深入理解JS中的排序_js 排序算法优缺点-优快云博客

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在JavaScript开发中，排序是一项基础而重要的操作。本文将探讨JavaScript中几种常见的排序算法，包括它们的原理、实现方式以及适用场景。

1、冒泡排序

1.1、原理

通过比较相邻两个数的大小，交换位置排序：如果后一个数比前一个数小，则交换两个数的位置，重复这个过程，直到所有的数据按照升序排列。

1.2、代码实现

采用两层嵌套循环的方案，外层循环控制比较的轮数，内层循环用于比较相邻数据和交换位置

let Arr = [2, 5, 3, 7, 9, 1, 0, 6, 23, 12]

/**
 * 冒泡排序：
 * 时间复杂度O(n^2)
 * 原理：比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换它们两个
 * 注意：冒泡排序是原地排序算法，会改变原数组中元素顺序
 * @param {*} arr 
 * @returns 
 */
const bubbleSort = (arr) => {
    let len = arr.length;
    if (len <= 1) return arr;

    for (let i = 0; i < len; i++) {
        // 提前退出冒泡循环的标志位
        let swappend = false;
        for (let j = 0; j < len - i - 1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                const temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = temp;
                swappend = true;
            }
        }

        // 没有数据交换，提前退出
        if (!swappend) {
            break;
        }
    }
    return arr;
}

// 测试用例
console.log(bubbleSort(Arr));
// [0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 12, 23]

2、快速排序

2.1、原理

采用二分法进行分区，再结果递归进行排序，具体操作如下：

选择基准元素（Pivot）：从数组中随机选择一个元素作为基准值；
基于基准元素进行分区：比基准元素小的放到左边分区，比基准元素大的放到右侧分区；
对分区进行递归操作

2.2、代码实现

/**
 * 快速排序：
 * 时间复杂度O(nlogn)
 * 原理：采用二分法，取出中间的元素（基准-pivot），让小于基准的放到左边，大于基准的放到右边进行分区；然后递归的对左右两个分区再次进行二分法操作，进行快速排序
 * @param {*} arr 
 * @returns 
 */
const quickSort = (arr) => {
    if (arr.length <= 1) {
        return arr;
    }

    const pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);
    const pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];
    let left = [];
    let right = [];
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        if (arr[i] < pivot) {
            left.push(arr[i]);
        } else {
            right.push(arr[i]);
        }
    }
    return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right));
}

3、选择排序

3.1、原理

选择排序的原理很简单，它分为以下几个步骤：

查找最小（或最大）元素：在未排序的序列中找到最小（或最大）的元素。
交换位置：将找到的最小（或最大）元素和序列的第一个元素交换位置，如果最小元素就是序列的第一个元素，则位置保持不变。
重复步骤：对剩余未排序的序列重复上述两个步骤。

通过n-1次上述操作，就能完成整个序列的排序。具体来说，第一次从n个数据中选出最小的，放在第一个位置；第二次从剩下的n-1个数据中选出最小的，放在第二个位置；以此类推，直到整个序列变成有序序列。

3.2、代码实现

/**
 * 选择排序
 * 时间复杂度：O(n^2)
 * 原理：每次找到最小值，放到已排序数组的末尾；然后继续从剩余未排序数组中找到最小值，放到已排序数组的末尾
 * 说明：选择排序是原地排序算法，会改变原数组中元素顺序
 * @param {*} arr 
 * @returns 
 */
const selectionSort = (arr) => {
    const len = arr.length;
    if (len <= 1) {
        return arr
    }

    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        let minIndex = i;
        for (let j = i + 1; j < arr.length; j++) {
            if (arr[j] < arr[minIndex]) {
                minIndex = j;
            }
        }
        if (minIndex !== i) {
            const temp = arr[i];
            arr[i] = arr[minIndex];
            arr[minIndex] = temp;
        }
    }
    return arr;
}

4、归并排序

4.1、原理

归并排序的原理基于分治法（Divide and Conquer）策略，它包括以下三个步骤：

分解：将待排序的n个元素分成各含n/2个元素的子序列。
解决：使用归并排序递归地排序两个子序列。
合并：合并两个已排序的子序列以产生已排序的答案。

具体来说，归并排序的工作流程如下：

递归地分解：从中间将数组分成两半，直到每个子数组只包含一个元素，因为单个元素被认为是已排序的。
合并过程：然后开始合并这些子数组，以创建排序好的数组。这个过程是通过比较每个子数组的最前面的元素来完成的，选择两者中较小的那个放入新数组中，并移动所选元素所在数组的指针（或索引），直到所有子数组的元素都被合并成一个完整的排序数组。

4.2、代码实现

/**
 * 归并排序：
 * 时间复杂度：O(nlogn)
 * 原理：采用分治法，将数组分为左右两个数组，然后递归的对左右两个数组进行归并排序，最后合并两个有序数组
 * 说明：归并排序是稳定，不会改变原有数组
 * 详细步骤：
 *  1、递归的将数组分为左右两个数组，直到数组长度为1
 *  2、合并两个有序数组
 * @param {*} arr 
 * @returns 
 */
const mergeSort = (arr) => {
    if (arr.length <= 1) {
        return arr;
    }
    const middle = Math.floor(arr.length / 2);
    const left = arr.slice(0, middle);
    const right = arr.slice(middle);

    return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
}

const merge = (left, right) => {
    let result = [];
    let leftIndex = 0;
    let rightIndex = 0;

    while (leftIndex < left.length && rightIndex < right.length) {
        if (left[leftIndex] < right[rightIndex]) {
            result.push(left[leftIndex]);
            leftIndex++;
        } else {
            result.push(right[rightIndex]);
            rightIndex++;
        }
    }

    return result.concat(left.slice(leftIndex)).concat(right.slice(rightIndex));
}