你还不会大厂必考的10个经典排序算法吗?

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前言

众所周知,10个经典排序算法在大厂的校招、社招面试中频繁出现,那么今天我们就来用JS语言实现一下这10个经典排序算法吧。

概念

  • 排序算法:

排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。它可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。

常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等

  • 大O表示法:

算法效率的计算方法常用大O表示法,大O表示法的推导方式如下:

(1)用常量1取代运行时间中的所有加法常量
(2)在修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项
(3)如果最高存在且不为1,则去除与这个项相乘的常数

  • 各排序算法复杂度对比:

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实现

1、冒泡排序

1、代码实现

// 冒泡排序
function bubbleSort(array) {
  // 1、获取数组的长度
  let length = array.length;
  for(let j=length-1; j>=0; j--) {
    //第一次进来:    i=0, 比较0和1的位置
    //最后一次进来:  i=length-2, 比较length-2和length-1的位置
    for(let i=0; i<j; i++) {
      if(array[i] > array[i+1]) {
        let temp = array[i];
        array[i] = array[i+1];
        array[i+1] = temp;
      }
    }
  }
  return array;
}
console.log(bubbleSort([1,8,11,90,2,7,8]));//[1,2,7,8,8,11,90]

2、选择排序

1、代码实现

function selectionSort(array) {
  // 1、获取数组长度
  let length = array.length;
  // 2、外层循环:从0位置开始取数据
  for(let j=0; j<length-1; j++) {
    let min = j;
    // 3、内层循环: 从min+1位置开始,和后面的数据进行比较
    for(let i=min+1; i<length; i++) {
      if(array[min] >= array[i]) {
        min = i;
      }
    }
    let temp = array[j];
    array[j] = array[min];
    array[min] = temp;
  }
  console.log(array);
}

selectionSort([91,8,11,90,2,7,8])//[ 2,  7,  8, 8,11, 90, 91]

3、插入排序

1、代码实现

function insertionSort(array) {
  // 1、获取数组的长度
  let length = array.length;
  // 2、外层循环: 从第一个位置开始,向前面局部有序插入数据
  for(let i=1; i<length; i++) {
    // 3、内层循环: 获取第i个位置的数据,和前面的数据依次进行比较
    let temp = array[i];
    let j = i;
    while(array[j-1] > temp && j > 0) {
      array[j] = array[j-1];
      j--;
    }
    // 4、将j位置的数据,放置temp即可
    array[j] = temp;
  }
  console.log(array);
}
insertionSort([91,8,1,90,2,7,8]);//[1,  2,  7, 8,8, 90, 91]

4、希尔排序

1、代码实现

function shellSort(array) {
  // 1、获取数组长度
  let length = array.length;
  // 2、初始化的增量(gap -> 间隔/间隙)
  let gap = Math.floor(length / 2);
  // 3、while循环,gap不断减少
  while(gap >= 1) {
    // 4、以gap作为间隙,进行分组,对分组进行插入排序
    for(let i=gap; i<length; i++) {
      let temp = array[i];
      let j = i;
      while((array[j-gap] > temp) && (j > gap - 1)) {
        array[j] = array[j-gap];
        j-=gap;
      }
      // 5、将j位置的元素赋值为temp
      array[j] = temp;
    }
    // 6、gap不断缩小
    gap = Math.floor(gap / 2);
  }
  console.log(array);
}
shellSort([91,8,1,90,2,7,8]);//[1,  2,  7, 8, 8, 90, 91]

5、快速排序

1、代码实现

function swap(m, n, array) {
  let temp = array[m];
  array[m] = array[n];
  array[n] = temp;
}

// 一、枢纽的选择
function median(left, right, array) {
  // 1、取出中间位置
  let center = Math.floor((left + right) / 2);
  if(array[left] > array[right]) {
    swap(left, right, array)
  }
  // 2、判断大小,并进行交换
  if(array[left] > array[center]) {
    swap(left, center, array);
  }
  if(array[center] > array[right]) {
    swap(center, right, array);
  }
  // 3、将center换到right-1的位置上
  swap(center, right-1, array);
  return array[right-1];
}

// 二、快速排序的实现
function quickSort(array) {
  quick(0, array.length-1, array);
  return array;
}

// 因为要传很多参数,所以另起一个函数
function quick(left, right, array) {
  if(left >= right) return;
  let pivot = median(left, right, array);
  let i = left;
  let j = right-1;
  while(true) {
    while(array[++i] < pivot) {}
    while(array[--j] > pivot) {}
    if(i < j) {
      swap(i, j, array);
    }else {
      break;
    }
  }
  swap(i, right-1, array);
  quick(left, i-1, array);
  quick(i+1, right, array);
}

console.log(quickSort([91,8,1,90,2,7,8]));

6、堆排序

1、代码实现

function swap(tree, m, n) {
  let temp = tree[m];
  tree[m] = tree[n];
  tree[n] = temp;
}

// 1、将每一层进行堆化
// (函数headify只考虑到局部(例如,左子树堆化了。右子树可能没堆化),所以整棵树堆化需要重新调用 buildTree函数)
function headify(tree, n, i) {
  if(i >= n) {
    return;
  }
  let c1 = Math.floor(2*i+1);
  let c2 = Math.floor(2*i+2);
  let max = i;
  // 如果有赋值,要用赋值的结果,否则会出错
  if(c1 < n && tree[c1] > tree[max]) {
    max = c1;
  }
  if(c2 < n && tree[c2] > tree[max]) {
    max = c2;
  }
  if(max !== i) {
    swap(tree, max, i);
    headify(tree, n, max);
  }
}

// 2、建立一棵完全堆化成功的树(即若数字的顺序很乱,怎么把整棵树都 heapify,需要调用buildTree)
function buildTree(tree, n) {
  let lastNode = n-1;//最后一个节点的index值
  let parent = Math.floor((lastNode - 1) / 2);
  for(let i=parent; i>=0; i--) {
    headify(tree, n, i);
  }
}

// 3、堆排序
function heapSort(tree, n) {
  buildTree(tree, n);
  let i;
  for(i=n-1; i>=0; i--) {
    swap(tree, i, 0);
    headify(tree, i, 0);
  }
}

// 4、调用堆排序函数
let tree = [91,8,1,90,2,7,8];
let size = tree.length;
heapSort(tree, size);
console.log(tree);//[1,  2,  7, 8, 8, 90, 91]

7、归并排序

1、思路地址

https://www.bilibili.com/video/BV1Pt4y197VZ?from=search&seid=8783899578846664847

2、实现代码

// 归并排序
// 2、合并
function merge(arr, tempArr, left, mid, right) {
  // 标记左半区第一个未排序的元素
  let left_pos = left;
  // 标记右半区第一个未排序的元素
  let right_pos = mid + 1;
  // 临时数组的下标
  let pos = left;
  // 合并
  while(left_pos <= mid && right_pos <= right) {
    if(arr[left_pos] < arr[right_pos]) {
      tempArr[pos++] = arr[left_pos++];
    }else {
      tempArr[pos++] = arr[right_pos++];
    }
  }
  // 合并左半区剩余的元素
  while(left_pos <= mid) {
    tempArr[pos++] = arr[left_pos++];
  }
  // 合并右半区剩余的元素
  while(right_pos <= right) {
    tempArr[pos++] = arr[right_pos++];
  }
  // 把临时数组中合并后的元素复制到原来的数组
  while(left <= right) {
    arr[left] = tempArr[left];
    left++;
  }
}
// 1、划分
function mergeSort(arr, tempArr, left, right) {
  // 如果只有一个元素,那么不需要继续划分
  // 只有一个元素的区域,本身就是有序的,只需要被归并就可以
  if(left < right) {
    // 找中间点
    let mid = Math.floor((left + right) / 2);
    // 递归划分左半区
    mergeSort(arr, tempArr, left, mid);
    // 递归划分右半区
    mergeSort(arr, tempArr, mid + 1, right);
    // 调用合并函数
    merge(arr, tempArr, left, mid, right);
  }
}
let arr = [1,8,11,90,2,7,8];
let n = arr.length;

let tempArr = [];
mergeSort(arr, tempArr, 0, n - 1);
console.log(arr);

8、计数排序

1、实现代码

// 计数排序
function countingSort(arr, maxValue) {
  let bucket = new Array(maxValue+1),
      sortedIndex = 0;
      arrLen = arr.length,
      bucketLen = maxValue + 1;

  for (var i = 0; i < arrLen; i++) {
    if (!bucket[arr[i]]) {
        bucket[arr[i]] = 0;
    }
    bucket[arr[i]]++;
  }

  for (var j = 0; j < bucketLen; j++) {
    while(bucket[j] > 0) {
        arr[sortedIndex++] = j;
        bucket[j]--;
    }
  }
  return arr;
}

9、桶排序

1、实现代码

// 桶排序
function bucketSort(arr, bucketSize) {
  if (arr.length === 0) {
    return arr;
  }

  let i;
  let minValue = arr[0];
  let maxValue = arr[0];
  for (i = 1; i < arr.length; i++) {
    if (arr[i] < minValue) {
      minValue = arr[i];                // 输入数据的最小值
    } else if (arr[i] > maxValue) {
      maxValue = arr[i];                // 输入数据的最大值
    }
  }

  //桶的初始化
  let DEFAULT_BUCKET_SIZE = 5;            // 设置桶的默认数量为5
  bucketSize = bucketSize || DEFAULT_BUCKET_SIZE;
  let bucketCount = Math.floor((maxValue - minValue) / bucketSize) + 1;   
  let buckets = new Array(bucketCount);
  for (i = 0; i < buckets.length; i++) {
    buckets[i] = [];
  }

  //利用映射函数将数据分配到各个桶中
  for (i = 0; i < arr.length; i++) {
    buckets[Math.floor((arr[i] - minValue) / bucketSize)].push(arr[i]);
  }

  arr.length = 0;
  for (i = 0; i < buckets.length; i++) {
    insertionSort(buckets[i]);                      // 对每个桶进行排序,这里使用了插入排序
    for (var j = 0; j < buckets[i].length; j++) {
        arr.push(buckets[i][j]);                      
    }
  }
  return arr;
}

10、基数排序

1、实现代码

// 基数排序
let counter = [];
function radixSort(arr, maxDigit) {
  let mod = 10;
  let dev = 1;
  for (let i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
    for(let j = 0; j < arr.length; j++) {
      let bucket = parseInt((arr[j] % mod) / dev);
      if(counter[bucket]==null) {
          counter[bucket] = [];
      }
      counter[bucket].push(arr[j]);
    }
    let pos = 0;
    for(let j = 0; j < counter.length; j++) {
      let value = null;
      if(counter[j]!=null) {
        while ((value = counter[j].shift()) != null) {
          arr[pos++] = value;
        }
      }
    }
  }
  return arr;
}
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发布于 02-27 14:57 湖北

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