Question

我已经为气泡排序编写了这段代码。有人可以向我解释一下此过程的时间复杂度。它的工作类似于2 for循环。但还是要确认时间复杂度。

public int[] sortArray(int[] inpArr)
{
    int i = 0;
    int j = 0;
    while(i != inpArr.length-1 && j != inpArr.length-1)
    {
        if(inpArr[i] > inpArr[i+1])
        {
            int temp = inpArr[i];
            inpArr[i] = inpArr[i+1];
            inpArr[i+1] = temp;
        }
        else
        {
            i++;
        }

        if(i==inpArr.length-1)
        {
            j++;
            i = 0;
        }
    }

    return inpArr;
}

Answer 1

这将具有O（n ^ 2）的时间复杂度。实际上，这可能同时是O（n ^ 2）和theta（n ^ 2）。

看看代码的逻辑。您正在执行以下操作：

遍历输入数组
如果当前项目大于下一个项目，请同时切换两者
如果不是这种情况，请增加索引（并本质上检查下一项，因此递归地执行步骤1-2）
一旦索引为输入数组的长度为1，即它遍历了整个数组，则将重置索引（i=0行），并增加j，然后重新启动过程。 / li>

这实际上确保了给定的数组将被循环两次，这意味着您将拥有最复杂的时间（大o或O（x）），时间复杂度为O（n ^ 2），但是给出了这段代码，您的平均（theta）时间复杂度将为theta（n ^ 2）。

在某些情况下，您可以具有n lg（n）的最佳情况（lambda），从而给出lambda（n lg *（n））时间复杂度，但是这种情况很少见而且我什至不确定此代码是否可以实现。

Answer 2

您的时间复杂度为O(n^2)（作为最坏情况），O(n)（作为最佳情况）。您的平均方案仍然执行O（n ^ 2）比较，但交换次数少于O（n ^ 2）。这是因为从本质上来说，您所做的事情与两个for循环相同。如果您对算法效率感兴趣，建议您检查一下现有的排序库。从事这类工作的计算机科学家实际上是 intense 。Java的Arrays.sort()方法基于一个名为timsort的Python项目，该项目基于合并排序。您（和每一个）Bubble排序的缺点是，对于大型的无序数组，确实效率很低。了解更多here。

以下排序函数的时间复杂度是多少？

2 个答案: