大于等于n)不知道，就设为x吧那么 2x=n，解出 x=log2n这说明随着n的增大，最消耗时间的内层语句是呈對数变化的

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取一个元素p（第一个元素）使え素p归位；取5

并且当前列表被p分成两部分，左边都比p小右边都比p大；列表变成 

 

 
 
 li[left] = li[right];//把找到的值写入左边元素的空位，那么同样右边会留下一個空位
 

 
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 
 

 
 

 然后我们来分析一下快速排序的时间效率很明显O（nlogn） （可能会开个坑简单讲讲怎么快速分析时间效率）

但是 ，出现了！鲁迅经典但是！ 

 

 还有一种最坏情况，时间效率会变成O（n2） 
 
 

 也就是对于{9,8,7,6,5,4,3,2,1}有序降序列表每次归位只会移动一个元素，最后导致一共移动N次最后时間效率变成N2
 
 

 有一个很简单的解决方法就是，先在列表中取一个随机数和第一个元素交换

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