ソートアルゴリズムの概要 - クイックソート

一連の考え

1. 中間位置のmidValueを見つけます。
2. 配列を走査し、midValueより小さい場合は左側に配置し、midValueより大きい場合は右側に配置します。 3. 再帰を継続し、最後に連結して戻ります

MidValue を取得するには 2 つの方法があります:
1. スプライスを使用して元の配列が変更されます
2. スライスを使用しても元の配列は変更されません [推奨]

2 点の場合、時間計算量は O(logn) ですが、
他のソートは一般的に O(n^2) であり、クイック ソート O(n*logn) の方が比較的優れています。

コード

/**
 * 快速排序(使用 splice)
 * @param arr number arr
 */
export function quickSort1(arr: number[]): number[] {
    
    
    const length = arr.length
    if (length === 0) return arr

    const midIndex = Math.floor(length / 2)
    const midValue = arr.splice(midIndex, 1)[0]

    const left: number[] = []
    const right: number[] = []

    // 注意:这里不用直接用 length ,而是用 arr.length 。因为 arr 已经被 splice 给修改了
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    
    
        const n = arr[i]
        if (n < midValue) {
    
    
            // 小于 midValue ,则放在 left
            left.push(n)
        } else {
    
    
            // 大于 midValue ,则放在 right
            right.push(n)
        }
    }

    return quickSort1(left).concat(
        [midValue],
        quickSort1(right)
    )
}
/**
 * 快速排序(使用 slice)
 * @param arr number arr
 */
export function quickSort2(arr: number[]): number[] {
    
    
    const length = arr.length
    if (length === 0) return arr

    const midIndex = Math.floor(length / 2)
    const midValue = arr.slice(midIndex, midIndex + 1)[0]

    const left: number[] = []
    const right: number[] = []

    for (let i = 0; i < length; i++) {
    
    
        if (i !== midIndex) {
    
    
            const n = arr[i]
            if (n < midValue) {
    
    
                // 小于 midValue ,则放在 left
                left.push(n)
            } else {
    
    
                // 大于 midValue ,则放在 right
                right.push(n)
            }
        }
    }

    return quickSort2(left).concat(
        [midValue],
        quickSort2(right)
    )
}
// 功能测试
const arr1 = [1, 6, 2, 7, 3, 8, 4, 9, 5]
console.info(quickSort2(arr1))

スプライスとスライスのパフォーマンスの比較

// 性能测试
const arr1 = []
for (let i = 0; i < 10 * 10000; i++) {
    
    
    arr1.push(Math.floor(Math.random() * 1000))
}
console.time('quickSort1')
quickSort1(arr1)
console.timeEnd('quickSort1') // 74ms

const arr2 = []
for (let i = 0; i < 10 * 10000; i++) {
    
    
    arr2.push(Math.floor(Math.random() * 1000))
}
console.time('quickSort2')
quickSort2(arr2)
console.timeEnd('quickSort2') // 82ms

時間差はほぼ同じであることがわかり、その理由を分析します。
1. アルゴリズム自体の複雑さはすでに O(n*logn) に達するほど高い
2. スプライスは徐々に二分化した後に実行され、二分化が完了するすぐに桁が下がります

次に、スプ​​ライスとスライスを別々に比較します。

// 单独比较 splice 和 slice
const arr1 = []
for (let i = 0; i < 10 * 10000; i++) {
    
    
    arr1.push(Math.floor(Math.random() * 1000))
}
console.time('splice')
arr1.splice(5 * 10000, 1)
console.timeEnd('splice')  // 0.08ms
const arr2 = []
for (let i = 0; i < 10 * 10000; i++) {
    
    
    arr2.push(Math.floor(Math.random() * 1000))
}
console.time('slice')
arr2.slice(5 * 10000, 5 * 10000 + 1)
console.timeEnd('slice') // 0.007ms

スライスはスプライスよりも約 10 倍高速ですが、それでも高速です。

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転載: blog.csdn.net/weixin_43972437/article/details/130375130
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