重复遍历要排序的元素列,依次比较两个相邻的元素,前一个元素若比后一个元素大则互换位置。以升序排序为例,最大的元素会在第一次遍历后“冒泡”到数组的末端。假如数组长度为n,在n-1次遍历后可完成排序。
let arr = [1, 5, 2, 9, 7, 4, 2, 3, 6, 8]
function bubbleSort(arr) {
let time = arr.length - 1
while (time) {
let i = 0
while (i
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。
let arr = [1, 5, 2, 9, 7, 4, 2, 3, 6, 8]
function quickSort(arr) {
if (arr.length <= 1) return arr
let pivotVal = arr[0],
smallers = [],
biggers = [],
idx = 1
while (idx < arr.length) {
if (pivotVal > arr[idx]) {
smallers.push(arr[idx])
} else {
biggers.push(arr[idx])
}
idx ++
}
return quickSort(smallers).concat(pivotVal, quickSort(biggers))
}
quickSort(arr)
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这种方法较好理解,就是找一个基准元素,一般是数组的第1位,然后遍历数组,比基准元素大的元素扔进去一个临时数组里,较小的扔进另一个临时数组里,最后把这两个数组和基准元素按顺序拼接起来。当然临时数组还要递归调用方法来对内部继续进行拆分,直到最后产生的临时数组长度为0或1为止。
接下来对此方法进行优化,毕竟这样一套递归下来,新建了不少临时数组,对性能会有一定的影响。
let arr = [1, 5, 2, 9, 7, 4, 2, 3, 6, 8]
function quickSort2(arr, start, end) {
while(start >= end) return
let pivot = start,
pivotVal = arr[pivot],
idx = pivot + 1
while (idx <= end) {
if (arr[idx] < pivotVal) {
pivot ++
if (arr[pivot] != arr[idx]) {
[arr[pivot], arr[idx]] = [arr[idx], arr[pivot]]
}
}
idx ++
}
[arr[pivot], arr[start]] = [arr[start], arr[pivot]]
quickSort2(arr, pivot + 1, end)
quickSort2(arr, 0, pivot - 1)
}
quickSort2(arr, 0, arr.length-1)
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原理就是以数组的第一个元素为基准元素,从第二个元素开始对基准元素进行比较,如果比基准元素小则让基准点前进一位,同时把现基准点上的值与对比元素的值对换。一次遍历下来后,现基准点所在的位置就是最后一个比基准元素小的元素所在的位置,右边是大于或者等于基准元素的元素,左边是小于基准元素的元素(除了第一位,第一位是基准元素),所以最后一步操作就是让现基准点上的元素和第一位上的元素(基准元素)互换,确保基准点和基准元素对应上。之后递归调用就可以完成。
快速排序,简单高效,但是当序列长度在5到25之间时,直接插入排序的速度比快速排序快至少10%, 改进后的快速排序,当数据规模小于25时,采用直接插入排序。
当插入第i(i ≥ 1)个元素时,假设前面从arr[0]到arr[i-1]已经有序,那么只需将arr[i]和前面那些有序的数值进行比较,找到自己应该插入的位置即可,原来位置上的元素一次向后顺移。
let arr = [0, 99, 2, 6, 1, 10, 2, 3, 1, 9, 0]
function insertSort(arr) {
let idx = 1
while(idx < arr.length) {
while(idx > 0) {
if (arr[idx] >= arr[idx-1]) break
[arr[idx], arr[idx-1]] = [arr[idx-1], arr[idx]]
idx --
}
idx ++
}
}
insertSort(arr)
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