当比较函数不是O(1)时,排序算法的时间复杂度取决于具体使用的排序算法。以下是常见的排序算法及其时间复杂度:
- 冒泡排序(Bubble Sort):
- 时间复杂度:最好情况O(n),平均情况O(n^2),最坏情况O(n^2)
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- 插入排序(Insertion Sort):
- 时间复杂度:最好情况O(n),平均情况O(n^2),最坏情况O(n^2)
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- 选择排序(Selection Sort):
- 时间复杂度:最好情况O(n^2),平均情况O(n^2),最坏情况O(n^2)
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- 快速排序(Quick Sort):
- 时间复杂度:最好情况O(nlogn),平均情况O(nlogn),最坏情况O(n^2)
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- 归并排序(Merge Sort):
- 时间复杂度:最好情况O(nlogn),平均情况O(nlogn),最坏情况O(nlogn)
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- 堆排序(Heap Sort):
- 时间复杂度:最好情况O(nlogn),平均情况O(nlogn),最坏情况O(nlogn)
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- 基数排序(Radix Sort):
- 时间复杂度:最好情况O(dn),平均情况O(dn),最坏情况O(dn)
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需要注意的是,以上时间复杂度是在比较函数不是O(1)的情况下的一般情况。具体的时间复杂度还受到数据规模、数据分布等因素的影响。在实际应用中,可以根据具体需求和数据特点选择合适的排序算法。