"快速排序"的思想很简单,整个排序过程只需要三步:

(1)在数据集之中,选择一个元素作为"基准"(pivot)。

(2)所有小于"基准"的元素,都移到"基准"的左边;所有大于"基准"的元素,都移到"基准"的右边。

(3)对"基准"左边和右边的两个子集,不断重复第一步和第二步,直到所有子集只剩下一个元素为止。

举例来说,现在有一个数据集{85, 24, 63, 45, 17, 31, 96, 50},怎么对其排序呢?

第一步,选择中间的元素45作为"基准"。(基准值可以任意选择,但是选择中间的值比较容易理解。)

第二步,按照顺序,将每个元素与"基准"进行比较,形成两个子集,一个"小于45",另一个"大于等于45"。

第三步,对两个子集不断重复第一步和第二步,直到所有子集只剩下一个元素为止。

我的做法

function quickSort(arr){
  if(arr.length<1) return arr;
  // 先找个基准点 一般找最中间的元素
  var pivotIndex=Math.floor(arr.length/2);
  //定义两个数组 把小于基准点的 拿到左边 大于基准点的拿到右边
  var pivot=arr[pivot];
  var left=[];
  var right=[];
  for(var i=0;i<arr.length;i++){
    if(arr[i]<pivot){
      left.push(arr[i])
    }else{
      right.push(arr[i])
    }
}
//递归 左边和右边的数组重复上述步骤
  return quickSort(left).concat(pivot,quickSort(right));
}
console.log(quickSort([13,27,0,7,89,11]));
 
注意!!!此时会报错 Maximum call stack size exceeded
 

这个错误的中文意思就是“最大堆栈超过了最大值”,一般这种错误也是在递归函数当中出现。

如果我们要解决问题,那就需要明白错误产生的原因。

我们先看一个简单的,也能最清楚明白这个问题出现的函数:

function a() {

    a();

}

只要一运行这个函数,就会直接报上面的那个错误。

由这个简单的例子,我们就很清楚看出来原因:这就是因为一个函数一直递归调用自己,无法停止,只有在内存被塞满(内存溢出)的时候,报错才能够停止。

在上面的递归中  我们一直取得var pivot=arr[pivot];  没有判断条件和任何的阻止条件  它会一直调用自己  无法停止

所以我们要在取中间值的时候用splice方法取值  这样也可以达到减少数组长度的效果  避免了一直递归

function quickSort(arr){
if(arr.length<1) return arr;
// 先找个基准点 一般找最中间的元素
var pivotIndex=Math.floor(arr.length/2);
//定义两个数组 把小于基准点的 拿到左边 大于基准点的拿到右边
// splice(index,howmany)方法向数组中添加/删除项目 该方法返回被删除的项目
// 注意 该方法直接在数组上作用
// index    必需。整数,规定添加/删除项目的位置,使用负数可从数组结尾处规定位置。
// howmany  必需。要删除的项目数量。如果设置为 0,则不会删除项目。
var pivot=arr.splice(pivotIndex,1);
  var left=[];
  var right=[];
  for(var i=0;i<arr.length;i++){
    if(arr[i]<pivot){
      left.push(arr[i])
    }else{
      right.push(arr[i])
     }
  }
 
//递归 左边和右边的数组重复上述步骤
return quickSort(left).concat(pivot,quickSort(right));
}
console.log(quickSort([13,27,0,7,89,11]));
 

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