今天带来常见九大排序与基本算法JS篇。
下面一张图看9大排序...
由此可见
稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面;
不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后a可能会出现在b的后面;
内排序:所有排序操作都在内存中完成;
外排序:由于数据太大,因此把数据放在磁盘中,而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行;
时间复杂度: 一个算法执行所耗费的时间。
空间复杂度:运行完一个程序所需内存的大小。
选择一个排序是由业务决定的。
源码:
var arr = [3,4,2,6,7,8,2,14,57,8,99,0,45,32,12,1,1,1,1,45,0,9,8,7,6,5,4,3,2,115,67,68,56,55,43,21]; console.log('原始数组-----',arr); //冒泡排序 //冒泡法:第一趟:相邻的两数相比,大的往下沉。最后一个元素是最大的。 //第二趟:相邻的两数相比,大的往下沉。最后一个元素不用比。 function sortMaopao(_arr,_type){ var s,arr = _arr; for (let i = 0; iarr[j+1] && _type == "asc"){ s = arr[j]; arr[j] = arr[j+1]; arr[j+1] = s; }else if(arr[j] < arr[j+1] && _type == "desc"){ s = arr[j]; arr[j] = arr[j+1]; arr[j+1] = s; } } } console.log('排序后数组-----',arr); } //插入排序 //列表被分为有序区和无序区两个部分。最初有序区只有一个元素。 // 每次从无序区选择一个元素,插入到有序区的位置,直到无序区变空。 function sortCharu(_arr,_type){ var s,arr = _arr; for(let i=1;i 0;j--){ if(arr[j] < arr[j -1] && _type == "asc"){ s = arr[j]; arr[j] = arr[j-1]; arr[j-1] = s; }else if(arr[j] > arr[j -1] && _type == "desc"){ s = arr[j]; arr[j] = arr[j-1]; arr[j-1] = s; } } } console.log('排序后数组-----',arr); } //选择排序 //选择排序法:每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放到序列的起始位置,直到全部排完。 function sortXuanze(_arr){ var s; for (var i = 0; i < _arr.length; i++) { for(var j= i+1; j<_arr.length;j++){ if(_arr[i] > _arr[j]){ s = _arr[i]; _arr[i] = _arr[j]; _arr[j] = s; } } } console.log('排序后数组-----',_arr); } //快速排序 //基本思想:选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描,将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。 function sortFast(_arr){ if(_arr.length <= 1){ return _arr;} var pIndex = Math.floor(_arr.length / 2); var p = _arr.splice(pIndex,1); var Ldata = [],Rdata = []; for(var i=0; i<_arr.length;i++){ if(_arr[i] < p){ Ldata.push(_arr[i]); }else{ Rdata.push(_arr[i]); } } return sortFast(Ldata).concat(p,sortFast(Rdata)); } // sortMaopao(arr,"asc"); // sortCharu(arr,'asc'); // sortXuanze(arr); var newData = sortFast(arr); console.log('*********',newData);