• 十大经典排序算法(动图演示)


    0、算法概述

    0.1 算法分类

    十种常见排序算法可以分为两大类:

      • 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序。
      • 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较类排序。

     

    0.2 算法复杂度

    0.3 相关概念

    • 稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面。
    • 不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。
    • 时间复杂度:对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时,操作次数呈现什么规律。
    • 空间复杂度:是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量,它也是数据规模n的函数。

    1、冒泡排序(Bubble Sort)

    冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 

    1.1 算法描述

    • 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们两个;
    • 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数;
    • 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;
    • 重复步骤1~3,直到排序完成。

    1.2 动图演示

     

    1.3 代码实现 

    function bubbleSort(arr) {
        var len = arr.length;
        for(var i = 0; i < len - 1; i++) {
            for(var j = 0; j < len - 1 - i; j++) {
                if(arr[j] > arr[j+1]) {        // 相邻元素两两对比
                    var temp = arr[j+1];        // 元素交换
                    arr[j+1] = arr[j];
                    arr[j] = temp;
                }
            }
        }
        return arr;
    }

    2、选择排序(Selection Sort)

    选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。 

    2.1 算法描述

    n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下:

    • 初始状态:无序区为R[1..n],有序区为空;
    • 第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时,当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n)。该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录 R[k],将它与无序区的第1个记录R交换,使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区;
    • n-1趟结束,数组有序化了。

    2.2 动图演示

     

    2.3 代码实现

    function selectionSort(arr) {
        var len = arr.length;
        var minIndex, temp;
        for(var i = 0; i < len - 1; i++) {
            minIndex = i;
            for(var j = i + 1; j < len; j++) {
                if(arr[j] < arr[minIndex]) {     // 寻找最小的数
                    minIndex = j;                 // 将最小数的索引保存
                }
            }
            temp = arr[i];
            arr[i] = arr[minIndex];
            arr[minIndex] = temp;
        }
        return arr;
    } 

    2.4 算法分析

    表现最稳定的排序算法之一,因为无论什么数据进去都是O(n2)的时间复杂度,所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。理论上讲,选择排序可能也是平时排序一般人想到的最多的排序方法了吧。

    3、插入排序(Insertion Sort)

    插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。

    3.1 算法描述

    一般来说,插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下:

    • 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;
    • 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描;
    • 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置;
    • 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置;
    • 将新元素插入到该位置后;
    • 重复步骤2~5。

    3.2 动图演示

    3.2 代码实现

    function insertionSort(arr) {
        varlen = arr.length;
        varpreIndex, current;
        for(vari = 1; i < len; i++) {
            preIndex = i - 1;
            current = arr[i];
            while(preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) {
                arr[preIndex + 1] = arr[preIndex];
                preIndex--;
            }
            arr[preIndex + 1] = current;
        }
        returnarr;
    }

    3.4 算法分析

    插入排序在实现上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的额外空间的排序),因而在从后向前扫描过程中,需要反复把已排序元素逐步向后挪位,为最新元素提供插入空间。

    待续

    转自:https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/vickylinj/p/14437724.html
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