一、 选择排序
- 概念理解:
在一个长度为3的数组中,在第一趟遍历3个数据,找出其中最小的数值与第一个元素交换;
第二趟遍历2个数据,找出其中最小的元素与第一个数交换(注意:这里的第一个数是指遍历的第一个数,实质上是数组的第二个数)
而第三趟则是和自己比较,位置还是原来的位置
- 复杂度:
平均时间复杂度:O(n^2)
- 例子:
//选择排序
function selectionSortFn(arr){
console.log(‘原数组:[‘+ arr + ‘]‘)
for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
for (var j = i+1; j < arr.length; j++) {
if (arr[i] > arr[j]) {
var temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
console.log(arr);
}
return arr;
}
var initArr = [10, 4, 8, 3];
selectionSortFn(initArr);
我们看一下打印的结果:
[选择排序]
原数组:[10,4,8,3]
[3, 10, 8, 4]
[3, 4, 10, 8]
[3, 4, 8, 10]
[3, 4, 8, 10]
结合概念就很好理解了。
二、 冒泡排序
- 概念理解:
依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面。
第一趟:首先比较第一个和第二个数,将小数放前,大数放后,然后比较第二个数和第三个数将小数放前,大数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将小数放前,大数放后,至此第一趟结束。
在第二趟:仍从第一对数开始比较 (因为可能由于第2个数和第3个数的交换,使得第1个数不再小于第2个 数),将小数放前中,大数放后,一直比较到倒数第二个数(倒数第一的位置上已经是最大的),第二趟 结束。在倒数第二的位置上得到一个新的最大数(其实在整个数列中是第二大的数)。
如此下去,重复以上过程,直至最终完成排序。
- 复杂度
时间复杂度:O(n^2)
- 例子
//冒泡排序
function bubbleSortFn(arr){
console.log(‘原数组:[‘+arr + ‘]‘)
for (var i = 0; i < arr.length-1; i++) {
for (var j = 0; j < arr.length-1-i; j++) {
//每次比较都会确定一个最小数,所以j < arr.length-1-i
if (arr[j] > arr[j+1]) {
var temp = arr[j];
arr[j] = arr[j+1];
arr[j+1] = temp;
}
}
console.log(arr)
}
return arr;
}
var initArr = [10, 4, 8, 3];
bubbleSortFn(initArr);
我们看一下打印的结果:
原数组:[10,4,8,3]
[4, 8, 3, 10]
[4, 3, 8, 10]
[3, 4, 8, 10]
三、 快速排序
- 概念理解:
- 在带排序的元素中任取一个元素作为基准(通常选第一个),称为基准元素;
- b将带排序的元素进行分区,比基准元素大的元素放在他的右边,比他小的放在左边;
- c对左右两个分区重复以上步骤(递归)直达所有元素有序;
- 复杂度
时间复杂的:O(nlogn)
- 例子
//快速排序
function quickSortFn(arr){
console.log(‘原数组:[‘+arr + ‘]‘)
// 如果数组长度<=1 ,则直接返回
if (arr.length <= 1) return arr;
//
var bisectionIndex = Math.floor(arr.length/2);
// 找基准,把基准从原数组中删除
var bisection = arr.splice(bisection,1)[0];
// console.log(bisection);
// 定义作用数组
var left = [];
var right = [];
// 比基准小的放left ,比基准大的放right
for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] <= bisection) {
left.push(arr[i]);
}else{
right.push(arr[i]);
}
console.log(arr);
}
//递归
return quickSortFn(left).concat([bisection],quickSortFn(right));
}
var initArr = [10, 4, 8, 3];
quickSortFn(initArr);
我们看一下打印结果:
[4, 8, 3]
[4, 8, 3]
[4, 8, 3]
[8, 3]
[8, 3]
四、插入排序
- 概念理解:
检查第i个数字,如果在它的左边的数字比它大,进行交换,这个动作一直继续下去,直到这个数字的左边数字比它还要小,就可以停止了。
- 复杂度
时间复杂度:O(n^2)
- 例子
//插入排序
function insertSortFn(arr){
console.log(‘原数组:[‘+arr + ‘]‘)
for (var i = 1; i < arr.length; i++) {
var temp = arr[i];
for (var j = i-1; j >=0 && temp < arr[j]; j--) {
arr[j+1] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
console.log(arr)
}
return arr;
}
var initArr = [10, 4, 8, 3];
insertSortFn(initArr);
我们看一下打印结果:
原数组:[10,4,8,3]
[4, 10, 8, 3]
[4, 8, 10, 3]
[3, 4, 8, 10]
四、总结
- 冒泡排序是排序里面最简单的了,但性能也最差,数量小的时候还可以,数量多,是非常慢的。
- 冒泡、选择、插入三个排序复杂度都是一样的(慢)
- 快速排序效率最高。平均时间复杂度是 O(Nlog2N),最差也是O(N*N),空间复杂度O(Nlog2N)
原文地址:https://www.cnblogs.com/soyxiaobi/p/9588159.html
时间: 2024-10-05 05:01:54