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js实现快速排序

我的公众号里我会不定期的对一些常见算法做讲解,并用js语言实现出来,共读者参考~ ----------- 正文分割线 --------- 快速排序是一种不稳定的排序算法,所谓不稳定就是如果排序的数组里面有相同的数据那么该排序算法也可能会去对这些相同的数据进行位置交换...快速排序是对冒泡排序的一种改进。由C. A. R. Hoare在1962年提出。...它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列...用JS实现如下:

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快速排序quicksort_快速排序原理

一、简介 快速排序是(Quick sort)是对冒泡排序的一种改进,是非常重要且应用比较广泛的一种高效率排序算法。...---- 二、算法思路 快速排序是通过多次比较和交换来实现排序,在一趟排序中把将要排序的数据分成两个独立的部分,对这两部分进行排序使得其中一部分所有数据比另一部分都要小,然后继续递归排序这两部分,最终实现所有数据有序...时间复杂度为O(nlogn) 最坏情况 在最坏的情况下,这个数仅有右子树或左子树,比较次数为 (n-1)+(n-2) + (n-3) + … +1=n*(n-1)/2 ,因此时间复杂度为O(n^2),在待排序数据元素已经有序的情况下快速排序时间复杂度最高...空间复杂度为O(n) 快速排序是一种不稳定的排序算法,会改变数据元素的相对位置,也是内排序中平均效率最高的排序算法。...first+1<r){ num=quick_sort(num,first+1,r); } return num; } 以上就是快速排序算法的介绍

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JS手撕(十一) 选择排序快速排序

JS手撕(十一) 选择排序快速排序 选择排序 原理 选择排序原理就是每次从未排序序列中选择最小元素,放到已排序序列的末尾。 那么如何选择最小元素,并把最小元素放到已排序序列的末尾?...快速排序 原理 快速排序原理就是: 从数组中挑出一个元素,称为基准(pivot)。 将所有比基准值小的放在基准前面,所有比基准值大的放在放在基准后面。...该操作称为分区操作(partition) 递归地把小于基准值地子序列和大于基准值地子序列排序 图片来自菜鸟教程 JS实现 function quickSort(arr, l, r) { if...index - 1], arr[pivot]] = [arr[pivot], arr[index - 1]]; // 返回标杆的位置 return index - 1; } 测试: 优化 快速排序最坏的情况是初始序列已经有序...因为比基准值小的时候,需要换到基准值的左边,这里会引起相同值的相对位置的变换,所以快速排序是不稳定的。

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js数组排序—自定义快速排序

文章目录 js数组自带的sort方法 快速排序 测试一下效率 2020年04月26日 补上对象数组排序 js数组自带的sort方法 var arr = [3, 4, 2, 1]; arr.sort...(); console.log(arr); 默认进行递增排序 (4) [1, 2, 3, 4] sort方法可以接收一个参数,用来自定义排序规则 arr.sort(function(val1,...根据结果大于0、小于0、等于零做判断 }); 如果数组元素为非数字类型,必须要手动指定排序规则,否则可能会产生诡异的结果。 比如,两个字符串相减结果为NaN,这回导致排序不生效。...function(val1, val2){ return val2.a - val1.a; }); console.log(arr); 经查询资料得知,sort方法竟然是用的冒泡排序...快速排序 Array.prototype.sortq = function(_compare){ var _this = this; if(this.length == 0) return

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js实现常用排序算法 --冒泡排序,选择排序, 插入排序,快速排序,

JavaScript实现十大常用排序算法 冒泡排序 选择排序 插入排序 快速排序 归并排序 希尔排序排序 计数排序排序 计数排序 冒泡排序: 原理 选择排序: 原理: 第一次从待排序的数据元素中选出最小...(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小(大)元素,然后放到已排序的序列的末尾。...以此类推,直到全部待排序的数据元素的个数为零。选择排序是不稳定的排序方法。...代码如下: // 使用选择排序 const selectSort = (arr) => { let len = arr.length let minIndex,temp for(let i...) 执行结果如下 插入排序 原理: 每步将一个待排序的记录,按其关键码值的大小插入前面已经排序的文件中适当位置上,直到全部插入完为止。

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C++快速排序原理深究优化

这里不对归并排序原理进行展开,有兴趣的可查看前面提到的文章,这里的实现和那篇文章写的稍有不同,但原理是一样的。...mid, r); } template void mergesort(vector& A) { _mergesort(A, 0, A.size()-1); } 快速排序原理...经典快排实现 以下快速排序最容易想到的实现,partition 函数增加基准点随机化的功能,有助于保持算法稳定性。...三路快速排序算法的原理也非常简单,就是将数据分成三段,分别是小于基数 privot 的数据,等于 privot 的数据,大于 privot 的数据。然后继续递归排序小于和大于 privot 的数据。...基于以上原因,三路快排被大部分的系统采用,其实 STL 的排序的核心算法也是采用三路快速排序

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Python快速排序算法原理及实现

1 问题 在Python中如果不使用sort()等类似的排序函数,但是想对一个数组进行排序,该如何实现? 2 方法 可以使用快速排序(Quick Sort)算法解决上述问题。...快速排序是一种高效的排序算法,它利用分治思想来将一个大问题分解成若干个小问题,然后递归地解决这些小问题,最后将结果合并起来求解原问题。...快速排序的基本原理是:选择一个基准元素,将数组中小于它的元素移动到它的左边,大于它的元素移动到它的右边。然后将左右两个子数组再进行同样的操作,直到排序完成。 实现步骤: 选择基准元素。...,提出快速排序算法的方法,证明该方法是有效的。...快速排序是虽然一种高效的排序算法,但也有缺陷,比如在处理大数据时可能会出现栈溢出等问题。此外,在实际应用中需要注意选取合适的基准元素,以提高算法效率。

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排序——快速排序

快速排序 基本思想 任取一个元素 (如第一个) 为中心 所有比它小的元素一律前放,比它大的元素一律后放,形成左右两个子表; 对各子表重新选择中心元素并依此规则调整,直到每个子表的元素只剩一个 [在这里插入图片描述...L.r[low] = L.r[0]; return low; } void QSort(SqList &L, int low, int high){ // 对记录序列L[low..high]进行快速排序...pivotkey = Partition(L, low, high); // 对 L[low..high] 进行一次划分 QSort(L, low, pivotloc-1); // 对低子表递归排序...,pivotloc是枢轴位置 QSort(L, pivotloc+1, high); // 对高子表递归排序 } } // 第一次调用函数 Qsort 时,待排序记录序列的上、下界分别为 1 和...void QuickSort( SqList & L) { // 对顺序表进行快速排序 QSort(L.r, 1, L.length); } 算法分析 时间复杂度:O(n^2) - 最好: O

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排序----快速排序

上一篇:归并排序 将长度为N的无重复数组排序快速排序平均需要~2*NlgN次比较(以及1/6的交换)。 快速排序最多需要N^2/2次比较,但随机打乱数组能预防这种情况。...归并排序和希尔排序一般都比快速排序慢,其原因就在它们还在内循环中移动数据;快速排序的另一个速度优势在于它的比较次数很少。...快速排序的特点: 原地排序(只需要一个很小的辅助栈) 将长度为N的数组排序所系时间和NlgN成正比。 快排的内循环比大多数排序算法都要短小,这意味着无论在理论上还是实际中都要更快。...: 快速排序的实现需要注意几个细节: 原地切分。...快速三向切分:可以讲相等的元素放在数组两边而不是中间实现快速三向切分。 下一篇:堆排序

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Js排序算法_js 排序算法

一、概念 快速排序算法由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。...二、工作原理 首先设定一个分界值,通过该分界值将数组分成左右两部分。 将大于或等于分界值的数据集中到数组右边,小于分界值的数据集中到数组的左边。...快速排序的一次划分算法从两头交替搜索,直到low和high重合,因此其时间 复杂度是O(n) ; 而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。...空间复杂度在快速排序中平均也是O(log2n))。 从空间性能上看,尽管快速排序只需要一个元素的辅助空间,但快速排序需要一个栈空间来实现递归。...最好的情况下,即快速排序的每一趟排序都将元素序列均匀地分割成长度相近的两个子表,所需栈的最大深度为log(n+1);但最坏的情况下,栈的最大深度为n。这样,快速排序的空间复杂度为O(log2n))。

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