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在Python中，排序算法的時(shí)間復(fù)雜度主要取決于所使用的排序方法，以下是一些常見的排序算法及其時(shí)間復(fù)雜度：
1、冒泡排序（Bubble Sort）
冒泡排序是一種簡單的排序算法，它重復(fù)地遍歷要排序的數(shù)列，一次比較兩個(gè)元素，如果他們的順序錯(cuò)誤就把他們交換過來，遍歷數(shù)列的工作是重復(fù)地進(jìn)行直到?jīng)]有再需要交換，也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。
時(shí)間復(fù)雜度：O(n^2)
2、選擇排序（Selection Sort）
選擇排序是一種簡單直觀的排序算法，它的工作原理是每一次從待排序的數(shù)據(jù)元素中選出最?。ɑ蜃畲螅┑囊粋€(gè)元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的數(shù)據(jù)元素排完。
時(shí)間復(fù)雜度：O(n^2)
3、插入排序（Insertion Sort）
插入排序是一種簡單直觀的排序算法，它的工作原理是通過構(gòu)建有序序列，對(duì)于未排序數(shù)據(jù)，在已排序序列中從后向前掃描，找到相應(yīng)位置并插入。
時(shí)間復(fù)雜度：O(n^2)
4、快速排序（Quick Sort）
快速排序是一種采用分治法的排序算法，它將一個(gè)數(shù)組分為兩個(gè)子數(shù)組，將兩部分獨(dú)立地排序，快速排序通過遞歸調(diào)用實(shí)現(xiàn)。
時(shí)間復(fù)雜度：平均情況下為O(nlogn)，最壞情況下為O(n^2)
5、歸并排序（Merge Sort）
歸并排序是一種采用分治法的排序算法，它將一個(gè)數(shù)組分為兩個(gè)子數(shù)組，對(duì)子數(shù)組分別進(jìn)行排序，然后將排序后的子數(shù)組合并成一個(gè)有序數(shù)組。
時(shí)間復(fù)雜度：O(nlogn)
6、堆排序（Heap Sort）
堆排序是一種基于二叉堆的排序算法，它首先構(gòu)建一個(gè)最大堆（或最小堆），然后將堆頂元素與最后一個(gè)元素交換，然后重新調(diào)整堆，使其滿足最大堆（或最小堆）的性質(zhì)，重復(fù)這個(gè)過程，直到整個(gè)序列有序。
時(shí)間復(fù)雜度：O(nlogn)
7、希爾排序（Shell Sort）
希爾排序是插入排序的一種優(yōu)化版本，它的基本思想是將待排序的數(shù)組按照一定的間隔分組，對(duì)每組進(jìn)行插入排序，然后逐漸縮小間隔，直到間隔為1，此時(shí)整個(gè)數(shù)組已經(jīng)基本有序，再進(jìn)行一次插入排序即可。
時(shí)間復(fù)雜度：不固定，取決于間隔的選擇
8、計(jì)數(shù)排序（Counting Sort）
計(jì)數(shù)排序是一種線性時(shí)間復(fù)雜度的排序算法，適用于待排序的數(shù)值較小的情況，它的基本思想是統(tǒng)計(jì)每個(gè)數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù)，然后根據(jù)次數(shù)輸出對(duì)應(yīng)的數(shù)值。
時(shí)間復(fù)雜度：O(n+k)，其中k為待排序數(shù)值的范圍
9、桶排序（Bucket Sort）
桶排序是一種線性時(shí)間復(fù)雜度的排序算法，適用于待排序的數(shù)據(jù)分布比較均勻的情況，它的基本思想是將待排序的數(shù)據(jù)分到若干個(gè)桶中，每個(gè)桶內(nèi)的數(shù)據(jù)量相等（或相差不大），然后對(duì)每個(gè)桶內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，最后將所有桶內(nèi)的數(shù)據(jù)合并得到有序序列。
時(shí)間復(fù)雜度：O(n+k)，其中k為桶的數(shù)量
10、基數(shù)排序（Radix Sort）
基數(shù)排序是一種線性時(shí)間復(fù)雜度的排序算法，適用于待排序的數(shù)據(jù)范圍較小且各元素位數(shù)相同時(shí)的情況，它的基本思想是按照低位先排序，然后按照高位排序，依次進(jìn)行，直到最高位。
時(shí)間復(fù)雜度：O(nk)，其中k為待排序數(shù)據(jù)的位數(shù)
Python中的排序算法時(shí)間復(fù)雜度主要有O(n^2)、O(nlogn)和O(n+k)等，其中n表示待排序元素的個(gè)數(shù)，k表示待排序數(shù)據(jù)的范圍或桶的數(shù)量。
新聞名稱：python中如何排序時(shí)間復(fù)雜度
網(wǎng)站網(wǎng)址：http://m.5511xx.com/article/dpsdhjc.html
