算法的效率取决于两个参数：
null
1.时间复杂性
2.空间复杂性
时间复杂性： 时间复杂度定义为特定指令集执行的次数，而不是总时间。这是因为所花费的总时间还取决于一些外部因素，如使用的编译器、处理器的速度等。
空间复杂性： 空间复杂度是程序执行所需的总内存空间。
两者都是作为输入大小（n）的函数计算的。
这里重要的一点是，尽管有这些参数，算法的效率也取决于 自然界 和 大小 这个 输入
以下是一份快速修订表，您可以在最后一分钟参考
| 算法 | 时间复杂性 | |||
|---|---|---|---|---|
| 最好的 | 平均的 | 最差的 | ||
| 选择排序 | Ω（n^2） | θ（n^2） | O（n^2） | |
| 气泡排序 | Ω（n） | θ（n^2） | O（n^2） | |
| 插入排序 | Ω（n） | θ（n^2） | O（n^2） | |
| 堆排序 | Ω（n对数（n）） | θ（n对数（n）） | O（n日志（n）） | |
| 快速排序 | Ω（n对数（n）） | θ（n对数（n）） | O（n^2） | |
| 合并排序 | Ω（n对数（n）） | θ（n对数（n）） | O（n日志（n）） | |
| 斗式分拣 | Ω（n+k） | θ（n+k） | O（n^2） | |
| 基数排序 | Ω（nk） | θ（nk） | O（nk） | |
| 计数排序 | Ω（n+k） | θ（n+k） | O（n+k） | |
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