大家好，今天小编来为大家解答归并排序的时间复杂度这个问题，归并排序更好最坏时间复杂度很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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一、...快速排序,归并排序排序的时间复杂度顺序快慢依次是什么
1、堆排序平均时间：O(n*logn)最坏：O(n*logn)
2、快速排序平均时间：O(n*logn)最坏：O(n的平方)
3、归并排序平均时间：O(n*logn)最坏：O(n的平方)
4、从平均性能来说，快速排序更佳，因为所需时间最短，但快速排序在最坏情况下的时间性能不如堆排序和归并排序。n较大时，归并排序所需时间较堆排序省，但归并排序需要的辅助存储量更大。
二、二路归并排序时间复杂度
1、二路归并排序时间复杂度是O（nlogn）。
2、对于每一层来说，在合并所有子区间的过程中，n个元素都会 *** 作一次，所以每一层的时间复杂度都是O（n）。而之前说过，归并排序划分子区间，将子区间划分为只剩1个元素，需要划分logn次。每一层的时间复杂度为O（n），共有logn层，所以归并排序的时间复杂度就是O（nlogn）
3、归并排序是一种借助”归并“进行排序的 *** 。归并的含义是将两个或两个以上的有序序列归并为一个有序序列的过程。归并排序的主要思想是：将若干有序序列逐步归并，最终归并为一个有序序列。
4、其中最常见的是二路归并排序。二路归并排序是一种稳定的排序 *** ，其基本思想是：将若干个有序序列两两归并，直到形成一个有序序列为止。 *** 如下：将一个长度为n的无序序列看作是n个长度为1的有序序列的 *** 。然后两两归并，直到整个序列有序。
5、在归并的过程中，可能会破坏原序列的有序性，所以需要一个新的数组在存储归并后的结果。一次归并的算法是从开始同时遍历两个序列，将较小的值放入结果序列中，直到遍历结束，成为一个有序序列。
三、归并排序的更好时间复杂度
归并排序的更好时间复杂度是O（nlog）。
1、归并排序的更优时间复杂度为O（n），最差时间复杂度为O（nlogn），平均时间复杂度为O（nlogn）。归并排序的空间复杂度为O（n）。归并排序的时间复杂度为Onlogn，相比于其他排序算法如冒泡排序、插入排序等，它在处理大规模数据时更加高效。
2、归并排序是一种稳定排序算法，即对于相等的元素，在排序前后它们的相对位置不会改变。归并排序可以轻松地扩展到多路排序，即将待排序的数组分成多个子数组，对每个子数组分别进行归并排序，然后将它们合并成一个有序数组。
3、归并排序可以应用于外部排序，即在排序过程中将数据存储在外部存储器中，而不是在内存中。在外部排序中，需要使用多路归并排序来合并不同的子文件。
1、时间是我们生命中最珍贵的财富。它是不可逆的，一旦失去，就再也无法回来。时间的价值不在于其长短，而在于我们如何去利用它。时间是公平的，每个人都只有24小时，但人与人之间的差别却在于如何利用这24小时。我们不能控制时间，但我们可以掌握时间。
2、因此，珍惜时间，合理利用时间，是每个人都应该认真思考和行动的问题。首先，珍惜时间可以让我们更好地规划生活。时间不仅可以帮助我们完成目标，还可以帮助我们成长和发展。在珍惜时间的过程中，我们需要有计划地安排时间，让时间为我们服务。
3、只有合理规划时间，才能更好地安排工作、学习和休闲活动，使生活更加充实和有意义。其次，珍惜时间可以让我们更加专注。现代社会，人们常常感到时间不够用，但实际上我们往往把时间浪费在琐事上或者没有计划地使用时间。
四、常见排序算法以及对应的时间复杂度和空间复杂度
排序：将杂乱无章的数据，按照一定的 *** 进行排列的过程叫做排序。
排序大的分类可分为内排序和外排序，不需要访问外存就能进行排序的叫做内排序。
排序也可以分为稳定排序和不稳定排序
稳定排序：假设在待排序的文件中，存在两个或两个以上的记录具有相同的关键字，在用某种排序法排序后，若这些相同关键字的元素的相对次序仍然不变，则这种排序 *** 是稳定的。即；若 a[i]=a[j], a[i]在 a[j]之前，经过排序后 a[i]依然在 a[j]之前。冒泡排序、直接插入排序、二分插入排序、归并排序，基数排序都是稳定排序。
不稳定排序：直接选择排序、堆排序、快速排序、希尔排序，猴子排序。
以升序为例，比较相邻的元素，如果之一个比第二个大，则交换他们两个。如果两个元素一样大，则继续比较下一对。所以冒泡排序是一种稳定排序。
选择一个基准元素,通常选择之一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的 *** 递归地排序划分的两部分。快速排序是不稳定排序。
将序列分为两个部分{{有序序列},{无序}}，每次处理就是将无序数列的之一个元素与有序数列的元素从后往前逐个进行比较，找出插入位置，将该元素插入到有序数列的合适位置中。如果碰到相等的元素，就会把它插入到想等元素后面，顺序不会改变，所以直接插入排序是稳定排序。
在直接插入排序的基础上，对有序序列进行划分。例如：序列为{{a[0]......a[i-1]},a[i]}其中{a[0]......a[i-1]}为有序序列，取 a[(i-1)/2]，将其与 a[i]比较，即可确定 a[i]的范围(a[0]...a[(i-1)/2]或者 a[(i-1)/2]...a[i-1]),然后继续在已确定的范围内进行二分。范围依次缩小为： 1/2、1/4、1/8、1/16......可快速确定a[i]应该插入的位置。二分插入排序也是稳定排序。
将整个序列分割成若干个小的子序列，每个子序列内分别进行插入排序。一般情况下步长取n/2。直到最后一次步长为1，即所有元素在一个组中进行排序。由于希尔排序是先将整个序列划分为多个子序列进行排序，相同的元素顺序在这个过程中顺序可能会被打乱，所以希尔排序是不稳定排序。
从待排序的数据元素中，选出最小或更大的元素与序列之一个数交换。直到所有数据排完。直接选择排序是不稳定排序。例如：{3，3，1}，之一次排序就将1和之一个3交换，想等元素的顺序改变了。
以n=10的一个数组49, 38, 65, 97, 26, 13, 27, 49, 55, 4为例
堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。
更大堆:每个节点的值都大于等于它的孩子节点。
最小堆:每个节点的值都小于等于它的孩子节点。
更大堆第0个数据是更大数，最小堆第0个数据是最小数。
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
如何将两个有序序列合并？(升序)
{a[0]......a[i-1]},{b[0]......b[j-1]}
若 b[0]<a[0]，取 b[0]放入数组 c中，然后继续比较数组 a和 b中的之一个元素，直到数组 a和 b中最后一对元素比较完成。
将数组分成二组 a, b如果这二组组内的数据都是有序的，那么就可以按照上述 *** 对这二组数据进行排序。如果这二组数据是无序的？
可以将 a, b组各自再分成二组。递归操作，直到每个小组只有一个数据，每个小组只有一个元素所以我们可以认为它已经是有序序列，然后进行合并。
将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。从更低位起从0-9依次扫描序列，一边扫描一边将扫描到的数据加到新的序列中，得到一个序列。然后比较高一位，重复上述操作，直到更高位排序完成。数列就变成一个有序序列。基数排序是稳定排序。
无限猴子定理:指一只猴子随机在打字机键盘上按键，最后必然可以打出法国国家图书馆的每本图书。
时间复杂度更低1次，更高可执行到世界的尽头。。。
五、归并排序最差时间复杂度
1、归并排序最差时间复杂度介绍如下：
2、用归并排序 *** ，在最坏情况下的时间复杂度为(D)。A．O(n+1)B．O(n2)C．O(log2n)D．O(nlog2n)
3、归并排序是建立在归并操作上的一种有效，稳定的排序算法，该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。
4、归并操作，也叫归并算法，指的是将两个顺序序列合并成一个顺序序列的 *** 。
5、如设有数列{6，202，100，301，38，8，1}
6、初始状态：6,202,100,301,38,8,1
7、之一次归并后：{6,202},{100,301},{8,38},{1}，比较次数：3；
8、第二次归并后：{6,100,202,301}，{1,8,38}，比较次数：4；
9、第三次归并后：{1,6,8,38,100,202,301},比较次数：4；
10、之一步：申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列。
11、第二步：设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置。
12、第三步：比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置。
13、重复步骤3直到某一指针超出序列尾。
14、将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。
六、归并排序的平均时间复杂度
归并排序的平均时间复杂度为O（nlogn）。
归并排序是一种分治算法，它将待排序的数组分成两个子数组，对每个子数组进行排序，然后将它们合并成一个有序的数组。
在归并排序中，每次递归都会将数组分成两个子数组，因此递归的深度为log（n）。在每一层递归中，需要对子数组进行合并操作，合并两个有序数组的时间复杂度为O（n）。因此，归并排序的总时间复杂度为O（nlogn）。
由于归并排序的时间复杂度为O（nlogn），因此它在处理大规模数据时表现良好。同时，归并排序也是一种稳定的排序算法，即相同值的元素在排序后保持原来的相对顺序。但是，由于归并排序需要额外的空间存储临时数组，因此在空间复杂度方面，它的空间复杂度为O（n）。
1、效率高：归并排序的时间复杂度为O（nlogn），在所有排序算法中，其效率仅次于快速排序。因此，对于处理大量数据的情况，归并排序具有很好的性能。
2、稳定：归并排序是稳定的，即相同值的元素在排序后保持原来的相对顺序。这对于某些应用场景非常重要，例如在处理学生成绩单时，如果两个学生的成绩相同，它们在排序后的位置应该保持不变。
3、外存储优势：归并排序在处理大数据集时，不需要额外的内存空间，只需少量的额外空间来进行合并操作。这使得归并排序成为处理超出内存大小的数据集的理想选择。
4、空间复杂度低：与其他分治算法一样，归并排序只需要常数级别的额外空间来进行递归调用。这使得归并排序在空间效率方面表现出色，特别是在处理大数据集时。
5、可扩展性：归并排序可以很容易地并行化，以增加排序速度。通过将数据集划分为多个子集，并在多个处理器或线程上同时对子集进行排序，然后将结果合并，可以显著提高排序速度。
归并排序的时间复杂度和归并排序更好最坏时间复杂度的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！
