Java 排序算法的实现

第一次发帖，对不起，如果我违反了任何礼节。 我正在为我的数据结构和算法进行期中学习，我有一个我不太理解的实践问题

假设给您一个N个元素的排序列表 然后是f（N）随机排列的元素

如果f（N）=O（1），您将如何对整个列表进行排序

如果出现以下情况，您将如何对整个列表进行排序 f（N）=O（对数N）

我们已经学习了很多排序算法，但是考试的重点是插入、快速和合并排序。我真的不明白如果F（N）=O（logn）是什么意思。就是用大oh符号来表示，在每种情况下，末端的大部分随机元素要么是常数，要么是对数（N）

谢谢你的洞察力

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编辑：修复了我在大Oh表示法方面的明显错误，但不确定从这里走到哪里。

在第一个示例中，您遇到了一个问题，在这个问题中，非有序元素的数量恒定，遵循排序序列。本质上，这意味着您可以实现一个算法来插入一个非有序元素，然后重复多次。插入所有f（N）=O（1）元素的总体复杂性将是相同的。您提到的其中一个算法最好执行此操作

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在第二种情况下，要插入的元素数按log（n）的顺序排列。在这种情况下，您不能忽略此数字，因为它取决于输入大小。因此，您需要想出一种更聪明的方法，将其与已排序的剩余部分合并。（提示：可能您需要执行的操作将帮助您选择算法？

O（1）与1不同。它是任意数量的元素。类似于O（logN）。@MarkoTopolnik那么多对我来说应该是显而易见的，我只是不明白Oh符号有多大适合这个问题。好吧，它正好适合你需要了解你有多少未排序的元素。你要么有O（1）要么有O（logN）这样的元素。@MarkoTopolnik我现在明白了，我想我没有考虑算法设计是一个错误，而更多的是一个奇怪的特殊情况。假设你知道在一个排序列表的末尾有一个固定数量的元素，你会想设计一个排序来利用这个预排序的数据，我的想法是mergesort。我很确定f（N）意味着查找元素的功能。因此，您应该了解合并/快速排序是如何工作的，然后应用它们在查找需求方面的局限性/优点-这将决定哪些适合每种情况。因此，合并排序可能是您在第一个示例中暗示的，因为问题实际上是合并。对于第二种情况，很明显，未排序的部分相对于N来说会很小，但我不知道设计的结果会是什么。“实际上，第一种更像是插入，而第二种更像是合并。”