【算法与数据结构】JavaScript实现十大排序算法(一)

关于排序算法

在这里插入图片描述

稳定排序: 在排序过程中具有相同键值的元素,在排序之后仍然保持相对的原始顺序。意思就是说,现在有两个元素a和b,a排在b的前面,且a==b,排序之后a仍然在b的前面,这就是稳定排序。

非稳定排序: 在排序过程中具有相同键值的元素,在排序之后可能会改变它们的相对顺序。意思是说,现在有两个元素a和b,在原始序列中a排在b前面,排序之后a可能会出现在b后面,它们的相对位置可能会发生变化。

原地排序: 在排序过程中不需要申请多余的存储空间,只利用原来存储待排数据的存储空间进行比较和交换的数据排序。这意味着在原地排序中,排序操作会直接修改原始数据,而不需要创建新的数据结构来存储排序后的结果。

非原地排序: 在排序过程中需要申请额外的存储空间来存储临时数据或排序结果,而不直接在原始数据上进行修改。

冒泡排序

基本思路: 通过相邻元素之间的比较和交换,将排序码小的元素逐渐从底部移向顶部。由于整个排序的过程就像水底下的气泡一样逐渐向上冒,因此称为冒泡排序。

操作步骤:

  • 比较相邻的两个元素。如果第一个元素比第二个元素大,就交换这两个元素;
  • 重复上述步骤,直到数组末尾;
  • 重复上述两个步骤,直到完成排序。
    在这里插入图片描述

例题:

a=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48] 进行从小到大排序。

  <script>
    function BubbleSort(arr) {
    
    
      for (let i in arr) {
    
    
        // 每次循环都能找到一个最大的数放在最右边
        for (let j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
    
    
          if (arr[j] > arr[j + 1]) {
    
    
            let temp = arr[j]
            arr[j] = arr[j + 1]
            arr[j + 1] = temp
          }
        }
      }
      console.log(arr);
      return arr
    }
    let a = [3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48]
    BubbleSort(a)
  </script>

总结: 稳定排序,需要开辟极少的空间,空间复杂度为O(1),时间复杂度为O(n²)。

选择排序

基本思路: 首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序的起始位置,接着再从剩余末排序元素中继续寻找最小(大)元素,放到已排序序列的起始位置。以此类推,直到所有的元素均已排序完毕。

操作步骤:

  • 在数列范围内找到最小(大)元素,与起始位置元素进行交换;
  • 除已经排序过的元素外,在剩余数列范围内找到最小(大)元素,与剩余数列的起始位置元素进行交换。
    在这里插入图片描述
    例题:

a=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48] 进行从小到大排序。

  <script>
    function SelectionSort(arr) {
    
    
      for (let i in arr) {
    
    
        // 声明一个变量,用来接收当前最小值的下标
        let min = i
        for (let j = i; j < arr.length; j++) {
    
    
          if (arr[j] < arr[min]) {
    
    
            min = j
          }
        }
        let temp = arr[i]
        arr[i] = arr[min]
        arr[min] = temp
      }
      console.log(arr);
      return arr
    }
    let a = [3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48]
    SelectionSort(a)
  </script>

分析: 不稳定排序,需要开辟极少的空间,空间复杂度为O(1),时间复杂度为O(n²)。

插入排序

基本思路: 将数组分为两部分,一部分是已排序的,一部分是未排序的。初始时,已排序部分只包含数组的第一个元素,然后依次将未排序部分的元素插入已排序部分,使得已排序部分仍然保持有序。

操作步骤:

  • 将第一个数作为基准,取出第二个数与其进行比较,如果比它大就放右边,比它小就放左边;
  • 取出第三个数,与前一个数进行比较,比它大就放右边,比它小就再往前一个数进行比较,直到遇到一个比它小的数;
  • 一直重复上述步骤
    在这里插入图片描述
    例题:

a=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48] 进行从小到大排序。

  <script>
    function InsertionSort(arr) {
    
    
      // 以第一个数作为基准
      for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
    
    
        let temp = arr[i]
        let j;
        // 如果遍历的元素大于取出的元素,则遍历过的元素都需要后移一位
        for (j = i - 1; j >= 0 && a[j] > temp; j--) {
    
    
          arr[j + 1] = arr[j]
        }
        arr[j + 1] = temp
      }
      console.log(arr);
    }
    let a = [3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48]
    InsertionSort(a)
  </script>

分析: 稳定排序,需要开辟极少的空间,空间复杂度为O(1),时间复杂度为O(n²)。

希尔排序

基本思路: 它是插入排序的一种改进版本,通过将原始数组分成多个子序列,利用插入排序对子序列进行排序,最终合并成一个有序序列。

操作步骤:

  • 选择一个增量序列(间隔序列),通常初始增量为数组长度的一半,然后逐渐减小增量;
  • 按照增量将原始数组分成多个子序列。每个子序列可以视为一个小型数组;
  • 对每个子序列应用插入排序算法,将子序列中的元素进行排序;
  • 逐渐缩小增量,重复上述步骤,直到增量为 1;
  • 最后一次增量为 1 时,整个数组被视为一个序列,再次应用插入排序。

在这里插入图片描述

例题:

a=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48] 进行从小到大排序。

  <script>
    function ShellSort(arr) {
    
    
      // 选择初始的增量(gap)为数组长度的一半Math.floor(arr.length / 2)
      for (let gap = Math.floor(arr.length / 2); gap > 0; gap = Math.floor(gap / 2)) {
    
    
        // 对每个子序列进行插入排序
        for (let i = gap; i < arr.length; i++) {
    
    
          const temp = arr[i]
          let j;
          for (j = i - gap; j >= 0 && arr[j] > temp; j -= gap) {
    
    
            arr[j + gap] = arr[j]
          }
          arr[j + gap] = temp
        }
      }
      console.log(arr);
    }
    let a = [3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48]
    ShellSort(a)
  </script>

分析: 不稳定排序,需要开辟极少的空间,空间复杂度为O(1),时间复杂度为O(nlog(n))。

归并排序

基本思路: 它是一种基于分治策略的排序算法,通过将待排序的数组分割成若干个子序列,分别排序后再合并这些子序列,以达到整体有序的目的。归并排序的主要步骤包括分割、排序和合并三个阶段。

操作步骤:

  • 分割:将待排序的数组分成两个大致相等的子数组,递归地对这两个子数组进行排序;
  • 排序:递归地对每个子数组进行排序,直到子数组的长度为1(只有一个元素),此时认为它是有序的;
  • 合并:将排好序的子数组合并成一个新的有序数组,这一步的关键是将两个有序的子数组合并成一个更大的有序数组。
    在这里插入图片描述
    例题:

a=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48] 进行从小到大排序。

  <script>
    function MergeSort(arr) {
    
    
      if (arr.length <= 1) return arr;

      // 分割数组
      const middle = Math.floor(arr.length / 2)
      const left = arr.slice(0, middle)
      const right = arr.slice(middle)
      // 递归分割+排序
      const leftSort = MergeSort(left)
      const rightSort = MergeSort(right)

      return SequencSort(leftSort, rightSort)
    }
    function SequencSort(left, right) {
    
    
      let result = []
      let leftIndex = 0;
      let rightIndex = 0;
      // 合并两个有序数组
      while (leftIndex < left.length && rightIndex < right.length) {
    
    
        if (left[leftIndex] < right[rightIndex]) {
    
    
          result.push(left[leftIndex])
          leftIndex++
        } else {
    
    
          result.push(right[rightIndex])
          rightIndex++
        }
      }
      // 将剩余的元素添加到结果中
      return result.concat(left.slice(leftIndex), right.slice(rightIndex))
    }
    let a = [3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48]
    MergeSort(a)
  </script>

分析: 稳定排序,空间复杂度为O(n),时间复杂度为O(nlog(n))。

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/aDiaoYa_/article/details/133122263