比如数组A：
[
0: 5,
1: 2,
2: 4,
3: 3,
4: 1
]
排序后的结果为：[1, 2, 3, 4, 5]，但是有时候会有需求想要保留排序前的位置到一个同位数组里，如前例则为：[4, 1, 3, 2, 0]，因此就利用堆排序写了一个单独的数组排序过程加以实现。
代码如下：
function arrayKeys(arr) {
var i = 0,
len = arr.length,
keys = [];
while (i < len) {
keys.push(i++);
}
return keys;
}
// 判断变量是否为数组
function isArray(arr) {
return ({}).toString.call(arr).match(/^[[^s]+s*([^s]+)]$/)[1] == 'Array';
}
// 堆排序
function heapSort(arr, keys, order) {
if (!isArray(arr) || !isArray(keys)) return ;
var order = (order + '').toLowerCase() == 'desc' ? order : 'asc';
// 交换位置
function changePos(arr, cur, left) {
var tmp;
tmp = arr[cur];
arr[cur] = arr[left];
arr[left] = tmp;
}
// 构造二叉堆
function heap(arr, start, end, isMax) {
var isMax = isMax == undefined ? true : isMax, // 是否最大堆，否为最小堆
cur = start, // 当前节点的位置
left = 2 * cur + 1; // 左孩子的位置
for (; left <= end; cur = left, left = 2 * left + 1) {
// left是左孩子，left + 1是右孩子
if (left < end && ((isMax && arr[left] < arr[left + 1]) || (!isMax && arr[left] > arr[left + 1]))) {
left++; // 左右子节点中取较大/小者
}
if ((isMax && arr[cur] >= arr[left]) || (!isMax && arr[cur] <= arr[left])) {
break;
} else {
// 原index跟随排序同步进行
changePos(keys, cur, left);
changePos(arr, cur, left);
}
}
}
return (function () {
// 从(n/2-1) --> 0逐次遍历。遍历之后，得到的数组实际上是一个二叉堆
for (var len = arr.length, i = Math.floor(len / 2) - 1; i >= 0; i--) {
heap(arr, i, len - 1, order == 'asc');
}
// 从最后一个元素开始对序列进行调整，不断的缩小调整的范围直到第一个元素
for (i = len - 1; i > 0; i--) {
changePos(keys, 0, i);
changePos(arr, 0, i);
// 调整arr[0...i - 1]，使得arr[0...i - 1]仍然是一个最大/小堆
// 即，保证arr[i - 1]是arr[0...i - 1]中的最大/小值
heap(arr, 0, i - 1, order == 'asc');
}
})();
}
// 测试
var aa = [5, 2, 8, 9, 1, 3, 4, 7, 6];
var kk = arrayKeys(aa); // 原索引数组
heapSort(aa, kk, 'asc');
console.log(aa); // 排序后：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
console.log(kk); // 原索引：[4, 1, 5, 6, 0, 8, 7, 2, 3]
当然，也可以在确保安全的前提下把该方法写入Array.prototype.heapSort，这样就可以用数组直接调用了，代码略微修改一下即可，如下：
Array.prototype.heapSort = function (keys, order) {
var keys = ({}).toString.call(keys) == '[object Array]' ? keys : [],
order = (order + '').toLowerCase() == 'desc' ? order : 'asc';
// 交换位置
function changePos(arr, cur, left) {
var tmp;
tmp = arr[cur];
arr[cur] = arr[left];
arr[left] = tmp;
}
// 构造二叉堆
function heap(arr, start, end, isMax) {
var isMax = isMax == undefined ? true : isMax, // 是否最大堆，否为最小堆
cur = start, // 当前节点的位置
left = 2 * cur + 1; // 左孩子的位置
for (; left <= end; cur = left, left = 2 * left + 1) {
// left是左孩子，left + 1是右孩子
if (left < end && ((isMax && arr[left] < arr[left + 1]) || (!isMax && arr[left] > arr[left + 1]))) {
left++; // 左右子节点中取较大/小者
}
if ((isMax && arr[cur] >= arr[left]) || (!isMax && arr[cur] <= arr[left])) {
break;
} else {
// 原index跟随排序同步进行
changePos(keys, cur, left);
changePos(arr, cur, left);
}
}
}
return (function (arr) {
// 从(n/2-1) --> 0逐次遍历。遍历之后，得到的数组实际上是一个二叉堆
for (var len = arr.length, i = Math.floor(len / 2) - 1; i >= 0; i--) {
heap(arr, i, len - 1, order == 'asc');
}
// 从最后一个元素开始对序列进行调整，不断的缩小调整的范围直到第一个元素
for (i = len - 1; i > 0; i--) {
changePos(keys, 0, i);
changePos(arr, 0, i);
// 调整arr[0...i - 1]，使得arr[0...i - 1]仍然是一个最大/小堆
// 即，保证arr[i - 1]是arr[0...i - 1]中的最大/小值
heap(arr, 0, i - 1, order == 'asc');
}
})(this);
};
经过测试发现，在数组没有相同元素的情况下，原索引的序列同排序后的数组是匹配的，但是在有相同元素的情况下，序列就比较乱，这是因为堆排序本来就不是一个稳定的排序，排序后所有元素的位置会被打乱。比如：数组[5, 5, 5, 5, 5]，因为元素都一样，所以排序过程中应该是只做了比较，却并没有交换原来位置的，但实际得到的索引却是：[1, 2, 3, 4, 0]，这也很好理解，因为堆排序假如是最大堆的话，根节点是要被交换到末尾的，而很明显元素首位的5即是根节点，所以得到了前面那个颠倒的序列。
这样一来就跟初衷有点不符了，所以我又重新模拟了一个稳定排序的算法----归并排序，效果已经达到了预期。
代码如下：
// 归并排序(过程：从下向上)
function mergeSort(arr, key, order) {
if (!isArray(arr)) return [];
var key = isArray(key) ? key : [];
// 对数组arr做若干次合并：数组arr的总长度为len，将它分为若干个长度为gap的子数组；
// 将"每2个相邻的子数组" 进行合并排序。
// len = 数组的长度，gap = 子数组的长度
function mergeGroups(arr, len, gap) {
// 对arr[0..len)做一趟归并排序
// 将"每2个相邻的子数组"进行合并排序
for (var i = 0; i + 2 * gap - 1 < len; i += gap * 2) {
merge(arr, i, i + gap - 1, i + 2 * gap - 1); // 归并长度为len的两个相邻子数组
}
// 注意：
// 若i ≤ len - 1且i + gap - 1 ≥ len - 1时，则剩余一个子数组轮空，无须归并
// 若i + gap - 1 < len - 1，则剩余一个子数组没有配对
// 将该子数组合并到已排序的数组中
if (i + gap - 1 < len - 1) { // 尚有两个子文件，其中后一个长度小于len - 1
merge(arr, i, i + gap - 1, len - 1); // 归并最后两个子数组
}
}
// 核心排序过程
function merge(arr, start, mid, end) {
var i = start; // 第1个有序区的索引，遍历区间是：arr数组中的[start..mid]
var j = mid + 1; // 第2个有序区的索引，遍历区间是：arr数组中的[mid + 1..end]
var aTmp = []; // 汇总2个有序区临时数组
var kTmp = [];
var isAsc = (order + '').toLowerCase() !== 'desc';
/* 排序过程开始 */
while (i <= mid && j <= end) { // 遍历2个有序区，当该while循环终止时，2个有序区必然有1个已经遍历并排序完毕
if ((!isAsc && arr[i] <= arr[j]) || (isAsc && arr[i] >= arr[j])) { // 并逐个从2个有序区分别取1个数进行比较，将较小的数存到临时数组aTmp中
aTmp.push(arr[i]);
kTmp.push(key[i++]);
} else {
aTmp.push(arr[j]);
kTmp.push(key[j++]);
}
}
// 将剩余有序区的剩余元素添加到临时数组aTmp中
while (i <= mid) {
aTmp.push(arr[i]);
kTmp.push(key[i++]);
}
while (j <= end) {
aTmp.push(arr[j]);
kTmp.push(key[j++]);
} /*排序过程结束*/
var len = aTmp.length, k;
// 此时，aTmp数组是经过排序后的有序数列，然后将其重新整合到数组arr中
for (k = 0; k < len; k++) {
arr[start + k] = aTmp[k];
key[start + k] = kTmp[k];
}
}
// 归并排序(从下往上)
return (function (arr) {
// 采用自底向上的方法，对arr[0..len)进行二路归并排序
var len = arr.length;
if (len <= 0) return arr;
for (var i = 1; i < len; i *= 2) { // 共log2(len - 1)趟归并
mergeGroups(arr, len, i); // 有序段长度 ≥ len时终止
}
})(arr);
}
// 数组原型链方法
Array.prototype.mergeSort = function (key, order) {
var key = ({}).toString.call(key) == '[object Array]' ? key : [];
function mergeGroups(arr, len, gap) {
for (var i = 0; i + 2 * gap - 1 < len; i += gap * 2) {
merge(arr, i, i + gap - 1, i + 2 * gap - 1);
}
if (i + gap - 1 < len - 1) {
merge(arr, i, i + gap - 1, len - 1);
}
}
// 核心排序过程
function merge(arr, start, mid, end) {
var i = start;
var j = mid + 1;
var aTmp = [];
var kTmp = [];
var isAsc = (order + '').toLowerCase() !== 'desc';
/* 排序过程开始 */
while (i <= mid && j <= end) {
if ((isAsc && arr[i] <= arr[j]) || (!isAsc && arr[i] >= arr[j])) {
aTmp.push(arr[i]);
kTmp.push(key[i++]);
} else {
aTmp.push(arr[j]);
kTmp.push(key[j++]);
}
}
while (i <= mid) {
aTmp.push(arr[i]);
kTmp.push(key[i++]);
}
while (j <= end) {
aTmp.push(arr[j]);
kTmp.push(key[j++]);
} /*排序过程结束*/
var len = aTmp.length, k;
for (k = 0; k < len; k++) {
arr[start + k] = aTmp[k];
key[start + k] = kTmp[k];
}
}
// 归并排序(从下往上)
return (function (arr) {
var len = arr.length;
if (len <= 0) return arr;
for (var i = 1; i < len; i *= 2) {
mergeGroups(arr, len, i);
}
return arr;
})(this);
};
// 测试 var arr1 = [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2];
var arr2 = [5, 2, 7, 1, 2, 6, 6, 8]; var key1 = arrayKeys(arr1);
var key2 = arrayKeys(arr2);
console.log(arr1.mergeSort(key1)); // [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
console.log(key1); // [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
console.log(arr2.mergeSort(key2)); // [1, 2, 2, 5, 6, 6, 7, 8]
console.log(key2); // [3, 1, 4, 0, 5, 6, 2, 7]