4.排序算法,冒泡,归并、快排
排序算法,冒泡,归并、快排
1、冒泡排序
冒泡排序通过重复遍历待排序的数组,比较相邻元素并交换它们的顺序,直到没有需要交换的元素为止。
function bubbleSort(arr) {
const n = arr.length;
// 外层循环:控制排序的轮数,总共需要 n-1 轮
for (let i = 0; i < n - 1; i++) {
// 内层循环:每轮比较的次数,每轮比较 n-1-i 次
// 随着排序的进行,最大的元素会逐渐“冒泡”到数组的末尾
for (let j = 0; j < n - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
// 交换
[arr[j], arr[j + 1]] = [arr[j + 1], arr[j]];
}
}
}
return arr;
}
// 示例
console.log(bubbleSort([5, 2, 9, 1, 5, 6])); // [1, 2, 5, 5, 6, 9]
2、归并排序
归并排序是一个分治算法,将数组分成两半,分别排序,然后合并已排序的部分。
// 归并排序函数
function mergeSort(arr) {
if (arr.length < 2) return arr;
const mid = Math.floor(arr.length / 2);
// arr.slice用于返回数组的一个浅拷贝片段,不会改变原数组
const left = mergeSort(arr.slice(0, mid));
const right = mergeSort(arr.slice(mid));
return merge(left, right);
}
function merge(left, right) {
const result = [];
let i = 0,
j = 0;
while (i < left.length && j < right.length) {
if (left[i] < right[j]) {
result.push(left[i++]);
} else {
result.push(right[j++]);
}
}
return result.concat(left.slice(i)).concat(right.slice(j));
}
// 示例
console.log(mergeSort([5, 2, 9, 1, 5, 6])); // [1, 2, 5, 5, 6, 9]
3、选择排序
每次从未排序部分中选择最小(或最大)元素,将其放到已排序部分的末尾。
function selectionSort(arr) {
const n = arr.length;
for (let i = 0; i < n - 1; i++) {
let minIndex = i;
for (let j = i + 1; j < n; j++) {
if (arr[j] < arr[minIndex]) {
minIndex = j;
}
}
// 交换
[arr[i], arr[minIndex]] = [arr[minIndex], arr[i]];
}
return arr;
}
4、快速排序
选择一个“基准”元素,将数组分成两部分,左边是小于基准的元素,右边是大于基准的元素,然后递归地对这两部分进行排序。
function quickSort(arr) {
if (arr.length <= 1) return arr;
const pivot = arr[arr.length - 1];
const left = [];
const right = [];
for (let i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
if (arr[i] < pivot) {
left.push(arr[i]);
} else {
right.push(arr[i]);
}
}
return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)];
}
5、堆排序
利用堆数据结构的特性,首先构建一个最大堆,然后将最大元素(堆顶)交换到数组的末尾,并在剩下的元素中继续调整堆。
function heapSort(arr) {
const n = arr.length;
// 建立最大堆
for (let i = Math.floor(n / 2) - 1; i >= 0; i--) {
heapify(arr, n, i);
}
// 一个个提取元素
for (let i = n - 1; i > 0; i--) {
[arr[0], arr[i]] = [arr[i], arr[0]];
heapify(arr, i, 0);
}
return arr;
}
function heapify(arr, n, i) {
let largest = i;
const left = 2 * i + 1;
const right = 2 * i + 2;
if (left < n && arr[left] > arr[largest]) {
largest = left;
}
if (right < n && arr[right] > arr[largest]) {
largest = right;
}
if (largest !== i) {
[arr[i], arr[largest]] = [arr[largest], arr[i]];
heapify(arr, n, largest);
}
}