博客地址:https://ainyi.com/54
算法懂的不多,但是最基本的排序算法还是要理解的~~
冒泡排序应该是最早接触也是最简单的排序算法之一啦~
当数据正序的时候,最快
当数据反序的时候,最慢
冒泡排序动图演示
冒泡排序 JavaScript 代码实现
function bubbleSort(arr) {
var len = arr.length;
for (var i = 0; i < len; i++) {
for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j+1]) { // 相邻元素两两对比
var temp = arr[j+1]; // 元素交换
arr[j+1] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
}
return arr;
}
冒泡排序还有一种优化算法,就是立一个flag,当在一趟序列遍历中元素没有发生交换,则证明该序列已经有序
无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度,所以用到它的时候,数据规模越小越好
唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧
选择排序动图演示
选择排序 JavaScript 代码实现
function selectionSort(arr) {
var len = arr.length;
var minIndex, temp;
for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
minIndex = i;
for (var j = i + 1; j < len; j++) {
if (arr[j] < arr[minIndex]) { // 寻找最小的数
minIndex = j; // 将最小数的索引保存
}
}
temp = arr[i];
arr[i] = arr[minIndex];
arr[minIndex] = temp;
}
return arr;
}
插入排序动图演示
插入排序 JavaScript 代码实现
function insertionSort(arr) {
var len = arr.length;
var preIndex, current;
for (var i = 1; i < len; i++) {
preIndex = i - 1;
current = arr[i];
while(preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) {
arr[preIndex+1] = arr[preIndex];
preIndex--;
}
arr[preIndex+1] = current;
}
return arr;
}
希尔排序是插入排序的一种更高效率的实现。它与插入排序的不同之处在于,它会优先比较距离较远的元素。希尔排序的核心在于间隔序列的设定。既可以提前设定好间隔序列,也可以动态的定义间隔序列
希尔排序 JavaScript 代码实现
function shellSort(arr) {
var len = arr.length,
var temp,
var gap = 1;
while(gap < len/3) { //动态定义间隔序列
gap =gap*3+1;
}
for (gap; gap > 0; gap = Math.floor(gap/3)) {
for (var i = gap; i < len; i++) {
temp = arr[i];
for (var j = i-gap; j >= 0 && arr[j] > temp; j-=gap) {
arr[j+gap] = arr[j];
}
arr[j+gap] = temp;
}
}
return arr;
}
作为一种典型的分而治之思想的算法应用,归并排序的实现由两种方法:
和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,但表现比选择排序好的多,因为始终都是 O(nlogn)的时间复杂度,代价是需要额外的内存空间
归并排序动图演示
归并排序JavaScript代码实现
这里采用自上而下的递归方法function mergeSort(arr) { var len = arr.length; if(len < 2) { return arr; } var middle = Math.floor(len / 2), var left = arr.slice(0, middle), var right = arr.slice(middle); return merge(mergeSort(left), mergeSort(right)); }function merge(left, right) { var result = []; while (left.length>0 && right.length>0) { if (left0 <= right0) { result.push(left.shift()); } else { result.push(right.shift()); } } while (left.length) { result.push(left.shift()); } while (right.length) { result.push(right.shift()); } return result; }
又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看,快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法
快速排序的名字起的是简单粗暴,因为一听到这个名字你就知道它存在的意义,就是快,而且效率高! 它是处理大数据最快的排序算法之一了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n²),但是人家就是优秀,在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(nlogn) 的排序算法表现要更好
快速排序的最坏运行情况是 O(n²),比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn) ,且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小,比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以,对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言,快速排序总是优于归并排序
快速排序动图演示
function quickSort(arr, left, right) {
var len = arr.length,
var partitionIndex,
var left = typeof left != 'number' ? 0 : left,
var right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right;
if (left < right) {
partitionIndex = partition(arr, left, right);
quickSort(arr, left, partitionIndex-1);
quickSort(arr, partitionIndex+1, right);
}
return arr;
}
function partition(arr, left ,right) { // 分区操作
var pivot = left, // 设定基准值(pivot)
var index = pivot + 1;
for (var i = index; i <= right; i++) {
if (arr[i] < arr[pivot]) {
swap(arr, i, index);
index++;
}
}
swap(arr, pivot, index - 1);
return index-1;
}
function swap(arr, i, j) {
var temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法:
堆排序动图演示
堆排序 JavaScript 代码实现
var len; // 因为声明的多个函数都需要数据长度,所以把 len 设置成为全局变量
function buildMaxHeap(arr) { // 建立大顶堆
len = arr.length;
for (var i = Math.floor(len/2); i >= 0; i--) {
heapify(arr, i);
}
}
function heapify(arr, i) { // 堆调整
var left = 2 * i + 1,
var right = 2 * i + 2,
var largest = i;
if (left < len && arr[left] > arr[largest]) {
largest = left;
}
if (right < len && arr[right] > arr[largest]) {
largest = right;
}
if (largest != i) {
swap(arr, i, largest);
heapify(arr, largest);
}
}
function swap(arr, i, j) {
var temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
function heapSort(arr) {
buildMaxHeap(arr);
for (var i = arr.length-1; i > 0; i--) {
swap(arr, 0, i);
len--;
heapify(arr, 0);
}
return arr;
}
计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中
作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数
计数排序动图演示
计数排序 JavaScript 代码实现
function countingSort(arr, maxValue) {
var bucket = new Array(maxValue+1),
var sortedIndex = 0;
var arrLen = arr.length,
var bucketLen = maxValue + 1;
for (var i = 0; i < arrLen; i++) {
if (!bucket[arr[i]]) {
bucket[arr[i]] = 0;
}
bucket[arr[i]]++;
}
for (var j = 0; j < bucketLen; j++) {
while(bucket[j] > 0) {
arr[sortedIndex++] = j;
bucket[j]--;
}
}
return arr;
}
桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系,高效与否的关键就在于这个映射函数的确定
为了使桶排序更加高效,我们需要做到这两点:
同时,对于桶中元素的排序,选择何种比较排序算法对于性能的影响至关重要
桶排序 JavaScript 代码实现
function bucketSort(arr, bucketSize) {
if (arr.length === 0) {
return arr;
}
var i;
var minValue = arr[0];
var maxValue = arr[0];
for (i = 1; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] < minValue) {
minValue = arr[i]; // 输入数据的最小值
} else if (arr[i] > maxValue) {
maxValue = arr[i]; // 输入数据的最大值
}
}
// 桶的初始化
var DEFAULT_BUCKET_SIZE = 5; // 设置桶的默认数量为5
bucketSize = bucketSize || DEFAULT_BUCKET_SIZE;
var bucketCount = Math.floor((maxValue - minValue) / bucketSize) + 1;
var buckets = new Array(bucketCount);
for (i = 0; i < buckets.length; i++) {
buckets[i] = [];
}
// 利用映射函数将数据分配到各个桶中
for (i = 0; i < arr.length; i++) {
buckets[Math.floor((arr[i] - minValue) / bucketSize)].push(arr[i]);
}
arr.length = 0;
for (i = 0; i < buckets.length; i++) {
insertionSort(buckets[i]); // 对每个桶进行排序,这里使用了插入排序
for (var j = 0; j < buckets[i].length; j++) {
arr.push(buckets[i][j]);
}
}
return arr;
}
基数排序有两种方法:
基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序
这三种排序算法都利用了桶的概念,但对桶的使用方法上有明显差异:
基数排序:根据键值的每位数字来分配桶
计数排序:每个桶只存储单一键值
桶排序:每个桶存储一定范围的数值
LSD 基数排序动图演示
基数排序 JavaScript 代码实现
// LSD Radix Sort
var counter = [];
function radixSort(arr, maxDigit) {
var mod = 10;
var dev = 1;
for (var i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
for(var j = 0; j < arr.length; j++) {
var bucket = parseInt((arr[j] % mod) / dev);
if(counter[bucket]==null) {
counter[bucket] = [];
}
counter[bucket].push(arr[j]);
}
var pos = 0;
for(var j = 0; j < counter.length; j++) {
var value = null;
if(counter[j]!=null) {
while ((value = counter[j].shift()) != null) {
arr[pos++] = value;
}
}
}
}
return arr;
}
博客地址:https://ainyi.com/54
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。