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2023-08-21 03:57:09 +08:00
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commit 1aff6d6cc2
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@@ -188,6 +188,6 @@
## 算法特性
- **时间复杂度为 $O(n^2)$ 、自适应排序** :各轮“冒泡”遍历的数组长度依次为 $n - 1$ , $n - 2$ , $\cdots$ , $2$ , $1$ ,总和为 $(n - 1) n / 2$ 。在引入 `flag` 优化后,最佳时间复杂度可达到 $O(n)$ 。
- **时间复杂度为 $O(n^2)$ 、自适应排序** :各轮“冒泡”遍历的数组长度依次为 $n - 1$ , $n - 2$ , $\dots$ , $2$ , $1$ ,总和为 $(n - 1) n / 2$ 。在引入 `flag` 优化后,最佳时间复杂度可达到 $O(n)$ 。
- **空间复杂度为 $O(1)$ 、原地排序**:指针 $i$ , $j$ 使用常数大小的额外空间。
- **稳定排序**:由于在“冒泡”中遇到相等元素不交换。

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@@ -93,7 +93,7 @@
## 算法特性
- **时间复杂度 $O(n^2)$ 、自适应排序** :最差情况下,每次插入操作分别需要循环 $n - 1$ , $n-2$ , $\cdots$ , $2$ , $1$ 次,求和得到 $\frac{(n - 1) n}{2}$ ,因此时间复杂度为 $O(n^2)$ 。在遇到有序数据时,插入操作会提前终止。当输入数组完全有序时,插入排序达到最佳时间复杂度 $O(n)$ 。
- **时间复杂度 $O(n^2)$ 、自适应排序** :最差情况下,每次插入操作分别需要循环 $n - 1$ , $n-2$ , $\dots$ , $2$ , $1$ 次,求和得到 $(n - 1) n / 2$ ,因此时间复杂度为 $O(n^2)$ 。在遇到有序数据时,插入操作会提前终止。当输入数组完全有序时,插入排序达到最佳时间复杂度 $O(n)$ 。
- **空间复杂度 $O(1)$ 、原地排序** :指针 $i$ , $j$ 使用常数大小的额外空间。
- **稳定排序**:在插入操作过程中,我们会将元素插入到相等元素的右侧,不会改变它们的顺序。

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@@ -119,7 +119,7 @@
## 算法特性
- **时间复杂度为 $O(n^2)$ 、非自适应排序**:外循环共 $n - 1$ 轮,第一轮的未排序区间长度为 $n$ ,最后一轮的未排序区间长度为 $2$ ,即各轮外循环分别包含 $n$ , $n - 1$ , $\cdots$ , $2$ 轮内循环,求和为 $\frac{(n - 1)(n + 2)}{2}$ 。
- **时间复杂度为 $O(n^2)$ 、非自适应排序**:外循环共 $n - 1$ 轮,第一轮的未排序区间长度为 $n$ ,最后一轮的未排序区间长度为 $2$ ,即各轮外循环分别包含 $n$ , $n - 1$ , $\dots$ , $2$ 轮内循环,求和为 $\frac{(n - 1)(n + 2)}{2}$ 。
- **空间复杂度 $O(1)$ 、原地排序**:指针 $i$ , $j$ 使用常数大小的额外空间。
- **非稳定排序**:在交换元素时,有可能将 `nums[i]` 交换至其相等元素的右边,导致两者的相对顺序发生改变。