各种排序

选择排序

即每次遍历数组选出一个最小的

                 an, n=1
pickSort(an) = {
                 [min(an)] + pickSort(an-1)

时间复杂度: n+(n-1)+(n-2)+(n-3)+...+1。约等于O(n^2)

selectSort = arr => {
    if(arr.length <= 1) return arr
    for(let i=0; i<arr.length-1; i++){ // 一共选择 length - 1 次,因为最后一次只有一个元素不用选
      let minIndex = i // 假设第一个是最小的
      for(let k=i+1; k<arr.length; k++){
          if(arr[k]<arr[i]){
              minIndex = k // 第 k 个比第一个小,就用 minIndex 记住 k
          }
      }
      [arr[i], arr[minIndex]] =  [arr[minIndex], arr[i]] // 交换 arr[i] 和 arr[minIndex] 的值
    }
    return arr
}

快速排序/归并排序/选择排序

  • 分而治之: 把一个问题分解为两个相对简单的问题
  • 降低规模:每次规模减少
  • 对比:归并、快排、选择排序都有这些特点,只不过归并规模降低的最快(对半),快排次之(随机选择povit并不是对半),选择排序最后(一次一个)

计数排序

  1. 把数字放入hash表,计算出现的次数
  2. 遍历 1 ~ 最大值

特点:

  • 空间换时间,时间复杂度O(n+max)
  • 在某些情况下效率很低,元素个数少,值跨度大时,如[1,9999999,5555]
截图 (1).png
countSort = arr => {
    if(arr.length <= 1) return arr
    let hashTable = {} // 用于计数的对象
    let max = arr[0] // 用于记录最大值,假设第一个最大
    for(let i=0; i<arr.length; i++){
        const n = arr[i]
        hashTable[n] = hashTable[n] === undefined ? 1 : hashTable[n]+1 // n 对应的 value 要么置为1,要么加1
        if(n>max) max = n // 更新最大值
    }
    const result = [] // 要返回的数组
    console.log('hashTable')
    console.log(hashTable)
    for(let k=1; k<=max; k++){ // 正整数数组从1开始
        if(hashTable[k] !== undefined){ // hashTable[k] 表示数字出现的次数
            for(let m=0; m<hashTable[k]; m++){
                result.push(k) // 出现几次,就 push 几次
            }
        }
    }
    return result
}

冒泡排序

每次通过相邻元素两两对比来获取最大、最小值

时间复杂度: n+(n-1)+(n-2)+(n-3)+...+1。约等于o(n^2)

思路:类似于选择排序,但是是通过两两对比来选出最大或最小的一个,而选择排序是将每个元素和第一个元素对比。是一个相对低效的算法

bubbleSort = arr => {
  const {length} = arr
  for(let r=0; r<length-1; r++){
    for(let i=0; i<length-r-1; i++){
      if(arr[i]>arr[i+1]){
        [arr[i], arr[i+1]] = [arr[i+1], arr[i]] 
      }
    }
  }
  return arr
}
截图.png

插入排序

打牌时候用的排序,但是记住不要用splice,因为会导致整个数组后移,可以使用一一对比交换

复杂度:O(n^2),最差情况是1+2+...+n-1+n

优化:二分查找。但插入会引起整体挪动,所以复杂度没有降低

insertSort = arr => {
  if(arr.length<=1)return arr
  for(let s=1; s<arr.length; s++){
    const n = arr[s] // 记住n
    let i // i要在for循环之后使用
    for(i=s-1; i>=0; i--){
      //比 n 大的数字往后挪了一位
      if(arr[i]>n) arr[i+1] = arr[i]
      // 遇到比 n 小的就中断循环
      else if(arr[i]<=n) break
    }
    arr[i+1] = n
  }
  return arr
}

总结

递归 非递归 利用hashTable 利用堆
归并排序 冒泡排序 计数排序 堆排序
快速排序 插入排序 桶排序
选择排序 希尔排序(一种高效的插入排序) 基数排序
算法 最坏时间复杂度 平均时间复杂度
归并排序 O(nlog2n) O(nlog2n)
快速排序 O(n^2) O(nlog2n)
选择排序 O(n^2) O(n^2)
计数排序 O(n+max) O(n+max)
冒泡排序 O(n^2) O(n^2)
插入排序 O(n^2) O(n^2)
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