其实二分法的时间复杂度的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解八种基本排序及其时间复杂度，因此呢，今天小编就来为大家分享二分法的时间复杂度的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
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一、什么是二分法
二分法（Bisection-method）是数值分析中求非线性方程根的一种 *** 。它由法国数学家J.J.W.勒让德于1823年提出。
二分法的基本思想是：在函数f(x)的区间[a,b]上，选择一个点c作为中点，如果f(c)的值为零或接近零，则将区间一分为二，即区间[a,c]和[c,b]；如果f(c)的值的符号与f(a)和f(b)的符号相反，则可以将区间二等分，即区间[a,c]和[c,b]。重复这个过程，直到找到一个足够精确的解或者达到预设的迭代次数。
具体来说，二分法的基本步骤如下：
1、选择一个初始区间[a,b]，确定一个误差范围ε>0。
2、检查f(a)、f(b)的符号。如果f(a)和f(b)的符号相同，则选择[a,b]的中点c=(a+b)/2，转步骤3如果f(a)和f(b)的符号相反，则选择[a,b]的中点c=(a+b)/2，转步骤4。
3、如果|f(c)|<ε，则停止迭代，c就是方程的根；否则，令新的区间为[a,c]。
4、如果f(c)*f(a)>0，令新的区间为[a,c]；否则，令新的区间为[c,b]。
5、重复步骤2-4，直到找到一个足够精确的解或者达到预设的迭代次数。
需要注意的是，二分法的前提是函数在区间[a,b]上连续且在区间(a,b)内可导。如果函数在区间(a,b)内不可导或者不连续，那么就不能使用二分法。
二分法是一种简单、易于理解和实现的数值计算 *** ，对于求解非线性方程的根非常有效。它的收敛速度取决于初始区间的选取和函数在区间[a,b]上的性质。如果函数在区间[a,b]上是单调的，那么二分法的收敛速度就是线性的；否则，它的收敛速度就是非线性的。
二、...归并排序”和“堆排序”的时间复杂度分别是多少
所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。分类在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为：计算的复杂度（最差、平均、和更好表现），依据串列（list）的大小（n）。一般而言，好的表现是O。(n log n)，且坏的行为是Ω(n2)。对於一个排序理想的表现是O(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要Ω(n log n)。记忆体使用量（以及其他电脑资源的使用）
稳定度：稳定排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序。也就是一个排序算法是稳定的，就是当有两个有相等关键的纪录R和S，且在原本的串列中R出现在S之前，在排序过的串列中R也将会是在S之前。一般的 *** ：插入、交换、选择、合并等等。交换排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort）。选择排序包含shaker排序和堆排序（heapsort）。当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定度并不是一个问题。然而，假设以下的数对将要以他们的之一个数字来排序。(4, 1)(3, 1)(3, 7)(5, 6)在这个状况下，有可能产生两种不同的结果，一个是依照相等的键值维持相对的次序，而另外一个则没有：(3, 1)(3, 7)(4, 1)(5, 6)(维持次序)(3, 7)(3, 1)(4, 1)(5, 6)(次序被改变)
不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个物件间之比较，就会被决定使用在原先资料次序中的条目，当作一个同分决赛。然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。排列算法列表在这个表格中，n是要被排序的纪录数量以及k是不同键值的数量。
冒泡排序（bubble sort）— O(n2)
鸡尾酒排序(Cocktail sort,双向的冒泡排序)— O(n2)
插入排序（insertion sort）— O(n2)
计数排序(counting sort)— O(n+k);需要 O(n+k)额外记忆体
归并排序（merge sort）— O(n log n);需要 O(n)额外记忆体
原地归并排序— O(n2)二叉树排序（Binary tree sort）— O(n log n);需要 O(n)额外记忆体
鸽巢排序(Pigeonhole sort)— O(n+k);需要 O(k)额外记忆体
基数排序（radix sort）— O(n·k);需要 O(n)额外记忆体
Gnome sort— O(n2) Library sort— O(n log n) with high probability,需要(1+ε)n额外记忆体
选择排序（selection sort）— O(n2)
希尔排序（shell sort）— O(n log n)
如果使用更佳的现在版本 Comb sort— O(n log n)
堆排序（heapsort）— O(n log n) Smoothsort— O(n log n)
快速排序（quicksort）— O(n log n)
期望时间, O(n2)最坏情况;对於大的、乱数串列一般相信是最快的已知排序 Introsort— O(n log n) Patience sorting— O(n log n+ k)最外情况时间,需要额外的 O(n+ k)空间,也需要找到最长的递增子序列（longest increasing subsequence）不实用的排序算法 Bogo排序— O(n× n!)期望时间,无穷的最坏情况。 Stupid sort— O(n3);递回版本需要 O(n2)额外记忆体 Bead sort— O(n) or O(√n),但需要特别的硬体 Pancake sorting— O(n),但需要特别的硬体排序的算法排序的算法有很多，对空间的要求及其时间效率也不尽相同。下面列出了一些常见的排序算法。这里面插入排序和冒泡排序又被称作简单排序，他们对空间的要求不高，但是时间效率却不稳定；而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点，但时间效率却能稳定在很高的水平。基数排序是针对关键字在一个较小范围内的排序算法。插入排序冒泡排序选择排序快速排序堆排序归并排序基数排序希尔排序插入排序插入排序是这样实现的：首先新建一个空列表，用于保存已排序的有序数列（我们称之为"有序列表"）。从原数列中取出一个数，将其插入"有序列表"中，使其仍旧保持有序状态。重复2号步骤，直至原数列为空。插入排序的平均时间复杂度为平方级的，效率不高，但是容易实现。它借助了"逐步扩大成果"的思想，使有序列表的长度逐渐增加，直至其长度等于原列表的长度。冒泡排序冒泡排序是这样实现的：首先将所有待排序的数字放入工作列表中。从列表的之一个数字到倒数第二个数字，逐个检查：若某一位上的数字大于他的下一位，则将它与它的下一位交换。重复2号步骤，直至再也不能交换。冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同，也是平方级的，但也是非常容易实现的算法。选择排序选择排序是这样实现的：设数组内存放了n个待排数字，数组下标从1开始，到n结束。 i=1从数组的第i个元素开始到第n个元素，寻找最小的元素。将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。如果i=n－1算法结束，否则回到第3步选择排序的平均时间复杂度也是O(n²)的。快速排序现在开始，我们要接触高效排序算法了。实践证明，快速排序是所有排序算法中更高效的一种。它采用了分治的思想：先保证列表的前半部分都小于后半部分，然后分别对前半部分和后半部分排序，这样整个列表就有序了。这是一种先进的思想，也是它高效的原因。因为在排序算法中，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系，而"保证列表的前半部分都小于后半部分"就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了，大大减少了数字间不必要的比较。但查找数据得另当别论了。堆排序堆排序与前面的算法都不同，它是这样的：首先新建一个空列表，作用与插入排序中的"有序列表"相同。找到数列中更大的数字，将其加在"有序列表"的末尾，并将其从原数列中删除。重复2号步骤，直至原数列为空。堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高（因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征，使得"找到数列中更大的数字"这样的操作只需要O(1)的时间复杂度，维护需要logn的时间复杂度），但是实现相对复杂（可以说是这里7种算法中比较难实现的）。看起来似乎堆排序与插入排序有些相像，但他们其实是本质不同的算法。至少，他们的时间复杂度差了一个数量级，一个是平方级的，一个是对数级的。平均时间复杂度插入排序 O(n2)冒泡排序 O(n2)选择排序 O(n2)快速排序 O(n log n)堆排序 O(n log n)归并排序 O(n log n)基数排序 O(n)希尔排序 O(n1.25)
三、二分法的时间复杂度为O(log2n)是什么意思
1、假设数据是按升序排序的，对于给定值x，从序列的中间位置开始比较，如果当前位置值等于x，则查找成功；若x小于当前位置值，则在数列的前半段中查找；若x大于当前位置值则在数列的后半段中继续查找，直到找到为止。
2、由于是数组是预先排序好的，所以可以采用折半查询的方式，每次抛掉待查询部分的一半
3、这样，长度为N的数组，只需要log2N次查询即可，2是对数的底。
4、例如，长度为7的数组，最多只需要3次就可以找到
5、O(log2n)只是表示是log2N同一数量级，因为有个取整的问题，而且也有可能在查询过程中就已经找到（也就是某个折半查询点正好是待查询数据），这样O(log2n)就是一个上限
二分法的时间复杂度的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于八种基本排序及其时间复杂度、二分法的时间复杂度的信息别忘了在本站进行查找哦。
