C++实现十大排序算法（冒泡，选择，插入，归并，快速，堆，希尔，桶，计数，基数）排序算法时间复杂度、空间复杂度、稳定性比较（面试经验总结）

C语言中的时间复杂度和空间复杂度是衡量算法效率的重要指标。时间复杂度是指算法执行所需的时间资源，通常用大O符号表示。空间复杂度是指算法执行所需的额外空间，通常也用大O符号表示。 在C语言中，常见的时间复杂度有： 1. 常数阶O(1)：无论数据规模大小，算法执行时间都相同，例如简单的赋值操作。 2. 对数阶O(logn)：算法执行时间随数据规模增大而增大，但增长速度缓慢，例如二分查找。 3. 线性阶O(n)：算法执行时间与数据规模成正比，例如遍历数组。 4. 线性对数阶O(nlogn)：算法执行时间随数据规模增大而增大，但增长速度比线性阶快，例如快速排序。 5. 平方阶O(n^2)：算法执行时间随数据规模增大而增大，增长速度较快，例如冒泡排序。 6. 立方阶O(n^3)：算法执行时间随数据规模增大而增大，增长速度更快，例如矩阵乘法。 7. 指数阶O(2^n)：算法执行时间随数据规模增大而急剧增大，例如求解汉诺塔问题。 在C语言中，常见的空间复杂度有： . 常数阶O(1)：算法执行所需的额外空间不随数据规模增大而增大，例如简单的变量定义。 2. 线性阶O(n)：算法执行所需的额外空间随数据规模增大而增大，例如数组定义。