一起手写吧！插入排序和快排！

插入排序

 

 

上图演示了第4次遍历，此时元素1、3、5已经是有序序列，待排的元素是2，要把它插入到1和3之间。此时3和5都往后移动了一位。

可以看出该算法的核心是：如何在有序序列里找到正确的插入位置？

思路是从有序序列的尾部开始，逐个与目标元素比较，如果大于目标元素，该元素需要后移。

代码实现：

 

for (let j = 1; j < array.length; j++) {
  let i = j
  let target = array[i]
  while(i > 0 && array[i-1] > target) {
    array[i] = array[i-1]
    i--
  }
  array[i] = target
}

插入排序不需要额外空间，是本地排序，相等元素是不会交换前后顺序，因而也是稳定排序，时间复杂度为O(n^2)，适用于少量数据排序。

相比冒泡排序和选择排序，插入排序的使用相对多一些。因为前两者是交换排序，本质上需要3次原子操作的。

 

快速排序

快速排序的特点就是快，而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一。

思想

• 先找到一个基准点（一般指数组的中部），然后数组被该基准点分为两部分，依次与该基准点数据比较，如果比它小，放左边；反之，放右边。
• 左右分别用一个空数组去存储比较后的数据。
• 最后递归执行上述操作，直到数组长度 <= 1;

特点：快速，常用。

缺点：需要另外声明两个数组，浪费了内存空间资源。

const quickSort1 = arr => {
    if (arr.length <= 1) {
        return arr;
    }
    //取基准点
    const midIndex = Math.floor(arr.length / 2);
    //取基准点的值，splice(index,1) 则返回的是含有被删除的元素的数组。
    const valArr = arr.splice(midIndex, 1);
    const midIndexVal = valArr[0];
    const left = []; //存放比基准点小的数组
    const right = []; //存放比基准点大的数组
    //遍历数组，进行判断分配
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        if (arr[i] < midIndexVal) {
            left.push(arr[i]); //比基准点小的放在左边数组
        } else {
            right.push(arr[i]); //比基准点大的放在右边数组
        }
    }
    //递归执行以上操作，对左右两个数组进行操作，直到数组长度为 <= 1
    return quickSort1(left).concat(midIndexVal, quickSort1(right));
};
const array2 = [5, 4, 3, 2, 1];
console.log('quickSort1 ', quickSort1(array2));
// quickSort1: [1, 2, 3, 4, 5]