目录
- 冒泡排序
- 插入排序
- 选择排序
- 快速排序
- 归并排序
- 堆排序
- 桶排序
// 交换函数
function swap(arr, n, m)Z
[arr[n], arr[m]] = [arr[m], arr[n]]
}
冒泡排序
思路
1相邻数值比较
2找出数组最大数值
3放置到数组尾部
图示
代码
function bubbleSort(arr) {
for (var e = arr.length - 1; e > 0; e--) { // 处理分界点
for (var i = 0; i < e; i++) {
if (arr[i] > arr[i + 1]) swap(arr, i, i + 1)
}
}
}
插入排序
思路
当前位置和前面的已排好的
1从数组 i = 1 位置开始
2当前位置 i 与前 j = i - 1 位置比较, 当前位置 j + 1 === i
3如果 j >= 0 且 arr[j] > arr[j + 1](首次比较的当前 i 位置) j-- 且交换 j, j+1
4当前位置 i 之前的数已排好，当前 i 位置与排好的数组最后一位最大值比较
5如果当前 i 比已排序数组的最后最大一位小则交换位置，把 i 位置的数继续与前排序数组比较。
示例
i
[1,2,3,4,6,7] [5] // 当前位置数 5 与 7 比较 交换
i
[1,2,3,4,6,5,7] // 当前位置数 5 与 6 比较 交换
i
[1,2,3,4,5,6,7] // 当前位置数 5 与 4 比较 排序完成
代码
function insertionSort(arr) {
for (var i = 1; i < arr.length; i++) {
for (var j = i -1; j >= 0 && arr[j] > arr[j + 1]; j--) {
swap(arr, j, j + 1)
}
}
}
选择排序
思路
1假设当前 i 位置是记作最小数
2然后当前最小数与剩余数比较
3找出最小数的位置
4把最小数放到 i 位置
5从 i + 1 位置继续上述步骤
示例
代码
function selectionSort(arr) {
for (var i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
var minIndex = i
for (var j = i + 1; j < arr.length; j++) {
minIndex = arr[j] < arr[minIndex] ? j : minIndex
}
swap(arr, i, minIndex)
}
}
快速排序
思路
1随机选数组内的一个数，放到最后一位 r 位置用于比较
2把数组分划分为三段，小于区less, 大于区more，等于区
3当前位置 l 与 r 比较
4arr[l] > arr[r] 交换 arr[l], arr[more - 1] 大于区 more-- 向左进一位
5arr[l] < arr[r] 交换 arr[l], arr[less + 1] 小于区 less++ 向右进一位 l++
6arr[l] === arr[r] l++ 继续比较下一位，直到 l 与大于区 more 相撞停止
7最后一位 r 位置是我们的划分值，应该再等于区内，交换 arr[r], arr[more]， 三段区域划分完毕
8返回等于区位置 [ less + 1, more ]
9继续排序大于区和小于区的数直到排序完成.
示例
l = 0, r = arr.length
arr = [3,2,1,5,5,8,9]
// 随机选择 5
[less][l] [r, more]
[3,2,1,5,9,8][5]
// 排序完毕
[3,2,1,5,5,9,8]
// 继续排序
小于区 [3,2,1]
大于区 [9, 8]
直到排序完成
代码
function quickSort(arr ,l , r) {
if (l < r) {
swap(arr, Math.random() * (r - l + 1) | 0, r)
var p = partition(arr, l, r)
quickSort(arr, l, p[0] - 1)
quickSort(arr , p[1] + 1, r)
}
}
function partition(arr, l, r) {
var less = l - 1
var more = r
while (l < more) {
if (arr[l] > arr[r])
swap(arr, l , --more)
else if (arr[l] < arr[r])
swap(arr, l++, ++less)
else (arr[l] === arr[r])
l++
}
swap(arr, r, more)
return [ less + 1, more ]
}
归并排序
思路
1上来对数组进行二分，然后对二分后的数组继续二分至长度为2 的数组。
2深度优先，对长度为2 的数组进行排序，按大小放到 help 数组
3然后根据 l - r 的位置把 help 数组拷贝到原数组上
示例
[3,2,1,5,5,8,9]
[3,2,1,5][5,8,9]
[3,2][1,5][5,8][9]
[2,3,1,5][5,8,9]
[1,2,3,5,5,8,9]
代码
function mergeSort(arr, l, r) {
if (l === r) return
var mid = l + ((r - l) >> 1)
mergeSort(arr, l, mid)
mergeSort(arr, mid + 1, r)
merge(arr, l, mid, r)
}
function merge(arr, l, m, r) {
var help = []
var i = 0
var p1 = l // 第一部分 l - m
var p2 = m + 1 // 第二部分 m + 1 - r
while (p1 <= m && p2 <= r) {
help[i++] = arr[p1] < arr[p2] ? arr[p1++] : arr[p2++]
}
while (p1 <= m) { // p2 撞线 p1 剩下的顺排(已排序过)
help[i++] = arr[p1++]
}
while (p2 <= r) { // p1 撞线 p2 剩下的顺排(已排序过)
help[i++] = arr[p2++]
}
for (var j = 0; j < help.length; j++) {
arr[l + j] = help[j]
}
}
堆排序
思路
1数组建立大根堆
2把大根堆最上面最大数和最后一位交换
3把堆顶的数和其子节点比较，和最大数交换位置
4从最大数位置继续和子节点比较直到堆顶是最大数再交换至最后一位。
示例
代码
function heapSort(arr) {
for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
heapInsert(arr, i) // 建立大根堆
}
var size = arr.length
swap(arr, 0, --size) // 最大数交换至最后，size 缩小一位
while (size > 0) {
heapify(arr, 0, size) // 从堆顶下沉
swap(arr, 0, --size)
}
}
function heapInsert(arr, index) {
while (arr[index] > arr[(index - 1) / 2 | 0]) {
swap(arr, index, (index - 1) / 2 | 0)
index = (index - 1) / 2 | 0
}
}
function heapify(arr, index, size) {
var left = index * 2 + 1 // 当前 node 的左子 node
while (left < size) { // left 不出界，right 绝不会出界
// 最大序号为 right 或 left
var largest = left + 1 < size && arr[left + 1] > arr[left] ? left + 1 : left
// left 或 right 最大序号和 parent 比较
largest = arr[largest] > arr[index] ? largest : index
if (largest === index) break // parent 最大跳出当前
// 子节点大 交换当前parent 和 子节点
swap(arr, largest, index)
// 从子节点位置继续下一轮比较
index = largest
left = index * 2 + 1
}
}
桶排序
思路
1给数组中每个正整数设置一个桶
2把数出现的次数计入桶内
3最后把桶内的次数重置到数组内
代码
function bucketSort(arr) {
var bucket = new Array(arr.length) // undefined[]
for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
bucket[arr[i]] ? bucket[arr[i]]++ : bucket[arr[i]] = 1
}
var m = 0
for (var n = 0; n < bucket.length; n++) {
while (bucket[n]-- > 0) {
arr[m++] = n
}
}
}
