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    python冒泡排序算法的性能探究

    小妮浅浅小妮浅浅2021-10-18 10:24:30原创2377

    1、执行效率,分为最小时间复杂度、时间复杂度和平均时间复杂度。

    最小时间复杂度:很好计算,最好的情况就是数据一开始就是有序的,因此一次冒泡即可完成,时间复杂度为 O(n)

    时间复杂度:也很好计算,最坏的情况就是数据一开始就是倒序的,因此进行 n-1 次冒泡即可完成,时间复杂度为 O(n^2)

    平均时间复杂度,严格来说平均时间复杂度就是加权平均期望时间复杂度,分析的时候要结合概率认的知识,对于包含 n 个数据的数组,有 n! 种排序方式,不同的排列方式,冒泡排序的执行时间肯定是不同的,如果要用概率认的方法定量分析平均时间复杂度,涉及的数据推理会很复杂,这里有一种思路,通过有序度和逆序度这两个概念来分析。有序度就是有顺序的元素的个数,比如 3,1 ,2 这三个数据有有序度为1 即 (1,2) 一个,相反,逆序度为 2,即(3,2)(3,1)这两个, 1, 2, 3 这三个数据的有序度为 3:(1,2)(1,3)(2,3),逆序度为 0,完全有序的数据序列的有序度也叫满有序度。

    2、内存消耗。通过空间的复杂性来衡量,冒泡排序只需要一个变量。

    Tmp存储交换数据,因此空间复杂度为O(1),空间复杂度为O(1)的排序算法,又称原排序算法。

    3、稳定性。

    对于排序算法,有一个重要的衡量指标,就是稳定性,这个概念是,如果待排序的序列中存在等值元素,则等值元素之间的原始顺序在排序后保持不变。假设有序列4,1,2,2,我们将第一个2叫2',第二个2叫2',如果排序后是1,2',2',4,那么这个排序算法就是稳定的,否则就是不稳定的。

    以上就是python冒泡排序算法的性能探究,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程

    本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。

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