我最近一直在学习课堂上的基本排序（冒泡排序，插入排序和选择排序），并且对运行时间有点困惑。
在老师给我们的作业上，一个问题是： “对于所有密钥相同的文件，3种基本排序中哪一种运行速度最快？对于具有相反顺序数据的文件怎么样？”
对于问题的第一部分，我并不完全确定“钥匙”是什么意思。那么，这是否意味着存在一个包含多个数据的大小为1的数组？我不认为“密钥”与“数据”相同。我知道如果订购了所有数据，那么插入排序将是最快的，但我不确定这是否会对问题产生任何影响。
对于问题的第二部分，我认为它将是选择排序，因为无论数据中的反转次数如何，都需要进行恒定的比较。插入排序和冒泡排序会导致交换太多。
我对问题的第一部分感到困惑。
答案 0 :(得分：2)
通常根据我的经验，在对文件进行排序时，可以说该文件包含＆＃34;记录＆＃34;并且您正在移动每条记录，以使其显示在它应该在之前的所有记录之前。 ＆＃34;键＆＃34;是您正在使用的记录的任何部分，以确定一条记录是在另一条记录之前还是之后。如果您只是对数字或字符串进行排序，那么＆＃34;键＆＃34;是整个记录。在其他情况下，每条记录可能是某人的学校成绩单，并且出于某种原因，您希望按学生的姓名对这些记录进行排序，因此记录中的大多数数据都不是密钥的一部分。如果您的老师说过他或她认为是交换期间移动的数据单位，那将会很有帮助。
我认为您正在考虑记录已经排序的情况，并且所有密钥都是相同的情况。
对于记录完全相反的情况，问题不在于选择排序中的比较数量受数据初始顺序的影响程度。相反，问题（关于比较）是任何算法是否能够执行少于其他算法。通常我们说插入排序比选择更少的比较，但在这种情况下，您可能能够以其他方式显示。当然，您还需要查看实际需要多少比较冒泡排序。
答案 1 :(得分：1)
您的老师问题是：
对于所有密钥相同的文件，3种基本排序中哪一种运行速度最快？
换句话说，问题是：
3种基本类型中哪一项具有最佳案例的最小时间复杂度？
时间复杂度：渐近数学符号，表示与输入大小相关的运行时间增长率。
最佳案例：列表已经排序，包括相同条目的情况。
3种基本排序是什么？
插入排序与O(n)。
选择排序 O(n^2)。
Bucket Sort 与O(n+k)。
因此，最佳案例的最佳基本排序算法是插入排序与O(n)。