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Js排序算法_js 排序算法

它的时间复杂度也是 O(nlogn),但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中,大多数情况下效率更高,所以快速排序的应用非常广泛。...注意: 快速排序不一定是最快的排序方法,这取决于需要排序的数据结构、数据量。不过,大多数情况下,面试官和工作场所用它的概率也是相对较高的,所以我们应该花时间把它学透彻。...当左、右两个部分各数据排序完成后,整个数组的排序也就完成了。 接下来通过一个例子理解这些步骤。假设有一个含有未排序元素 [7, -2, 4, 1, 6, 5, 0, -4, 2] 的数组。...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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mock.js生成随机数

如果需要模拟大量数据,json-server也有快速的方法 接下来我们做一个json-server官方的实例(生成1000组user数据) 还是在test文件夹下,新建data.js文件,写入官方例子:...mockjs官方例子 然后运行:json-server data.js -p 3000 成功后地址栏打开localhost:3000你就会发现有1000条user数据 是不是很厉害,很方便。但是!...在实际开发中,我们需要的是更加正常点的数据,比如username应该是“马云”,“马化腾”...而不是千篇一律的user1、user2...并且需要有图片等等数据,如果需要这样的数据,mock.js就太合适了...mockjs官网地址http://mockjs.com/建议先大略看下官方文档(要不然可能接下来的看不太懂) 首先安装mock.js:npm install mockjs --save 我们用mockjs...data.js代码 这段数据包含每条数据对应id、员工id(staff)、员工简介(evaluate)、员工部门(department)、随机1-3张照片 运行之后访问:http://localhost

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js如何实现随机数切换

抽奖时,点击图片,实现图片的随机切换,数字的随机切换等,为了吸引用户的注意力,增加网页的互动性,这个效果是怎么实现的呢 01 具体示例 https://coder.itclan.cn/fontend/js...具体代码如下所示,当使用原生js方法能实现后,在用vue或等其他一些框架,在里面实现相同的效果,核心代码实现依旧是没有变的 ...text-align: center; } .text { font-size: 20px; font-weight: bold; } 重要的知识点 上面实现随机数的生成...,在一定的数值范围内生成随机数 定义一个random()函数,原理是随机数和最大值减最小值的差相乘,最后再加上最小值 其中Math.floor()浮点数向下取整 Math.floor(Math.random...() * (max - min)) + min 其他的,都是与原生js实现都是一样的,同样用的是定时器,加上一个开关去实现的

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js如何实现随机数的切换

false 前言 在一些电商网站,或一些活动页上,看到一些特效,比如:抽奖时,点击图片,实现图片的随机切换,数字的随机切换等,为了吸引用户的注意力,增加网页的互动性,这个效果是怎么实现的呢 具体示例 随机数...具体代码如下所示,当使用原生js方法能实现后,在用vue或等其他一些框架,在里面实现相同的效果,核心代码实现依旧是没有变的 ...wrap{ text-align: center; } .text { font-size: 20px; font-weight: bold; } 重要知识点 面实现随机数的生成...,在一定的数值范围内生成随机数 定义一个random()函数,原理是随机数和最大值减最小值的差相乘,最后再加上最小值 其中Math.floor()浮点数向下取整 Math.floor(Math.random...() * (max - min)) + min 其他的,都是与原生js实现都是一样的,同样用的是定时器,加上一个开关去实现的

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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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js随机数生成器的扩展

()*7)+1 //规则:整篇文章,唯一能用random的地方 } 1.扩展+分区 既然是扩展,那么我给小范围随机数生成器扩展个几倍,再截取目标随机数范围不就得了。...1.1 扩展 既然是小范围随机扩展到大范围,那么肯定离不开小范围随机数生成器get7的多次调用。...当然我们最终目标很明确,目标随机数生成器get11,它的每一个随机数都会等概率映射到get7的扩展序列里面: 然后我们很快就可以想到一个公式: a*(getx - 1) + getx a是个整数,整个公式含义是...get11():~~((n-1) / 4)+1 } 2.二进制法 对小随机数函数进行二进制划分,一半表示1一半表示0,然后用二进制表示大随机数,再去除多余的 get7到get11,8<11<16,我们取...我们知道等概率生成某个范围的随机数,想通过这个函数生成一个更小范围的随机数,就应该这样子:超过预期范围,重新抽取,所以叫做拒绝采样。

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