算法的效率取决于两个参数：
1.时间复杂度
2.空间复杂性
时间复杂度：时间复杂度定义为执行特定指令集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，例如所使用的编译器，处理器的速度等。
空间复杂度：空间复杂度是程序执行所需的总存储空间。
两者均根据输入size(n)的函数进行计算。
这里重要的一点是，尽管有这些参数，算法的效率也取决于输入的性质和大小。
以下是您可以在最后一刻参考的快速修订表
| Algorithm | Time Complexity | |||
|---|---|---|---|---|
| Best | Average | Worst | ||
| Selection Sort | Ω(n^2) | θ(n^2) | O(n^2) | |
| Bubble Sort | Ω(n) | θ(n^2) | O(n^2) | |
| Insertion Sort | Ω(n) | θ(n^2) | O(n^2) | |
| Heap Sort | Ω(n log(n)) | θ(n log(n)) | O(n log(n)) | |
| Quick Sort | Ω(n log(n)) | θ(n log(n)) | O(n^2) | |
| Merge Sort | Ω(n log(n)) | θ(n log(n)) | O(n log(n)) | |
| Bucket Sort | Ω(n+k) | θ(n+k) | O(n^2) | |
| Radix Sort | Ω(nk) | θ(nk) | O(nk) | |
另请参阅：
- 搜索和排序文章
- 去年的GATE排序问题