说明：平方阶O(n²) 就更容易理解了，如果把 O(n) 的代码再嵌套循环一遍，它的时间复杂度就是 O(n²)，这段代码其实就是嵌套了2层n循环，它的时间复杂度就是 O(n*n)，即 O(n²) 如果将其中一层循环的n改成m，那它的时间复杂度就变成了 O(m*n)
6）立方阶O(n³)、K次方阶O(n^k）
说明：参考上面的O(n²) 去理解就好了，O(n³)相当于三层n循环，其它的类似
平均时间复杂度和最坏时间复杂度 平均时间复杂度是指所有可能的输入实例均以等概率出现的情况下，该算法的运行时间。 最坏情况下的时间复杂度称最坏时间复杂度。 一般讨论的时间复杂度均是最坏情况下的时间复杂度。 这样做的原因是：最坏情况下的时间复杂度是算法在任何输入实例上运行时间的界限，这就保证了算法的运行时间不会比最坏情况更长。 平均时间复杂度和最坏时间复杂度是否一致，和算法有关(如图:)。
算法的空间复杂度简介 类似于时间复杂度的讨论，一个算法的空间复杂度(Space Complexity)定义为该算法所耗费的存储空间，它也是问题规模n的函数。 空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。有的算法需要占用的临时工作单元数与解决问题的规模n有关，它随着n的增大而增大，当n较大时，将占用较多的存储单元，例如快速排序和归并排序算法就属于这种情况 在做算法分析时， 主要讨论的是时间复杂度 。 从用户使用体验上看，更看重的程序执行的速度 。一些缓存产品(redis, memcache)和算法(基数排序)本质就是 用空间换时间.
总结
以上所述是小编给大家介绍的JS中数据结构与算法---排序算法(Sort Algorithm)实例详解,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！
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