c 基數排序演算法的問題

子函式指標使用不正確！

1.排序演算法的實際應用當然是排序。 它將用於實際應用，例如資料統計。

對一組資料進行排序還有助於以後的資料查詢。 重要的是要知道，在有序陣列中查詢和在隨機無序陣列中查詢的時間複雜度和系統成本之間存在著天壤之別。

2.演算法複雜度實際上是乙個估計值，即 o（n）。 首先，o 此操作定義為：如果 f（n） 是正整數 n 的函式，則 xn

o（f（n）） 表示存在乙個正常數 m，使得當 n 大於或等於整數 n0 時，xn 小於或等於 m 乘以 f（n）。 這在演算法中的實際意義如下：

例如，要執行排序演算法，最多需要執行 5n+7 個命令（語句）：最多表示迴圈在執行過程中完全執行，即例如，如果迴圈條件為 1-n，則迴圈最多可以執行 n 次。 如果迴圈中有 5 個基本語句（包括遞增迴圈變數 i++），則有 5n 個語句。

然後根據上面 o 函式的定義，這次 xn

5n7。注意，當 n 大於或等於 7 時，5n+7 小於或等於 6n，也就是說我們可以把 6 看作 m，把 n 看作 f（n），所以可以說這個演算法的時間複雜度是 o（n）。 對於其他 o（n2）， o（n

logn）等。在計算執行的命令總數時，“最壞情況”（從迴圈的初始條件到迴圈的最終條件，條件分支也應考慮最大可能情況），然後每個基本語句（例如賦值、比較等）都應被考慮在內。

我不知道你說的是哪七個。 我不認為有這樣的數字。 我會拿起一些我熟悉的東西來談論它。

第乙個是 o（log（n））。

1.快速行。 除了面試，我沒找到什麼地方用手寫快行，不過這個東西真的是又快又好寫，記得有個樞軸，然後兩個游標，分而治之，看c**你就知道細節**就可以了;

2. 合併。 該演算法時間穩定，效率高，合併排序，顧名思義，就是從基本元素進行排序合併，得到結果。 根據個人經驗，合併一般用於鍊表，相鄰表的排序會更愉快;

接下來是 O（N2）：

3、4、5、選擇、插入、氣泡...... 記住這個原因沒關係，你根本不需要寫它。

如果您願意，您可以在開始時選擇最小或最大的乙個。

如果你插入它，這很容易說，也就是說，當你平時在整理錢包或整理書籍時，你只需插入和分類，只要記住這一點。

冒泡，也許比較常用，找到乙個數字和號碼周圍的順序不對，就換一下，這就是冒泡。

還有什麼？ 桶排（紅衣主教）？ 山丘分類？ 這些都比較冷門。雖然在特殊的地方，想法還是需要用到的，但一般順序不涉及這些。

另外還有排序和qsort，這些都是學習思維，沒有必要手寫，除非你想搞acm之類的。

需要這方面的幫助嗎？ 私聊。

沒錯。 一般算術運算如下（從高源光纖到低源光纖）算術運算：+、空腔、%

邏輯運算 （1）： >

邏輯運算 （2）： =

賦值操作：=