javascript 数组排序原理的简单理解
js内置的Array函数原型对象有个sort方法,这个方法能按照顺序排序数组。
例如:
- var arr1 = [6, 4, 2, 5, 2];
- arr1.sort((x, y) => x - y);
- console.log(arr1); // [2, 2, 4, 5, 6];
以升序为例,这个方法的实现原理的简单理解:
第一轮比较。
先拿第一个数和第二个数字比较,如果第一个比第二个大,则交换位置。
接着又拿第一个数和第三个数比较,如果第一个比第三个大,则交换位置。
。。。
最后拿第一个数与最后一个数比较,如果第一个数比最后一个数大,则交换位置。
以上是第一轮比较。经过第一轮的比较。第一个数,就是数组中值最小的数了。
用上述例子来描述第一轮比较的过程,如图:
接着开始第二轮比较
先拿第二个数与第三个数比较,如果第二个比第三个大,则交换位置。
然后又拿第二个数和第四个数比较,如果第二个比第四个大,则交换位置。
。。。
最后拿第二个数与最后一个数比较,如果第二个数比最后一个数大,则交换位置。
以上是第二轮比较。经过第二轮的比较。第二个数,就是数组中值的第二小的数了。
用上述例子来描述第二轮比较的过程,如图:
循环往复直至全部都比较完。
上述例子的比较过程的代码演示:
- function mySort(arr, cb) {
- window.count = 0;// 统计循环次数
- const res = cb && cb(1, 2);
- let i, j, len = arr.length;
- if (res < 0) {// 升序
- for (i = 0; i < len; i++) {
- for (j = i + 1; j < len; j++) {
- count++;
- if (arr[i] > arr[j]) {
- [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]];
- }
- }
- }
- } else {// 降序
- for (i = 0; i < len; i++) {
- for (j = i + 1; j < len; j++) {
- count++;
- if (arr[i] < arr[j]) {
- [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]];
- }
- }
- }
- }
- }
这种排序方法循环次数为 (len - 1) * len / 2。
验证:
- const arr = [];
- for (let i = 0; i < 10; i++) {
- arr.push(Math.floor(Math.random()*100));
- }
- mySort(arr, (x, y) => x - y);
结果:
采用排序二叉树结构的算法。代码演示:
- function mySort(arr, cb) {
- const res = cb && cb(1 ,2);
- class Node {
- constructor(key) {
- this.key = key;
- this.left = null;
- this.right = null;
- }
- };
- class BinaryTree {
- constructor(key) {
- this.root = null;
- this.init(key);
- }
- init(key) {
- this.root = new Node(key);
- }
- insert(key) {
- const newNode = new Node(key);
- this._insertNode(this.root, newNode);
- }
- _insertNode(root, node) {
- if (node.key < root.key) {
- if (!root.left) {
- root.left = node;
- } else {
- this._insertNode(root.left, node);
- }
- } else {
- if (!root.right) {
- root.right = node;
- } else {
- this._insertNode(root.right, node);
- }
- }
- }
- inorderTraversal(callback) {
- if (res < 0) {
- this._inorderTraversalNodeSmall(this.root, callback);
- } else {
- this._inorderTraversalNodeBig(this.root, callback);
- }
- }
- _inorderTraversalNodeSmall(node, callback) {
- if (!!node) {
- this._inorderTraversalNodeSmall(node.left, callback);
- callback(node);
- this._inorderTraversalNodeSmall(node.right, callback);
- }
- }
- _inorderTraversalNodeBig(node, callback) {
- if (!!node) {
- this._inorderTraversalNodeBig(node.right, callback);
- callback(node);
- this._inorderTraversalNodeBig(node.left, callback);
- }
- }
- }
- const binaryTree = new BinaryTree(arr[0]);
- let i, len;
- for(i = 1, len = arr.length; i < len; i++) {
- binaryTree.insert(arr[i]);
- }
- const _arr = [];
- binaryTree.inorderTraversal(node => {
- _arr.push(node.key);
- });
- return _arr;
- }
测试:
- const arr = [];
- for (let i = 0; i < 10; i++) {
- arr.push(Math.floor(Math.random()*100));
- }
- const newArr1 = mySort(arr, (x, y) => y - x);
- const newArr2 = mySort(arr, (x, y) => x - y);
结果:
当数组比较大的时候,后面这种算法的优势明显。
现以后面这种算法为例,测试代码:
- const arr = [];
- for (let i = 0; i < 5000000; i++) {
- arr.push(Math.floor(Math.random()*50000000));
- }
- const time = new Date().getMinutes() + ':' + new Date().getSeconds();
- mySort(arr, (x, y) => x - y);
- const nextTime = new Date().getMinutes() + ':' + new Date().getSeconds();
结果:
数组长度为5000000时,函数大概运行了6秒。
如果以第一种算法为例,5000000估计要好几分钟,这里缩减一下,设置成50000。测试代码:
- const arr = [];
- for (let i = 0; i < 50000; i++) {
- arr.push(Math.floor(Math.random()*50000000));
- }
- const time = new Date().getMinutes() + ':' + new Date().getSeconds();
- mySort(arr, (x, y) => x - y);
- const nextTime = new Date().getMinutes() + ':' + new Date().getSeconds();
结果:
数组长度为50000时,函数大概运行了10秒。
第一种算法的耗时貌似也不是平滑增加的。估计也是一条陡峭的曲线。数学知识都忘光了。以后搞明白了在来完善。
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