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快速排序的时间和空间复杂度较低
时间复杂度O（nlog2n）空间复杂度O（1）
堆排序的时间复杂度最低，但空间复杂度会增加O（logn）
我想解释的另一点是，各种算法追求低时间复杂度必然导致空间的上升复杂度，对低空间复杂度的追求必然导致时间复杂度的增加
也就是说，没有一个算法的时间复杂度和空间复杂度是最低的，就像鱼与熊掌不能同时拥有它一样
因为它是一个单链表，我建议您使用快速排序代码以使其更简单。它将无法在互联网上搜索。如果你需要的话我也可以提供
对于一个有n个顶点和e个弧的有向图，建立每个顶点的入度的时间复杂度是O（e）；建立一个零入度顶点堆栈的时间复杂度是O（n）；在拓扑排序的过程中，如果有向图是非循环的，那么每个顶点进入和退出堆栈一次，并且在while语句中执行e次in degree减1的操作，因此总时间复杂度为O（n，e）。有向无环图（DAG）g的拓扑序是将g中的所有顶点排列成一个线性序列，使图中的任意一对顶点u和V，如果边（u，V）∈e（g），则u在线性序列中出现在V之前。这种线性序列一般称为满足拓扑序的序列，简称拓扑序列。简言之，集合上的总序是由集合上的偏序得到的。这种操作称为拓扑排序。时间复杂度是同一问题可以通过不同的算法来解决的，而算法的优劣将影响算法的效率甚至程序的运行。算法分析的目的是选择合适的算法，改进算法。在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定性地描述了算法的运行时间。这是表示算法输入值的字符串长度的函数。时间复杂度通常用大的o符号表示，不包括该函数的低阶项和第一项系数。这样，时间复杂度可以说是渐近的，它考虑了输入值的大小接近无穷大的情况。
冒泡排序算法的时间复杂度为O（n^2）冒泡排序的实现方法如下：首先，将要排序的所有数字放入工作列表中。
从列表中的第一个数字到倒数第二个数字，逐一检查：如果某个位上的数字大于下一个数字，则会与其下一个数字交换。
重复步骤2，直到无法再更换。
冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序的平均时间复杂度相同，也是平方级，但也很容易实现。
选择排序选择排序实现如下：在数组内存中设置n个要排序的数字，数组下标从1开始，到n结束。
从数组的第I个元素到第n个元素，I=1，找到最小的元素。
将上一步中找到的最小元素与第i个元素交换。
如果I=n-1，则算法结束，否则，排序的平均时间复杂度为O（n^2）。
快速排序是基于二分法的，所以在理想情况下它的时间复杂度是O（nlog2n），在极端情况下它等价于选择性排序（数据的顺序正好相反），复杂度退化为O（n^2）；
快速排序时间复杂度的下界是O（nlogn），最坏情况是O（n^2）
快速排序的平均时间复杂度是O（nlogn）。
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