排序算法的‘內存消耗’：空間複雜度入門解析

排序算法的空間複雜度（內存消耗）是關鍵考量，尤其在內存有限場景下。空間複雜度描述算法運行中額外存儲空間與數據規模 \( n \) 的關係，以 \( O(1) \)、\( O(n) \)、\( O(\log n) \) 表示。 主要排序算法空間特性： - **原地排序**（冒泡、選擇、插入、堆排序）：無需額外數組，空間複雜度 \( O(1) \)； - **歸併排序**：分治後合併需臨時數組，空間 \( O(n) \)； - **快速排序**：遞歸分區，平均空間 \( O(\log n) \)。 選擇策略：內存有限優先 \( O(1) \) 算法；內存充足且需穩定排序選歸併；追求平均性能（如標準庫排序）選快速。理解空間特性可平衡時空，寫出高效代碼。