排序算法的时间复杂度
时间复杂度：即从序列的初始状态到经过排序算法的变换移位等操作变到最终排序好的结果状态的过程所花费的时间度量。
在计算机科学中，时间复杂性，又称时间复杂度，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。
时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐进的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。
扩展资料
所谓排序算法，即通过特定的算法因式将一组或多组数据按照既定模式进行重新排序。这种新序列遵循着一定的规则，体现出一定的规律，因此，经处理后的数据便于筛选和计算，大大提高了计算效率。
对于排序，我们首先要求其具有一定的稳定性，即当两个相同的元素同时出现于某个序列之中，则经过一定的排序算法之后，两者在排序前后的相对位置不发生变化。换言之，即便是两个完全相同的元素，它们在排序过程中也是各有区别的，不允许混淆不清。-堆排序时间复杂度
参考资料来源：百度百科-排序算法
参考资料来源：百度百科-时间复杂性
试用递归法编写python程序实现折半查找算法
def binary_search(A,value):
len_A=len(A)
mid_i = len_A/2
if mid_i==0:
return A[mid_i]
if A[mid_i]》value:
binary_search(A[0:mid_i],value)
else:
binary_search(A[mid_i:len_A],value)
if __name__==’__main__’:
a=[5,2,4,6,1,3]
a.sort()
print binary_search(a,2)
print binary_search(a,9)
-算法
python2.x环境
该例子详细讲解在我的云课堂视频课程中有讲
遗传算法原理与应用实例的介绍
《遗传算法原理与应用实例》主要结合应用实例系统讨论、介绍遗传算法原理及其应用，主要内容包括：遗传算法的基本原理和数学机理、解决连续问题优化的遗传算法和分布式遗传算法、遗传算法的实现技术、遗传算法应用实例，并给出了两个典型的遗传算法源程序。《遗传算法原理与应用实例》在详细介绍遗传算法理论与方法的同时，还给_出了基于遗传算法的费托合成反应动力学模型参数优化的详细设计应用。-堆排序时间复杂度
