js排序练习

js内置函数排序

MDN排序

  • 数组从小到大排序
    sort

  • 字母从a-z、z-a排序
    sort

  • 二维数组按照第二个元素排序
    sort

原生方法

  • 冒泡排序
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// 冒泡排序: 比较两个相邻的项,如果第一个大于第二个则交换他们的位置,元素项向上移动至正确的顺序,就好像气泡往上冒一样
// 冒泡demo:
function bubbleSort(arr) {
let len = arr.length;
for (let i = 0; i < len; i++) {
for (let j = 0; j < len - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j+1]) { //相邻元素两两对比
[arr[j + 1], arr[j]] = [arr[j], arr[j + 1]];
}
}
}
return arr;
}
  • 快速排序
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// 1) 首先,在数组中选择一个中间项作为主元
// 2) 创建两个指针,左边的指向数组第一个项,右边的指向最后一个项,移动左指针,直到找到一个比主元大的项,接着,移动右边的指针,直到找到一个比主元小的项,然后交换它们。重复这个过程,直到
// 左侧的指针超过了右侧的指针。这个使比主元小的都在左侧,比主元大的都在右侧。这一步叫划分操作
// 3) 接着,算法对划分后的小数组(较主元小的值组成的的小数组, 以及较主元大的值组成的小数组)重复之前的两个步骤,直到排序完成
// 快排demo:
function quickSort(arr, left, right) {
let len = arr.length;
let partitionIndex;
left = typeof left !== 'number' ? 0 : left;
right = typeof right !== 'number' ? len - 1 : right;
if (left < right) {
partitionIndex = partition(arr, left, right);
quickSort(arr, left, partitionIndex - 1);
quickSort(arr, partitionIndex + 1, right);
}
return arr;
}

function partition(arr, left, right) { //分区操作
let pivot = left; //设定基准值(pivot)
let index = pivot + 1;
for (let i = index; i <= right; i++) {
if (arr[i] < arr[pivot]) {
[arr[i], arr[index]] = [arr[index], arr[i]];
index++;
}
}
[arr[pivot], arr[index - 1]] = [arr[index - 1], arr[pivot]];
return index - 1;
}
  • 选择排序
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// 选择排序:大概思路是找到最小的放在第一位,找到第二小的放在第二位,以此类推 算法复杂度O(n^2)
// 选择demo:
function selectionSort(arr) {
let len = arr.length;
let minIndex;
for (let i = 0; i < len - 1; i++) {
minIndex = i;
for (let j = i + 1; j < len; j++) {
if (arr[j] < arr[minIndex]) { //寻找最小的数
minIndex = j; //将最小数的索引保存
}
}
[arr[i], arr[minIndex]] = [arr[minIndex], arr[i]];
}
return arr;
}
  • 插入排序
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// 插入排序:每次排一个数组项,假设数组的第一项已经排序,接着,把第二项与第一项进行对比,第二项是该插入到第一项之前还是之后,第三项是该插入到第一项之前还是第一项之后还是第三项
// 插入demo:
function insertionSort(arr) {
let len = arr.length;
let preIndex, current;
for (let i = 1; i < len; i++) {
preIndex = i - 1;
current = arr[i];
while (preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) {
arr[preIndex + 1] = arr[preIndex];
preIndex--;
}
arr[preIndex + 1] = current;
}
return arr;
}
  • 归并排序
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// 归并排序:Mozilla Firefox 使用归并排序作为Array.prototype.sort的实现,而chrome使用快速排序的一个变体实现的,前面三种算法性能不好,但归并排序性能不错 算法复杂度O(nlog^n)
// 归并排序是一种分治算法。本质上就是把一个原始数组切分成较小的数组,直到每个小数组只有一个位置,接着把小数组归并成较大的数组,在归并过程中也会完成排序,直到最后只有一个排序完毕的大数组
// 归并demo:
function mergeSort(arr) { //采用自上而下的递归方法
let len = arr.length;
if(len < 2) {
return arr;
}
let middle = Math.floor(len / 2),
left = arr.slice(0, middle),
right = arr.slice(middle);
return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
}

function merge(left, right){
let result = [];
while (left.length && right.length) {
if (left[0] <= right[0]) {
result.push(left.shift());
} else {
result.push(right.shift());
}
}
result.push(...left);
result.push(...right);
return result;
}
  • 堆排序
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//堆排序:堆排序把数组当中二叉树来排序而得名。
// 1)索引0是树的根节点;2)除根节点为,任意节点N的父节点是N/2;3)节点L的左子节点是2*L;4)节点R的右子节点为2*R + 1
// 本质上就是先构建二叉树,然后把根节点与最后一个进行交换,然后对剩下对元素进行二叉树构建,进行交换,直到剩下最后一个
// 堆demo:
var len; //因为声明的多个函数都需要数据长度,所以把len设置成为全局变量

function buildMaxHeap(arr) { //建立大顶堆
len = arr.length;
for (let i = Math.floor(len / 2); i >= 0; i--) {
heapify(arr, i);
}
}

function heapify(arr, i) { //堆调整
let left = 2 * i + 1;
let right = 2 * i + 2;
let largest = i;
if (left < len && arr[left] > arr[largest]) {
largest = left;
}
if (right < len && arr[right] > arr[largest]) {
largest = right;
}
if (largest !== i) {
[arr[i], arr[largest]] = [arr[largest], arr[i]];
heapify(arr, largest);
}
}

function heapSort(arr) {
buildMaxHeap(arr);
for (let i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
[arr[0],arr[i]]=[arr[i],arr[0]];
len--;
heapify(arr, 0);
}
return arr;
}

各种排序的复杂度比较
sort