JavaScript实现多种排序算法


Posted in Javascript onFebruary 24, 2016

笔试面试经常涉及各种算法,本文简要介绍常用的一些算法,并用JavaScript实现。

1、插入排序

1)算法简介

插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。插入排序在实现上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的额外空间的排序),因而在从后向前扫描过程中,需要反复把已排序元素逐步向后挪位,为最新元素提供插入空间。

2)算法描述和实现

一般来说,插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下:

从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;
取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描;
如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置;
重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置;
将新元素插入到该位置后;
重复步骤2~5。
JavaScript代码实现:

function insertionSort(array) {
  if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === 'Array') {
    for (var i = 1; i < array.length; i++) {
      var key = array[i];
      var j = i - 1;
      while (j >= 0 && array[j] > key) {
        array[j + 1] = array[j];
        j--;
      }
      array[j + 1] = key;
    }
    return array;
  } else {
    return 'array is not an Array!';
  }
}

3)算法分析

最佳情况:输入数组按升序排列。T(n) = O(n)
最坏情况:输入数组按降序排列。T(n) = O(n2)
平均情况:T(n) = O(n2)
二、二分插入排序

1)算法简介

二分插入(Binary-insert-sort)排序是一种在直接插入排序算法上进行小改动的排序算法。其与直接插入排序算法最大的区别在于查找插入位置时使用的是二分查找的方式,在速度上有一定提升。

2)算法描述和实现

一般来说,插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下:

从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;
取出下一个元素,在已经排序的元素序列中二分查找到第一个比它大的数的位置;
将新元素插入到该位置后;
重复上述两步。
JavaScript代码实现:

function binaryInsertionSort(array) {
  if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === 'Array') {
    for (var i = 1; i < array.length; i++) {
      var key = array[i], left = 0, right = i - 1;
      while (left <= right) {
        var middle = parseInt((left + right) / 2);
        if (key < array[middle]) {
          right = middle - 1;
        } else {
          left = middle + 1;
        }
      }
      for (var j = i - 1; j >= left; j--) {
        array[j + 1] = array[j];
      }
      array[left] = key;
    }
    return array;
  } else {
    return 'array is not an Array!';
  }
}

3)算法分析

最佳情况:T(n) = O(nlogn)
最差情况:T(n) = O(n2)
平均情况:T(n) = O(n2)
三、选择排序

1)算法简介

选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。

2)算法描述和实现

n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下:

初始状态:无序区为R[1..n],有序区为空;
第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时,当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n)。该趟排序从当前无序区中选出关键字最小的记录 R[k],将它与无序区的第1个记录R交换,使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区;
n-1趟结束,数组有序化了。
JavaScript代码实现:

function selectionSort(array) {
  if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === 'Array') {
    var len = array.length, temp;
    for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
      var min = array[i];
      for (var j = i + 1; j < len; j++) {
        if (array[j] < min) {
          temp = min;
          min = array[j];
          array[j] = temp;
        }
      }
      array[i] = min;
    }
    return array;
  } else {
    return 'array is not an Array!';
  }
}

3)算法分析

最佳情况:T(n) = O(n2)
最差情况:T(n) = O(n2)
平均情况:T(n) = O(n2)
四、冒泡排序

1)算法简介

冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。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。

2)算法描述和实现

具体算法描述如下:

比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们两个;
对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;
重复步骤1~3,直到排序完成。
JavaScript代码实现:

function bubbleSort(array) {
  if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === 'Array') {
    var len = array.length, temp;
    for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
      for (var j = len - 1; j >= i; j--) {
        if (array[j] < array[j - 1]) {
          temp = array[j];
          array[j] = array[j - 1];
          array[j - 1] = temp;
        }
      }
    }
    return array;
  } else {
    return 'array is not an Array!';
  }
}

3)算法分析

最佳情况:T(n) = O(n)
最差情况:T(n) = O(n2)
平均情况:T(n) = O(n2)
五、快速排序

1)算法简介

快速排序的基本思想:通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序。

2)算法描述和实现

快速排序使用分治法来把一个串(list)分为两个子串(sub-lists)。具体算法描述如下:

从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot);
重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作;
递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
JavaScript代码实现:

//方法一
function quickSort(array, left, right) {
  if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === 'Array' && typeof left === 'number' && typeof right === 'number') {
    if (left < right) {
      var x = array[right], i = left - 1, temp;
      for (var j = left; j <= right; j++) {
        if (array[j] <= x) {
          i++;
          temp = array[i];
          array[i] = array[j];
          array[j] = temp;
        }
      }
      quickSort(array, left, i - 1);
      quickSort(array, i + 1, right);
    };
  } else {
    return 'array is not an Array or left or right is not a number!';
  }
} 
var aaa = [3, 5, 2, 9, 1];
quickSort(aaa, 0, aaa.length - 1);
console.log(aaa);
 
//方法二
var quickSort = function(arr) {
if (arr.length <= 1) { return arr; }

var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);

var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];

var left = [];

var right = [];

for (var i = 0; i < arr.length; i++){


if (arr[i] < pivot) {



left.push(arr[i]);


} else {



right.push(arr[i]);


}

}

return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right));
};

3)算法分析

最佳情况:T(n) = O(nlogn)
最差情况:T(n) = O(n2)
平均情况:T(n) = O(nlogn)
六、堆排序

1)算法简介

堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。

2)算法描述和实现

具体算法描述如下:

将初始待排序关键字序列(R1,R2....Rn)构建成大顶堆,此堆为初始的无序区;
将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换,此时得到新的无序区(R1,R2,......Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2...n-1]<=R[n];
由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质,因此需要对当前无序区(R1,R2,......Rn-1)调整为新堆,然后再次将R[1]与无序区最后一个元素交换,得到新的无序区(R1,R2....Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元素个数为n-1,则整个排序过程完成。
JavaScript代码实现:

/*方法说明:堆排序
@param array 待排序数组*/
      
function heapSort(array) {
  if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === 'Array') {
    
//建堆
    var heapSize = array.length, temp;
    for (var i = Math.floor(heapSize / 2); i >= 0; i--) {
      heapify(array, i, heapSize);
    }
 
    
//堆排序
    for (var j = heapSize - 1; j >= 1; j--) {
      temp = array[0];
      array[0] = array[j];
      array[j] = temp;
      heapify(array, 0, --heapSize);
    }
  } else {
    return 'array is not an Array!';
  }
}
/*方法说明:维护堆的性质
@param arr 数组
@param x  数组下标
@param len 堆大小*/
function heapify(arr, x, len) {
  if (Object.prototype.toString.call(arr).slice(8, -1) === 'Array' && typeof x === 'number') {
    var l = 2 * x, r = 2 * x + 1, largest = x, temp;
    if (l < len && arr[l] > arr[largest]) {
      largest = l;
    }
    if (r < len && arr[r] > arr[largest]) {
      largest = r;
    }
    if (largest != x) {
      temp = arr[x];
      arr[x] = arr[largest];
      arr[largest] = temp;
      heapify(arr, largest, len);
    }
  } else {
    return 'arr is not an Array or x is not a number!';
  }
}

3)算法分析

最佳情况:T(n) = O(nlogn)
最差情况:T(n) = O(nlogn)
平均情况:T(n) = O(nlogn)
七、归并排序

1)算法简介

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。归并排序是一种稳定的排序方法。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为2-路归并。

2)算法描述和实现

具体算法描述如下:

把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列;
对这两个子序列分别采用归并排序;
将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
JavaScript代码实现:

function mergeSort(array, p, r) {
  if (p < r) {
    var q = Math.floor((p + r) / 2);
    mergeSort(array, p, q);
    mergeSort(array, q + 1, r);
    merge(array, p, q, r);
  }
}
function merge(array, p, q, r) {
  var n1 = q - p + 1, n2 = r - q, left = [], right = [], m = n = 0;
  for (var i = 0; i < n1; i++) {
    left[i] = array[p + i];
  }
  for (var j = 0; j < n2; j++) {
    right[j] = array[q + 1 + j];
  }
  left[n1] = right[n2] = Number.MAX_VALUE;
  for (var k = p; k <= r; k++) {
    if (left[m] <= right[n]) {
      array[k] = left[m];
      m++;
    } else {
      array[k] = right[n];
      n++;
    }
  }
}

3)算法分析

最佳情况:T(n) = O(n)
最差情况:T(n) = O(nlogn)
平均情况:T(n) = O(nlogn)
八、桶排序

1)算法简介

桶排序 (Bucket sort)的工作的原理:假设输入数据服从均匀分布,将数据分到有限数量的桶里,每个桶再分别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序)。

2)算法描述和实现

具体算法描述如下:

设置一个定量的数组当作空桶;
遍历输入数据,并且把数据一个一个放到对应的桶里去;
对每个不是空的桶进行排序;
从不是空的桶里把排好序的数据拼接起来。
JavaScript代码实现:

/*方法说明:桶排序
@param array 数组
@param num  桶的数量*/
function bucketSort(array, num) {
  if (array.length <= 1) {
    return array;
  }
  var len = array.length, buckets = [], result = [], min = max = array[0], regex = '/^[1-9]+[0-9]*$/', space, n = 0;
  num = num || ((num > 1 && regex.test(num)) ? num : 10);
  for (var i = 1; i < len; i++) {
    min = min <= array[i] ? min : array[i];
    max = max >= array[i] ? max : array[i];
  }
  space = (max - min + 1) / num;
  for (var j = 0; j < len; j++) {
    var index = Math.floor((array[j] - min) / space);
    if (buckets[index]) {  
// 非空桶,插入排序
      var k = buckets[index].length - 1;
      while (k >= 0 && buckets[index][k] > array[j]) {
        buckets[index][k + 1] = buckets[index][k];
        k--;
      }
      buckets[index][k + 1] = array[j];
    } else {  
//空桶,初始化
      buckets[index] = [];
      buckets[index].push(array[j]);
    }
  }
  while (n < num) {
    result = result.concat(buckets[n]);
    n++;
  }
  return result;
}

3)算法分析

桶排序最好情况下使用线性时间O(n),桶排序的时间复杂度,取决与对各个桶之间数据进行排序的时间复杂度,因为其它部分的时间复杂度都为O(n)。很显然,桶划分的越小,各个桶之间的数据越少,排序所用的时间也会越少。但相应的空间消耗就会增大。

九、计数排序

1)算法简介

计数排序(Counting sort)是一种稳定的排序算法。计数排序使用一个额外的数组C,其中第i个元素是待排序数组A中值等于i的元素的个数。然后根据数组C来将A中的元素排到正确的位置。它只能对整数进行排序。

2)算法描述和实现

具体算法描述如下:

找出待排序的数组中最大和最小的元素;
统计数组中每个值为i的元素出现的次数,存入数组C的第i项;
对所有的计数累加(从C中的第一个元素开始,每一项和前一项相加);
反向填充目标数组:将每个元素i放在新数组的第C(i)项,每放一个元素就将C(i)减去1。
JavaScript代码实现:

function countingSort(array) {
  var len = array.length, B = [], C = [], min = max = array[0];
  for (var i = 0; i < len; i++) {
    min = min <= array[i] ? min : array[i];
    max = max >= array[i] ? max : array[i];
    C[array[i]] = C[array[i]] ? C[array[i]] + 1 : 1;
  }
  for (var j = min; j < max; j++) {
    C[j + 1] = (C[j + 1] || 0) + (C[j] || 0);
  }
  for (var k = len - 1; k >=0; k--) {
    B[C[array[k]] - 1] = array[k];
    C[array[k]]--;
  }
  return B;
}

3)算法分析

当输入的元素是n 个0到k之间的整数时,它的运行时间是 O(n + k)。计数排序不是比较排序,排序的速度快于任何比较排序算法。由于用来计数的数组C的长度取决于待排序数组中数据的范围(等于待排序数组的最大值与最小值的差加上1),这使得计数排序对于数据范围很大的数组,需要大量时间和内存。

以上就是关于常见javascript排序算法的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。

Javascript 相关文章推荐
JQUERY 浏览器判断实现函数
Aug 20 Javascript
javascript十个最常用的自定义函数(中文版)
Sep 07 Javascript
使用apply方法处理数组的三个技巧[译]
Sep 20 Javascript
简易js代码实现计算器操作
Apr 15 Javascript
js怎么覆盖原有方法实现重写
Sep 04 Javascript
原生js和jQuery随意改变div属性style的名称和值
Oct 22 Javascript
jQuery实现页面评论栏中访客信息自动填写功能的方法
May 23 Javascript
基于Bootstrap里面的Button dropdown打造自定义select
May 30 Javascript
JavaScript数据类型和变量_动力节点Java学院整理
Jun 26 Javascript
vue在手机中通过本机IP地址访问webApp的方法
Aug 15 Javascript
javascript使用正则表达式实现注册登入校验
Sep 23 Javascript
vue elementUI表格控制对应列
Apr 13 Vue.js
JavaScript中的时间处理小结
Feb 24 #Javascript
JS设置cookie、读取cookie
Feb 24 #Javascript
jquery form表单获取内容以及绑定数据
Feb 24 #Javascript
javascript cookie的简单应用
Feb 24 #Javascript
javascript的正则匹配方法学习
Feb 24 #Javascript
适用于javascript开发者的Processing.js入门教程
Feb 24 #Javascript
JavaScript设计模式经典之命令模式
Feb 24 #Javascript
You might like
PHP实现文件安全下载
2006/10/09 PHP
PHP 获取MSN好友列表的代码(2009-05-14测试通过)
2009/09/09 PHP
PHP实现的MD5结合RSA签名算法实例
2017/10/07 PHP
jquery win 7透明弹出层效果的简单代码
2013/08/06 Javascript
jQuery设置与获取HTML,文本和值的简单实例
2014/02/26 Javascript
实现音乐播放器的代码(html5+css3+jquery)
2015/08/04 Javascript
Bootstrap入门书籍之(五)导航条、分页导航
2016/02/17 Javascript
javascript实现标签切换代码示例
2016/05/22 Javascript
Backbone View 之间通信的三种方式
2016/08/09 Javascript
JS文件/图片从电脑里面拖拽到浏览器上传文件/图片
2017/03/08 Javascript
vue实现app页面切换动画效果实例
2017/05/23 Javascript
AngularJS实现进度条功能示例
2017/07/05 Javascript
VueJS 集成 Medium Editor的示例代码 (自定义编辑器按钮)
2017/08/24 Javascript
javascript头像上传代码实例
2019/09/28 Javascript
[42:34]VP vs VG 2018国际邀请赛小组赛BO2 第一场 8.19
2018/08/21 DOTA
删除目录下相同文件的python代码(逐级优化)
2012/05/25 Python
闭包在python中的应用之translate和maketrans用法详解
2014/08/27 Python
Python计算三维矢量幅度的方法
2015/06/15 Python
Python将多个list合并为1个list的方法
2018/06/27 Python
Linux下多个Python版本安装教程
2018/08/15 Python
pycharm安装和首次使用教程
2018/08/27 Python
Python Threading 线程/互斥锁/死锁/GIL锁
2019/07/21 Python
python经典趣味24点游戏程序设计
2019/07/26 Python
Python爬虫学习之获取指定网页源码
2019/07/30 Python
python hash每次调用结果不同的原因
2019/11/21 Python
Python3搭建http服务器的实现代码
2020/02/11 Python
通过实例解析python创建进程常用方法
2020/06/19 Python
微软瑞士官方网站:Microsoft瑞士
2018/04/20 全球购物
美国购买舞会礼服网站:Couture Candy
2019/12/29 全球购物
污水厂厂长岗位职责
2014/01/04 职场文书
工作决心书范文
2014/03/11 职场文书
股票投资建议书
2014/05/19 职场文书
党员个人对照检查材料思想汇报
2014/09/16 职场文书
会计试用期自我评价
2014/09/19 职场文书
五星级酒店宣传口号
2015/12/25 职场文书
Html5获取用户当前位置的几种方式
2022/01/18 HTML / CSS