JS怎样实现插入、交换、选择和归并四种排序
Admin 2022-11-15 群英技术资讯 1217 次浏览
今天小编跟大家讲解下有关“JS怎样实现插入、交换、选择和归并四种排序”的内容 ,相信小伙伴们对这个话题应该有所关注吧,小编也收集到了相关资料,希望小伙伴们看了有所帮助。插入排序有直接插入排序,折半插入排序,希尔排序,这里只实现常用的直接插入排序
将左侧序列看成一个有序序列,每次将一个数字插入该有序序列。
插入时,从有序序列最右侧开始比较,若比较的数较大,后移一位。

function insertSort(array) {
//第一个默认已经排好
for (let i = 1; i < array.length; i++) {
let target = i;
for (let j = i - 1; j >= 0; j--) {
if (array[target] < array[j]) {
[array[target], array[j]] = [array[j], array[target]]
target = j;
} else {
break;
}
}
}
return array;
}
复杂度
时间复杂度:O(n2)
空间复杂度:O(1)
稳定性
稳定
循环数组,比较当前元素和上一个元素,如果当前元素比上一个元素小,向下冒泡。
这样一次循环之后最前一个数就是本数组最小的数。
下一次循环继续上面的操作,不循环已经排序好的数。
优化:当一次循环没有发生冒泡,说明已经排序完成,停止循环。
function bubbleSort(array) {
//第一个循环是所需次数
for (let j = 0; j < array.length; j++) {
let complete = true;
for (let i = array.length-1; i>j; i--) {
// 比较相邻数
if (array[i] < array[i -1]) {
[array[i], array[i - 1]] = [array[i - 1], array[i]];
complete = false;
}
}
// 没有冒泡结束循环
if (complete) {
break;
}
}
return array;
}
复杂度
时间复杂度:O(n2)
空间复杂度:O(1)
稳定性
稳定
快速排序: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比另一部分的所有数据要小,再按这种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,使整个数据变成有序序列。
实现步骤:
从上面的步骤中我们可以看出,快速排序也利用了分治的思想(将问题分解成一些小问题递归求解)
下面是对序列6、1、2、7、9、3、4、5、10、8排序的过程:


//JS自带的sort()就是快排
function quickSort(array, start, end) {
if (end - start < 1) {
return;
}
const target = array[start];
let l = start;
let r = end;
while (l < r) {
while (l < r && array[r] >= target) {
r--;
}
array[l] = array[r];
while (l < r && array[l] < target) {
l++;
}
array[r] = array[l];
}
array[l] = target;
quickSort(array, start, l - 1);
quickSort(array, l + 1, end);
return array;
}
复杂度
时间复杂度:平均O(nlogn),最坏O(n2),实际上大多数情况下小于O(nlogn)
空间复杂度:O(logn)(递归调用消耗)
稳定性
不稳定
每次循环选取一个最小的数字放到前面的有序序列中。

function selectionSort(array) {
for (let i = 0; i < array.length - 1; i++) {
let minIndex = i;
for (let j = i + 1; j < array.length; j++) {
if (array[j] < array[minIndex]) {
minIndex = j;
}
}
[array[minIndex], array[i]] = [array[i], array[minIndex]];
}
}
复杂度
时间复杂度:O(n2)
空间复杂度:O(1)
稳定性
不稳定
创建一个大顶堆,大顶堆的堆顶一定是最大的元素。
交换第一个元素和最后一个元素,让剩余的元素继续调整为大顶堆。
从后往前以此和第一个元素交换并重新构建,排序完成。
function heapSort(array) {
creatHeap(array);
console.log(array);
// 交换第一个和最后一个元素,然后重新调整大顶堆
for (let i = array.length - 1; i > 0; i--) {
[array[i], array[0]] = [array[0], array[i]];
adjust(array, 0, i);
}
return array;
}
// 构建大顶堆,从第一个非叶子节点开始,进行下沉操作
function creatHeap(array) {
const len = array.length;
const start = parseInt(len / 2) - 1;
for (let i = start; i >= 0; i--) {
adjust(array, i, len);
}
}
// 将第target个元素进行下沉,孩子节点有比他大的就下沉
function adjust(array, target, len) {
for (let i = 2 * target + 1; i < len; i = 2 * i + 1) {
// 找到孩子节点中最大的
if (i + 1 < len && array[i + 1] > array[i]) {
i = i + 1;
}
// 下沉
if (array[i] > array[target]) {
[array[i], array[target]] = [array[target], array[i]]
target = i;
} else {
break;
}
}
}
复杂度
时间复杂度:O(nlogn)
空间复杂度:O(1)
稳定性
不稳定
利用归并的思想实现的排序方法。
该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。(分治法将问题分成一些小的问题然后递归求解,而治的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。
分割:
归并:
如果需要合并,那么左右两数组已经有序了。
创建一个临时存储数组temp,比较两数组第一个元素,将较小的元素加入临时数组
若左右数组有一个为空,那么此时另一个数组一定大于temp中的所有元素,直接将其所有元素加入temp

function mergeSort(array) {
if (array.length < 2) {
return array;
}
const mid = Math.floor(array.length / 2);
const front = array.slice(0, mid);
const end = array.slice(mid);
return merge(mergeSort(front), mergeSort(end));
}
function merge(front, end) {
const temp = [];
while (front.length && end.length) {
if (front[0] < end[0]) {
temp.push(front.shift());
} else {
temp.push(end.shift());
}
}
while (front.length) {
temp.push(front.shift());
}
while (end.length) {
temp.push(end.shift());
}
return temp;
}
做题时,上面多了删除过程,特别大的例子,时间也可能会超,用下面的方法
function merge(left, right){
let leftLen = left.length, rightLen = right.length;
let i = 0, j = 0;
let temp = new Array(leftLen + rightLen);
for(let cur = 0; cur < leftLen + rightLen; cur++){
// 检查i, j有没有超界
if(i >= leftLen) temp[cur]= right[j++];
else if(j >= rightLen) temp[cur] = left[i++];
else if(left[i] <= right[j]){
temp[cur] = left[i++];
}else{
temp[cur] = right[j++];
}
}
return temp;
}
复杂度
时间复杂度:O(nlogn)
空间复杂度:O(n)
稳定性
稳定
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