排序算法的‘内存消耗’：空间复杂度入门解析

排序算法的空间复杂度（内存消耗）是关键考量，尤其在内存有限场景下。空间复杂度描述算法运行中额外存储空间与数据规模 \( n \) 的关系，以 \( O(1) \)、\( O(n) \)、\( O(\log n) \) 表示。 主要排序算法空间特性： - **原地排序**（冒泡、选择、插入、堆排序）：无需额外数组，空间复杂度 \( O(1) \)； - **归并排序**：分治后合并需临时数组，空间 \( O(n) \)； - **快速排序**：递归分区，平均空间 \( O(\log n) \)。 选择策略：内存有限优先 \( O(1) \) 算法；内存充足且需稳定排序选归并；追求平均性能（如标准库排序）选快速。理解空间特性可平衡时空，写出高效代码。