何天光，杜 江

（成都信息工程大学 通信工程学院，四川 成都610225）

极化码(Polar Codes，PC)是一种全新的高性能信道编码技术，是5G移动通信系统的一个研究热点，得到了广泛的关注。传统的连续删除(Successive Cancelation，SC)译码算法在码长有限的情况下的性能较差，为了提高极化码的性能，从计算方式和存储结构两个方面研究了SC译码算法的原理和结构，提出一种SC译码算法的改进型算法CRC-SCL译码算法。为了降低该算法的复杂度，引入了“Lazy Copy”算法。仿真结果表明，CRC-SCL算法与SC算法相比，性能得到了显著的提高。

1、快速排序

快速排序是对冒泡排序算法的一种改进，同冒泡排序一样，快速排序也属于交换排序

在算法设计中，我们先后追求以下两个层面的目标。

• 找到问题解法

 作为一名 Java 开发工程师，我将总结十大常见排序算法的时间复杂度和空间复杂度。
排序算法时间复杂度和空间复杂度一览表
| 排序算法      | 最优时间复杂度 | 平均时间复杂度 | 最差时间复杂度 | 空间复杂度 |
| -------------- | --------------- | --------------- | --------------- | ---------- |
| 冒泡排序       | O(n)            | O(n^2)          | O(n^2)          | O(1)       |
| 选择排序       | O(n^2)          | O(n^2)          | O(n^2)          | O(1)       |
| 插入排序       | O(n)            | O(n^2)          | O(n^2)          | O(1)       |
| 希尔排序       | O(n log n)      | 取决于步长序列   | O(n^2)          | O(1)       |
| 归并排序       | O(n log n)      | O(n log n)      | O(n log n)      | O(n)       |
| 快速排序       | O(n log n)      | O(n log n)      | O(n^2)          | O(log n)   |
| 堆排序         | O(n log n)      | O(n log n)      | O(n log n)      | O(1)       |
| 计数排序       | O(n + k)        | O(n + k)        | O(n + k)        | O(k)       |
| 桶排序         | O(n + k)        | O(n + k)        | O(n^2)          | O(n + k)   |
| 基数排序       | O(nk)           | O(nk)           | O(nk)           | O(n + k)   |

总结
- O(1) 空间复杂度的排序算法： 冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、堆排序
- O(n) 空间复杂度的排序算法： 归并排序、计数排序、桶排序、基数排序
- O(log n) 空间复杂度的排序算法： 快速排序 (平均情况)
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一、算法及其描述

1、算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列。

2、算法具有以下五个重要的特性

（1）有穷性。指算法在执行有限的步骤之后，自动结束而不会出现无限循环，并且每一个步骤在可接受的时间内完成。

（2）确定性。对于每种情况下执行的操作，在算法中都有确定的含义，不会出现二义性。并且在任何条件下，算法都只有一条执行路径。

简介

复杂度分析法是对已知的代码进行效率分析的方法，与之相对的是使用实际数据运行代码的事后统计法。