前端面试必备——基本排序算法
来源:互联网 发布:贵州省博联大数据商会 编辑:程序博客网 时间:2024/06/01 08:47
(https://juejin.im/entry/5979bed7f265da3e13573e8c/detail)
排序算法是面试及笔试中必考点,本文通过动画方式演示,通过实例讲解,最后给出JavaScript版的排序算法
插入排序
算法描述:
1. 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序
2. 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描
3. 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置
4. 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
5. 将新元素插入到该位置后
6. 重复步骤 2~5
现有一组数组 arr = [5, 6, 3, 1, 8, 7, 2, 4]
[5] 6 3 1 8 7 2 4 //第一个元素被认为已经被排序[5,6] 3 1 8 7 2 4 //6与5比较,放在5的右边[3,5,6] 1 8 7 2 4 //3与6和5比较,都小,则放入数组头部[1,3,5,6] 8 7 2 4 //1与3,5,6比较,则放入头部[1,3,5,6,8] 7 2 4[1,3,5,6,7,8] 2 4[1,2,3,5,6,7,8] 4[1,2,3,4,5,6,7,8]
编程思路:双层循环,外循环控制未排序的元素,内循环控制已排序的元素,将未排序元素设为标杆,与已排序的元素进行比较,小于则交换位置,大于则位置不动
function insertSort(arr){ var tmp; for(var i=1;i<arr.length;i++){ tmp = arr[i]; for(var j=i;j>=0;j--){ if(arr[j-1]>tmp){ arr[j]=arr[j-1]; }else{ arr[j]=tmp; break; } } } return arr}
时间复杂度O(n^2)
选择排序
算法描述:直接从待排序数组中选择一个最小(或最大)数字,放入新数组中。
[1] 5 6 3 8 7 2 4 [1,2] 5 6 3 8 7 4 [1,2,3] 5 6 8 7 2 4 [1,2,3,4] 5 6 8 7[1,2,3,4,5] 6 8 7 [1,2,3,4,5,6] 8 7 [1,2,3,4,5,6,7] 8 [1,2,3,4,5,6,7,8]
编程思路:先假设第一个元素为最小的,然后通过循环找出最小元素,然后同第一个元素交换,接着假设第二个元素,重复上述操作即可
function selectSort(array) { var length = array.length, i, j, minIndex, minValue, temp; for (i = 0; i < length - 1; i++) { minIndex = i; minValue = array[minIndex]; for (j = i + 1; j < length; j++) {//通过循环选出最小的 if (array[j] < minValue) { minIndex = j; minValue = array[minIndex]; } } // 交换位置 temp = array[i]; array[i] = minValue; array[minIndex] = temp; } return array}
时间复杂度O(n^2)
归并排序
算法描述:
1. 把 n 个记录看成 n 个长度为 l 的有序子表
2. 进行两两归并使记录关键字有序,得到 n/2 个长度为 2 的有序子表
3. 重复第 2 步直到所有记录归并成一个长度为 n 的有序表为止。
5 6 3 1 8 7 2 4[5,6] [3,1] [8,7] [2,4][5,6] [1,3] [7,8] [2,4][5,6,1,3] [7,8,2,4][1,3,5,6] [2,4,7,8][1,2,3,4,5,6,7,8]
编程思路:将数组一直等分,然后合并
function merge(left, right) { var tmp = []; while (left.length && right.length) { if (left[0] < right[0]) tmp.push(left.shift()); else tmp.push(right.shift()); } return tmp.concat(left, right);}function mergeSort(a) { if (a.length === 1) return a; var mid = Math.floor(a.length / 2) , left = a.slice(0, mid) , right = a.slice(mid); return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));}
时间复杂度O(nlogn)
快速排序
算法描述:
- 在数据集之中,选择一个元素作为”基准”(pivot)。
- 所有小于”基准”的元素,都移到”基准”的左边;所有大于”基准”的元素,都移到”基准”的右边。这个操作称为分区 (partition)操作,分区操作结束后,基准元素所处的位置就是最终排序后它的位置。
- 对”基准”左边和右边的两个子集,不断重复第一步和第二步,直到所有子集只剩下一个元素为止。
5 6 3 1 8 7 2 4pivot|5 6 3 1 9 7 2 4|storeIndex5 6 3 1 9 7 2 4//将5同6比较,大于则不更换|storeIndex3 6 5 1 9 7 2 4//将5同3比较,小于则更换 | storeIndex3 6 1 5 9 7 2 4//将5同1比较,小于则不更换 | storeIndex...3 6 1 4 9 7 2 5//将5同4比较,小于则更换 | storeIndex3 6 1 4 5 7 2 9//将标准元素放到正确位置 |storeIndex pivot
上述讲解了分区的过程,然后就是对每个子区进行同样做法
function quickSort(arr){ if(arr.length<=1) return arr; var partitionIndex=Math.floor(arr.length/2); var tmp=arr[partitionIndex]; var left=[]; var right=[]; for(var i=0;i<arr.length;i++){ if(arr[i]<tmp){ left.push(arr[i]) }else{ right.push(arr[i]) } } return quickSort(left).concat([tmp],quickSort(right))}
上述版本会造成堆栈溢出,所以建议使用下面版本
原地分区版:主要区别在于先进行分区处理,将数组分为左小右大
function quickSort(arr){ function swap(arr,right,left){ var tmp = arr[right]; arr[right]=arr[left]; arr[left]=tmp; } function partition(arr,left,right){//分区操作, var pivotValue=arr[right]//最右面设为标准 var storeIndex=left; for(var i=left;i<right;i++){ if(arr[i]<=pivotValue){ swap(arr,storeIndex,i); storeIndex++; } } swap(arr,right,storeIndex); return storeIndex//返回标杆元素的索引值 } function sort(arr,left,right){ if(left>right) return; var storeIndex=partition(arr,left,right); sort(arr,left,storeIndex-1); sort(arr,storeIndex+1,right); } sort(arr,0,arr.length-1); return arr;}
时间复杂度O(nlogn)
冒泡排序
算法描述:
1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。
2. 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。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。
3. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。5.
5 6 3 1 8 7 2 4[5 6] 3 1 8 7 2 4 //比较5和65 [6 3] 1 8 7 2 45 3 [6 1] 8 7 2 45 3 1 [6 8] 7 2 45 3 1 6 [8 7] 2 45 3 1 6 7 [8 2] 45 3 1 6 7 2 [8 4]5 3 1 6 7 2 4 8 // 这样最后一个元素已经在正确位置,所以下一次开始时候就不需要再比较最后一个
编程思路:外循环控制需要比较的元素,比如第一次排序后,最后一个元素就不需要比较了,内循环则负责两两元素比较,将元素放到正确位置上
function bubbleSort(arr){ var len=arr.length; for(var i=len-1;i>0;i--){ for(var j=0;j<i;j++){ if(arr[j]>arr[j+1]){ var tmp = arr[j]; arr[j]=arr[j+1]; arr[j+1]=tmp } } } return arr;}
时间复杂度O(n^2)
参考资料
排序效果
常见排序算法
排序算法 维基百科
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