JavaScript 实现排序算法

参考文章：

• 十大经典排序算法动画，看我就够了！

1. 冒泡排序

思路

• 比较所有相邻元素，如果第一个比第二个大，则交换它们
• 一轮下来，可以保证最后一个数是最大的
• 执行n-1轮，就可以完成排序

代码

Array.prototype.bubbleSort = function () {
  for (let i = 0; i < this.length - 1; i++) {
    let hasSwapped = false // 本轮是否有交换行为
    for (let j = 0; j < this.length - 1 - i; j++) {
      if (this[j] > this[j + 1]) {
        hasSwapped = true
        const temp = this[j]
        this[j] = this[j + 1]
        this[j + 1] = temp
      }
    }
    // 若本轮没有交换行为，则无需再进行下一轮遍历
    if (!hasSwapped) {
      break;
    }
  }
}
const arr = [5, 4, 3, 2, 1]
arr.bubbleSort()
console.log('arr', arr)

分析

• 时间复杂度：
  • 最好：O(n)【已排好序的数组，没有交换，一轮遍历完成】
  • 最坏：O(n2)
  • 平均：O(n2)
• 空间复杂度：O(1)
• 排序方式：In-place
• 稳定性：稳定

2. 选择排序

思路

• 找到数组中的最小值（用indexMin来表示当前值下标，遍历遇到更小的就替换为它），将其放置在第一位（和原第一位交换）
• 接着找到第二小的值，选中它并将其放置在第二位
• 以此类推，执行n-1轮

代码

Array.prototype.selectionSort = function () {
  for (let i = 0; i < this.length - 1; i++) {
    let indexMin = i
    for (let j = i; j < this.length; j++) {
      if (this[j] < this[indexMin]) {
        indexMin = j
      }
    }
    // 若当前位就是最小位，则不交换
    if (indexMin !== i) {
      const temp = this[i]
      this[i] = this[indexMin]
      this[indexMin] = temp
    }
  }
}
const arr = [5, 4, 3, 2, 1]
arr.selectionSort()
console.log('arr', arr)

分析

• 时间复杂度：
  • 最好：O(n2)
  • 最坏：O(n2)
  • 平均：O(n2)
• 空间复杂度：O(1)
• 排序方式：In-place
• 稳定性：不稳定

3. 插入排序

思路

• 将一个元素插入到前面排序的子序列中，使插入后的子序列仍然是排序的，n个元素共需n-1趟
• 从第二个数开始往前比，比他大就往后排，以此类推进行到最后一个数

代码

Array.prototype.insertionSort = function () {
  for (let i = 1; i < this.length; i++) {
    const num = this[i];
    for (let j = i - 1; j >= 0; j--) {
      if (num < this[j]) {
        this[j + 1] = this[j]
      }
      else {
        break
      }
    }
    this[j + 1] = num
  }
}
const arr = [5, 4, 3, 2, 1]
arr.insertionSort()
console.log('arr', arr)

分析

• 时间复杂度：
  • 最好：O(n)
  • 最坏：O(n2)
  • 平均：O(n2)
• 空间复杂度：O(1)
• 排序方式：In-place
• 稳定性：稳定

4. 归并排序

思路

• 分：把数组劈成两半，再递归地对子数组进行“分”操作，直到分成一个个单独的数
• 合：把两个数合并为有序数组，再对有序数组进行合并，直到全部子数组合并为一个完整数组
  • 合并两个有序数组
    • 新建一个空数组res，用于存放最终排序后的数组
    • 比较两个有序数组的头部，较小者出队并推入res中
    • 如果两个数组还有值，就重复第二步

代码

Array.prototype.mergeSort = function () {
  // 终点
  if (this.length === 1) {
    return this
  }
  // 分
  const mid = Math.floor(this.length / 2)
  const left = this.slice(0, mid)
  const right = this.slice(mid)
  left.mergeSort()
  right.mergeSort()
  // 合
  let res = []
  while (left.length > 0 || right.length > 0) {
    if (left.length > 0 && right.length > 0) {
      left[0] < right[0] ? res.push(left.shift()) : res.push(right.shift())
    }
    else if (left.length > 0) {
      res.push(left.shift())
    } else {
      res.push(right.shift())
    }
  }
  // res 拷贝到 this
  res.forEach((item, i) => {
    this[i] = item
  })
}
const arr = [5, 4, 3, 2, 1]
arr.mergeSort()
console.log('arr', arr)

分析

• 时间复杂度：
  • 最好：O(nlogn)
  • 最坏：O(nlogn)
  • 平均：O(nlogn)
    • 轮数：O(logn)
    • 每轮遍历：O(n)
• 空间复杂度：O(n)
  • 临时的数组 n + 递归时压入栈的数据占用的空间 logn
• 排序方式：Out-place
• 稳定性：稳定

5. 快速排序

思路

• 分区：在数据序列中选择一个元素作为基准值，每趟从数据序列的两端开始交替进行，将小于基准值的元素交换到序列前端，将大于基准值的元素交换到序列后端，介于两者之间的位置则成为基准值的最终位置（将基准值与最终位置或其前一位元素交换）。
• 递归：递归地对基准前后的子数组进行分区

代码

Array.prototype.quickSort = function () {
  // end: 包括
  const rec = (start, end) => {
    if (end <= start) {
      return
    }
    const pivot = this[start]
    let i = start + 1
    let j = end
    while (i < j) {
      while (this[i] <= pivot && i < j) {
        i++
      }
      while (this[j] >= pivot && i < j) {
        j--
      }
      // 若i<j,i和j交换
      if (i < j) {
        let temp = this[i]
        this[i] = this[j]
        this[j] = temp
      }
    }
    // i == j 的情况
    if (this[i] < pivot) {
      // i和pivot交换
      let temp = this[i]
      this[i] = this[start]
      this[start] = temp
      rec(start, i - 1)
      rec(i + 1, end)
    } else {
      // i-1和pivot交换
      let temp = this[i - 1]
      this[i - 1] = this[start]
      this[start] = temp
      rec(start, i - 2)
      rec(i, end)
    }
  }
  rec(0, this.length - 1)
}
const arr = [3, 1, 5, 4, 2]
arr.quickSort()
console.log('arr', arr)

分析

• 时间复杂度：
  • 最好：O(nlog2n)
  • 最坏：O(n2)【每轮选择的基准值都是极端值（最小/最大）】
  • 平均：O(nlog2n)
    • 轮数：O(log2n)
    • 每轮遍历：O(n)
• 空间复杂度：O(logn)
  1. 递归时压入栈的数据占用的空间 logn
• 排序方式：In-place
• 稳定性：不稳定