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JS 排序算法详解(冒泡排序 选择排序 插入排序 希尔排序 快速排序)

时间:2019-01-12 16:33:44

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JS 排序算法详解(冒泡排序 选择排序 插入排序 希尔排序 快速排序)

JS 排序算法详解(冒泡排序,选择排序,插入排序,希尔排序,快速排序)

一、 大O表示法

在进行排序算法之前,我们得先掌握一种对算法效率的表示方法,大O表示法

我们使用大O表示法来表示算法的时间复杂度,是用来表示算法的速度随着数据量的变化而如何变化的。

常见的大O表示函数:

O(1):常数的O(log n):对数的O(n):线性的O(n*log(n)):线性和对数乘积O(n2):平方O(2n):指数

推导大O表示法的方式:

用 常量1取代运行时间中所有的加法常量在修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项如果最高存在且不为1,则去除与这个项相乘的常数

二、排序算法

排序算法有很多很多,这里就不全部实现,只实现一些比较常见的排序算法。

简单排序:冒泡排序、选择排序、插入排序

高级排序:希尔排序、快速排序

1.冒泡排序

冒泡排序算法相对其他排序运行效率较低,但是它是最简单的一种排序。

原理:冒泡排序的原理(以递增序为例)是每次从头开始依次比较相邻的两个元素,如果后面一个元素比前一个要小,说明顺序不对,则将它们交换,本次循环完毕之后再次从头开始扫描,直到某次扫描中没有元素交换,说明每个元素都不比它后面的元素大,至此排序完成。

过程:

代码:

// 冒泡排序function bubbleSort (array) {for(var i = 0; i < array.length - 1; i++) {// 表示比较的趟数for(var j = 0; j < array.length - i - 1; j++) {// 表示比较的次数if(array[j] > array[j+1]) {var temp = array[j+1]; array[j+1] = array[j];array[j] = temp;}}}}// 测试var array = [3,24,7,1,2,10,6,12];bubbleSort(array);console.log(array.toString());// 结果为:1,2,3,6,7,10,12,24

效率

冒泡排序的比较次数:

通过大O表示法来推导过程,n个数字比较时,第一次循环比较n-1次,第二次循环比较n-2次,第三次比较n-3次,…,直到最后一次比较1次。

比较次数:(n-1)+(n-2)+(n-3)+ … +3+2+1

所以比较次数是:n*(n-1)/2

根据大O表示法只保留最高阶项,去除常量,只剩n*n冒泡排序的交换次数:

交换次数不是确定的,所以以每两次比较交换一次来进行计算

交换次数:n*(n-1)/4

根据大O表示法只保留最高阶项,去除常量,只剩n*n

因此冒泡排序的大O表示法为O(n2)

2.选择排序

选择排序可以看作是冒泡排序的改进版本。

思路:选择排序,从头至尾扫描序列,找出最小的一个元素,和第一个元素交换,接着从剩下的元素中继续这种选择和交换方式,最终得到一个有序序列。

过程:

代码:

// 选择排序function selectionSort(array) {var min;for(var i = 0; i < array.length - 1; i++) {// 外层循环,从0位置开始取数据min = i;for(var j = i + 1; j < array.length; j++) {// 内层循环,从i+1位置开始选择出最小的数据if(array[min] > array[j]) {min = j; // 找到小的数据,并且对min赋值}}var temp = array[min]; // 此时最小的数据就是第min个位置的数据,min和i位置数据交换array[min] = array[i];array[i] = temp;}}// 测试var array = [4,8,2,7,3,1];selectionSort(array);console.log(array.toString());// 结果为:1,2,3,4,7,8

效率:

选择排序的比较次数:

选择排序和冒泡排序的比较次数都是:n*(n-1)/2

用大O表示法都是O(n2)选择排序的交换次数:

选择排序每次进行选择时,最多需要交换1次,一共遍历n-1次

用大O表示法就是O(n)

所以选择排序通常认为在执行效率上是高于冒泡排序的

3.插入排序

插入排序是简单排序中效率最好的一种,而且插入排序也是学习其他高级排序的基础。

思路:

将待排序序列中第一个元素看做一个有序序列,把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列,从头到尾依次扫描未排序序列,将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。

过程:

代码:

// 插入排序function insertionSort(array) {for(var i = 1; i < array.length; i++) {// 外层循环,从第1个位置开始获取数据,向前面局部有序进行插入var temp = array[i]; // 取出要插入的元素var j = i; while(array[j - 1] > temp && j > 0) {// 内层循环,将要插入的元素和前面的元素依次进行比较,找到合适的插入位置array[j] = array[j-1];j--;}// 将temp放置到j位置上array[j] = temp;}}

效率:

插入排序的比较次数:

第一次最多需要比较1次,第二次最多需要比较2次,……,最后一次最多需要比较n-1次。

因此插入排序的最多比较次数是1+2+3+…+n-1 = n*(n-1)/2

但是每次插入我们大概只需要进行一半的比较

所以插入排序的比较次数为n*(n-1)/4, 相对于冒泡和选择排序,比较次数少了一半。插入排序的复制次数:

第一次最多需要复制1次,第二次最多需要复制2次,……,最后一次最多需要复制n-1次。

因此插入排序的最多复制次数是n*(n-1)/2

但是每次复制我们大概只需要进行一半的复制

所以插入排序的复制次数为n*(n-1)/4

4.希尔排序

希尔排序是插入排序的一种高效的改进版,并且效率比插入排序更快。

插入排序的问题:

由于希尔排序基于插入排序,所以我们需要回顾一下插入排序以及它的问题。

插入排序的问题:

假设一个较小的数据项在很靠近右端的位置上,这里本来应该时较大的数据项的位置,要把这个小数据项移动到左边的正确位置,所有的中间数据项都必须向右移动一位,每个步骤对数据项都进行n次复制,平均下来就是移动n/2次,n个元素就是n*n/2= n2/2,所以插入排序的效率时O(n2)。

如果有某种方式,不需要一个个移动所有中间的数据项,就能把较小的数据项移动到左边,那么算法的执行效率就会有很大的改进。

思路:

希尔排序就是把无序的数组分割成很多的子序列,子序列不是逐段分割的,而是相隔特定增量的子序列,对各个子序列进行插入排序,然后再选择一个更小的增量,将之前排序后的数组按这个增量分割成多个子序列,对各个子序列进行插入排序,……,不断选择更小的增量,直到增量为1时,再对序列进行一次插入排序,使序列最终成为有序序列,即排序完成。

希尔排序增量的选择:

初始增量为n/2,下一次的增量为原来的1/2,直到增量为1。

比如对于n = 100的数组,增量间隔序列为:50,25,12,6,3,1

过程:

代码:

// 希尔排序function shellSort(array) {// 获取数组的长度var length = array.length;// 初始化增量var gap = Math.floor(length / 2);// 循环让gap不断减小,直到为1while(gap >= 1) {// 以gap为间隔,进行分组,对分组进行插入排序for(var i = gap; i < length; i++) {var temp = array[i];var j = i;while(array[j-gap] > temp && j > gap - 1) {array[j] = array[j - gap]; j -= gap;}// 将j位置的元素赋值temparray[j] = temp;}// 增量变化gap = Math.floor(gap / 2);}}// 测试:var array = [62,88,58,47,61,35,73,51,99,37,93];shellSort(array);console.log(array.toString());// 结果为:35,37,47,51,58,61,62,73,88,93,99

效率:

希尔排序的效率和增量是有关系的,但是,它的效率证明非常困难,甚至某些增量的效率至今没有呗证明出来。但是经过统计,希尔排序使用原始增量,最坏情况下的的时间复杂度为O(n2),通常都要好于O(n2)。

总之,我们使用希尔排序大多数情况下效率都高于简单排序。

5.快速排序

快速排序几乎可以说是目前所有排序算法中,最快的一种排序算法。

快速排序其实是冒泡排序的升级版本,冒泡排序需要经过很多次交换,才能在一次循环中,将最大值放在正确的位置,而快速排序可以在一次循环中,找到某个元素的正确位置,并且该元素之后也不需要任何移动。

快速排序的思想就是分而治之

思路:

快速排序采用分而治之的思想,将待排序的数中取出一个数作为基准数,将比这个数大的数字全部放在它的右边,比这个数字小的或者等于的全部放在它的左边,再对左右区间重复第二步,直到各个区间只有一个数。基准值我选择数组的第一项。

过程:

代码:

// 快排顶层调用函数function quickSort(arr) {return quick(arr, 0, arr.length-1);}// 快排递归调用函数function quick(arr, start, end) {var base = arr[start];var i = start, j = end;if(i >= j) return [];while(i < j) {while( i < j && arr[j] >= base) j--;arr[i] = arr[j];while( i <j && arr[i] < base) i++;arr[j] = arr[i];}arr[i] = base;quick(arr, start, i-1);quick(arr, i+1, end);return arr;}var array = [8,7,9,48,1,59,65,14,18,7,3,84,159];var res = quickSort(array);console.log(res);// 结果为:[1, 3, 7, 7, 8, 9,14, 18, 48, 59, 65, 84, 159]

效率:

快速排序被认为是速度最快的排序算法。

快速排序的平均速率是O(n * log n)

(如果有什么错误,欢迎大佬在评论区指正,thank you~)

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