javascript算法
最近在学习Javascript算法,除了一些比较基础的思想算法,有些则需要有数据结构的机构,那么接下来一一为大家介绍一下这些算发
首先,我们来看一张图,这是这篇文章要介绍的所有算法的一些维度的比较:
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。
时间复杂度:对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时,操作次数呈现什么规律。
空间复杂度:是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量,它也是数据规模n的函数。
快速排序算法
"快速排序"的思想很简单,整个排序过程只需要三步:
- 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。
- 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。
//快速排序算法 function quickSort(arr) { if(!arr.length){return arr} var pivotIndex = Math.floor(arr.length/2); //找出中间索引的位置 var povit = arr.splice(pivotIndex, 1)[0]; //找到中间值,从数组中去掉中间值,比较的时候就可以不去比较中间值,不存在等于的问题 var left = []; //定义左边数组 var right = []; for(var i= 0;i< arr.length;i++){ //开始定义 if(arr[i]<povit){ //小于中间值的就放到左边的数组 left.push(arr[i]) }else{ //大于中间值的就放到右边的数组 right.push(arr[i]) } } return quickSort(left).concat([povit], quickSort(right)); //递归的调用新的左边的小于中间值的数组,和右边大于中间值的数组,还要加上中间值 } var arr = [5,4,8,16,23,11,14,11,28,30]; quickSort(arr)
冒泡排序
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比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们两个;
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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,这样在最后的元素应该会是最大的数;
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针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;
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重复步骤1~3,直到排序完成。
//冒泡排序算法 function popSort(arr) { var len = arr.length; for(var i= 0;i<len-1;i++){ for(var j=0;j<len-1-i;j++){ if(arr[j]>arr[j+1]){ //两个一组比较,最后比较出来的最后一个肯定是最大的, var temp = arr[j+1]; arr[j+1] = arr[j]; arr[j] = temp; } } } return arr
}
选择排序
n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下:
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初始状态:无序区为R[1..n],有序区为空;
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第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时,当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n)。该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录 R[k],将它与无序区的第1个记录R交换,使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区;
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n-1趟结束,数组有序化了。
//选择排序 function selectSort(arr) { var len = arr.length ; var minIndex ,temp ; for(var i= 0;i<len;i++){ minIndex =i; //标记最小值的位置,初始选择第一个位置 for(var j = i+1;j<len;j++){ if(arr[j]<arr[minIndex]){ minIndex = j; //当比较值小于最小值,最小值的索引就变成当前这个比较值的索引 } } //一轮循环后已经找出了最小值,就把最小值的位置和第一个位置调换 temp = arr[j]; arr[j] = arr[i]; arr[i] = temp; } return arr }
插入排序(Insertion Sort)
未完待续。。。