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1.冒泡排序法

1.1 概念

冒泡排序(Bubble Sort),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。

它重复地走访过要排序的元素列,依次比较两个相邻的元素,如果顺序(如从大到小、首字母从 Z 到 A)错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换,也就是说该元素列已经排序完成。

这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端(升序或降序排列),就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样,故名“冒泡排序”。

1.2 原理示意图

冒泡排序 流程图1

1.3 代码
const arr = [5, 2, 7, 8, 34, 7, 39, 12, 56, 9, 1];

function bubbleSort(arr) {
const len = arr.length;
// 外层循环i控制比较的轮数
for (let i = 0; i < len; i++) {
// 里层循环控制每一轮比较的次数j,arr[i] 只用跟其余的len - i个元素比较
for (let j = 1; j < len - i; j++) {
// 若前一个元素"大于"后一个元素,则两者交换位置
if (arr[j - 1] > arr[j]) {
[arr[j - 1], arr[j]] = [arr[j], arr[j - 1]];
}
}
}
return arr;
}

console.log(bubbleSort(arr)); // [1, 2, 5, 7, 7, 8, 9, 12, 34, 39, 56]

改进的冒泡排序法:

function bubbleSort(arr) {
let temp = null,
flag = 1;
const len = arr.length;
for (let i = 0; i <= len - 1 && flag === 1; i++) {
flag = 0;
for (let j = 0; j < len - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
temp = arr[j + 1];
arr[j + 1] = arr[j];
arr[j] = temp;
flag = 1; // 发生数据交换flag置为1
}
}
}
return arr;
}

2.插入排序法

2.1 概念

一般也被称为直接插入排序(Insert Sort)。对于少量元素的排序,它是一个有效的算法。插入排序是一种最简单的排序方法,它的基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中,从而一个新的、记录数增 1 的有序表。在其实现过程使用双层循环,外层循环对除了第一个元素之外的所有元素,内层循环对当前元素前面有序表进行待插入位置查找,并进行移动。

插入排序是指在待排序的元素中,假设前面 n-1(其中 n>=2)个数已经是排好顺序的,现将第 n 个数插到前面已经排好的序列中,然后找到合适自己的位置,使得插入第 n 个数的这个序列也是排好顺序的。按照此法对所有元素进行插入,直到整个序列排为有序的过程,称为插入排序。

2.2 原理示意图

插入排序 插入排序的工作方式像许多人排序一手扑克牌。开始时,我们的左手为空并且桌子上的牌面向下。然后,我们每次从桌子上拿走一张牌并将它插入左手中正确的位置。为了找到一张牌的正确位置,我们从右到左将它与已在手中的每张牌进行比较。拿在左手上的牌总是排序好的,原来这些牌是桌子上牌堆中顶部的牌 。 插入排序

2.3 代码
const arr = [5, 2, 7, 8, 34, 7, 39, 12, 56, 9, 1];

function insertSort(arr) {
const handle = [arr[0]],
len = arr.length;
for (let i = 1; i <= len - 1; i++) {
const current = arr[i];
for (var j = handle.length - 1; j >= 0; j--) {
if (current > handle[j]) {
handle.splice(j + 1, 0, current);
break;
}
if (j === 0) {
handle.unshift(current);
}
}
}
return handle;
}

console.log(insertSort(arr)); // [1, 2, 5, 7, 7, 8, 9, 12, 34, 39, 56]

优化的插入排序法: 优化的插入排序

//将arr[]按升序排列,插入排序法
function insertSort(arr) {
for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
//将arr[i]插入到arr[i-1],arr[i-2],arr[i-3]……之中
for (let j = i; j > 0; j--) {
if (arr[j] < arr[j - 1]) {
[arr[j - 1], arr[j]] = [arr[j], arr[j - 1]];
}
}
}
return arr;
}

3.快速排序法

3.1 概念

快速排序(Quick Sort)是对冒泡排序的一种改进。

快速排序由 C. A. R. Hoare 在 1960 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。

3.2 原理示意图快速排序快速排序
3.3 代码
const arr = [5, 2, 7, 8, 34, 7, 39, 12, 56, 9, 1];

function quickSort(arr) {
// 4.结束递归(当ary小于等于一项,则不用处理)
if (arr.length <= 1) {
return arr;
}
// 1. 找到数组的中间项,在原有的数组中把它移除
const middleIndex = Math.floor(arr.length / 2);
const middle = arr.splice(middleIndex, 1)[0];
// 2. 准备左右两个数组,循环剩下数组中的每一项,比当前项小的放到左边数组中,反之放到右边数组中
const leftArr = [],
rightArr = [];
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
const current = arr[i];
current < middle ? leftArr.push(current) : rightArr.push(current);
}
// 3. 递归方式让左右两边的数组持续这样处理,一直到左右两边都排好序为止。
//(最后让左边+中间+右边拼接成最后的结果)
return quickSort(leftArr).concat(middle, quickSort(rightArr));
}

console.log(bubbleSort(arr)); // [1, 2, 5, 7, 7, 8, 9, 12, 34, 39, 56]

对于这段代码的分析: 缺点:

  • 获取基准点使用了一个 splice 操作,在 js 中 splice 会对数组进行一次拷贝的操作,而它最坏的情况下复杂度为 O(n),而 O(n)代表着针对数组规模的大小进行了一次循环操作。
  • 首先我们每次执行都会使用到两个数组空间,产生空间复杂度。
  • concat 操作会对数组进行一次拷贝,而它的复杂度也会是 O(n)
  • 对大量数据的排序来说相对会比较慢

优点:

  • 代码简单明了,可读性强,易于理解
  • 非常适合用于面试笔试题

那么我们接下来用另外一种方式去实现快速排序

快速排序的实现方式二

image.png

从上面这张图,我们用一个指针 i 去做了一个分割

  • 初始化 i = -1
  • 循环数组,找到比支点小的数就将 i 向右移动一个位置,同时与下标 i 交换位置
  • 循环结束后,最后将支点与 i+1 位置的元素进行交换位置
  • 最后我们会得到一个由 i 指针作为分界点,分割成从下标 0-i,和 i+1 到最后一个元素。

下面我们来看一下代码的实现,整个代码分成三部分,数组交换,拆分,qsort(主函数)三个部分

先写最简单的数组交换吧,这个大家应该都懂

function swap(A, i, j) {
const t = A[i];
A[i] = A[j];
A[j] = t;
}

下面是拆分的过程,其实就是对指针进行移动,找到最后指针所指向的位置

/**
*
* @param {*} A 数组
* @param {*} p 起始下标
* @param {*} r 结束下标 + 1
*/
function dvide(A, p, r) {
// 基准点
const pivot = A[r - 1];

// i初始化是-1,也就是起始下标的前一个
let i = p - 1;

// 循环
for (let j = p; j < r - 1; j++) {
// 如果比基准点小就i++,然后交换元素位置
if (A[j] <= pivot) {
i++;
swap(A, i, j);
}
}
// 最后将基准点插入到i+1的位置
swap(A, i + 1, r - 1);
// 返回最终指针i的位置
return i + 1;
}

主程序主要是通过递归去重复的调用进行拆分,一直拆分到只有一个数字。

/**
*
* @param {*} A 数组
* @param {*} p 起始下标
* @param {*} r 结束下标 + 1
*/
function qsort(A, p, r) {
r = r || A.length;
if (p < r - 1) {
const q = divide(A, p, r);
qsort(A, p, q);
qsort(A, q + 1, r);
}
return A;
}

完整代码

function swap(A, i, j) {
const t = A[i];
A[i] = A[j];
A[j] = t;
}

/**
*
* @param {*} A 数组
* @param {*} p 起始下标
* @param {*} r 结束下标 + 1
*/
function divide(A, p, r) {
const x = A[r - 1];
let i = p - 1;

for (let j = p; j < r - 1; j++) {
if (A[j] <= x) {
i++;
swap(A, i, j);
}
}

swap(A, i + 1, r - 1);

return i + 1;
}

/**
*
* @param {*} A 数组
* @param {*} p 起始下标
* @param {*} r 结束下标 + 1
*/
function qsort(A, p = 0, r) {
r = r || A.length;

if (p < r - 1) {
const q = divide(A, p, r);
qsort(A, p, q);
qsort(A, q + 1, r);
}

return A;
}

总结

第二段的排序算法我们减少了两个 O(n)的操作,得到了一定的性能上的提升,而第一种方法数据规模足够大的情况下会相对来说比较慢一些,快速排序在面试中也常常出现,为了笔试更好写一些可能会有更多的前端会选择第一种方式,但也会有一些为难人的面试官提出一些算法中的问题。而在实际的项目中,我觉得第一种方式可以少用。

4.十大排序空间复杂度和时间复杂度:

十大排序

信息

作者:青颜的天空 链接:https://juejin.cn/post/6844904177504616461 来源:稀土掘金 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。