?冒泡排序算法

冒泡排序（Bubble Sort）是一種簡單直觀的排序算法。冒泡排序算法的步驟描述如下：

比較相鄰的元素。如果第一個(gè)比第二個(gè)大，就交換他們兩個(gè)。

對(duì)每一對(duì)相鄰元素作同樣的工作，從開始第一對(duì)到結(jié)尾的最后一對(duì)。這步做完后，最后的元素會(huì)是最大的數(shù)。

針對(duì)所有的元素重復(fù)以上的步驟，除了最后一個(gè)。

持續(xù)每次對(duì)越來越少的元素重復(fù)上面的步驟，直到?jīng)]有任何一對(duì)數(shù)字需要比較。

JavaScript實(shí)現(xiàn)冒泡排序算法的代碼如下：

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]) {??????? // 相鄰元素兩兩對(duì)比 ????????????????var temp = arr[j+1];??????? // 元素交換 ????????????????arr[j+1] = arr[j]; ????????????????arr[j] = temp; ????????????} ????????} ????} ????return arr; }???

?選擇排序算法

選擇排序是一種簡單直觀的排序算法，無論什么數(shù)據(jù)進(jìn)去都是 O(n2) 的時(shí)間復(fù)雜度。選擇排序算法的步驟描述如下：

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。

再從剩余未排序元素中繼續(xù)尋找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。

重復(fù)第二步，直到所有元素均排序完畢。

JavaScript實(shí)現(xiàn)選擇排序算法的代碼如下：

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]) {???? // 尋找最小的數(shù) ????????????????minIndex = j;???????????????? // 將最小數(shù)的索引保存 ????????????} ????????} ????????temp = arr[i]; ????????arr[i] = arr[minIndex]; ????????arr[minIndex] = temp; ????} ????return arr; }??

?插入排序算法

插入排序是一種最簡單直觀的排序算法，它的工作原理是通過構(gòu)建有序序列，對(duì)于未排序數(shù)據(jù)，在已排序序列中從后向前掃描，找到相應(yīng)位置并插入。插入排序算法的步驟描述如下：

將第一待排序序列第一個(gè)元素看做一個(gè)有序序列，把第二個(gè)元素到最后一個(gè)元素當(dāng)成是未排序序列。

從頭到尾依次掃描未排序序列，將掃描到的每個(gè)元素插入有序序列的適當(dāng)位置。（如果待插入的元素與有序序列中的某個(gè)元素相等，則將待插入元素插入到相等元素的后面。）

JavaScript實(shí)現(xiàn)插入排序算法的代碼如下：

function insertionSort(arr) { ????var len = arr.length; ????var preIndex, current; ????for (var i = 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; ????} ????return arr; }

?希爾排序算法

希爾排序，也稱遞減增量排序算法，是插入排序的一種更高效的改進(jìn)版本。希爾排序算法的步驟描述如下：

選擇一個(gè)增量序列 t1，t2，……，tk，其中 ti > tj, tk = 1；

按增量序列個(gè)數(shù) k，對(duì)序列進(jìn)行 k 趟排序；

每趟排序，根據(jù)對(duì)應(yīng)的增量 ti，將待排序列分割成若干長度為 m 的子序列，分別對(duì)各子表進(jìn)行直接插入排序。僅增量因子為 1 時(shí)，整個(gè)序列作為一個(gè)表來處理，表長度即為整個(gè)序列的長度。

JavaScript實(shí)現(xiàn)希爾排序算法的代碼如下：

function shellSort(arr) { ????var len = arr.length, ????????temp, ????????gap = 1; ????while(gap < len/3) {????????? //動(dòng)態(tài)定義間隔序列 ????????gap =gap*3+1; ????} ????for (gap; gap > 0; gap = Math.floor(gap/3)) { ????????for (var i = gap; i < len; i++) { ????????????temp = arr[i]; ????????????for (var j = i-gap; j >= 0 && arr[j] > temp; j-=gap) { ????????????????arr[j+gap] = arr[j]; ????????????} ????????????arr[j+gap] = temp; ????????} ????} ????return arr; }

?歸并排序算法

歸并排序（Merge sort）是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。歸并排序算法的步驟描述如下：

申請(qǐng)空間，使其大小為兩個(gè)已經(jīng)排序序列之和，該空間用來存放合并后的序列；

設(shè)定兩個(gè)指針，最初位置分別為兩個(gè)已經(jīng)排序序列的起始位置；

比較兩個(gè)指針?biāo)赶虻脑?#xff0c;選擇相對(duì)小的元素放入到合并空間，并移動(dòng)指針到下一位置；

重復(fù)步驟 3 直到某一指針達(dá)到序列尾；

將另一序列剩下的所有元素直接復(fù)制到合并序列尾。

JavaScript實(shí)現(xiàn)歸并排序算法的代碼如下：

function mergeSort(arr) {? // 采用自上而下的遞歸方法 ????var len = arr.length; ????if(len < 2) { ????????return arr; ????} ????var middle = Math.floor(len / 2), ????????left = arr.slice(0, middle), ????????right = arr.slice(middle); ????return merge(mergeSort(left), mergeSort(right)); } function merge(left, right) { ????var result = []; ????while (left.length && right.length) { ????????if (left[0] <= right[0]) { ????????????result.push(left.shift()); ????????} else { ????????????result.push(right.shift()); ????????} ????} ????while (left.length) ????????result.push(left.shift()); ????while (right.length) ????????result.push(right.shift()); ????return result; }

?快速排序算法

快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。它是處理大數(shù)據(jù)最快的排序算法之一。快速排序是一種分而治之思想在排序算法上的典型應(yīng)用。本質(zhì)上來看，快速排序應(yīng)該算是在冒泡排序基礎(chǔ)上的遞歸分治法。快速排序算法的步驟描述如下：

從數(shù)列中挑出一個(gè)元素，稱為 “基準(zhǔn)”（pivot）;

重新排序數(shù)列，所有元素比基準(zhǔn)值小的擺放在基準(zhǔn)前面，所有元素比基準(zhǔn)值大的擺在基準(zhǔn)的后面（相同的數(shù)可以到任一邊）。在這個(gè)分區(qū)退出之后，該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置。這個(gè)稱為分區(qū)（partition）操作；

遞歸地（recursive）把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序；

遞歸的最底部情形，是數(shù)列的大小是零或一，也就是永遠(yuǎn)都已經(jīng)被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個(gè)算法總會(huì)退出，因?yàn)樵诿看蔚牡?#xff08;iteration）中，它至少會(huì)把一個(gè)元素?cái)[到它最后的位置去。

JavaScript實(shí)現(xiàn)快速排序算法的代碼如下：

function quickSort(arr, left, right) { ????var len = arr.length, ????????partitionIndex, ????????left = typeof left != 'number' ? 0 : left, ????????right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right; ????if (left < right) { ????????partitionIndex = partition(arr, left, right); ????????quickSort(arr, left, partitionIndex-1); ????????quickSort(arr, partitionIndex+1, right); ????} ????return arr; } function partition(arr, left ,right) {???? // 分區(qū)操作 ????var pivot = left,????????????????????? // 設(shè)定基準(zhǔn)值（pivot） ????????index = pivot + 1; ????for (var i = index; i <= right; i++) { ????????if (arr[i] < arr[pivot]) { ????????????swap(arr, i, index); ????????????index++; ????????}??????? ????} ????swap(arr, pivot, index - 1); ????return index-1; } function swap(arr, i, j) { ????var temp = arr[i]; ????arr[i] = arr[j]; ????arr[j] = temp; } functiion paritition2(arr, low, high) { ??let pivot = arr[low]; ??while (low < high) { ????while (low < high && arr[high] > pivot) { ??????--high; ????} ????arr[low] = arr[high]; ????while (low < high && arr[low] <= pivot) { ??????++low; ????} ????arr[high] = arr[low]; ??} ??arr[low] = pivot; ??return low; } function quickSort2(arr, low, high) { ??if (low < high) { ????let pivot = paritition2(arr, low, high); ????quickSort2(arr, low, pivot - 1); ????quickSort2(arr, pivot + 1, high); ??} ??return arr; }

?堆排序算法

堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所設(shè)計(jì)的一種排序算法。堆排序算法的步驟描述如下：

創(chuàng)建一個(gè)堆 H[0……n-1]；

把堆首（最大值）和堆尾互換；

把堆的尺寸縮小 1，并調(diào)用 shift_down(0)，目的是把新的數(shù)組頂端數(shù)據(jù)調(diào)整到相應(yīng)位置；

重復(fù)步驟 2，直到堆的尺寸為 1。

JavaScript實(shí)現(xiàn)堆排序算法的代碼如下：

var len;??? // 因?yàn)槁暶鞯亩鄠€(gè)函數(shù)都需要數(shù)據(jù)長度，所以把len設(shè)置成為全局變量 function buildMaxHeap(arr) {?? // 建立大頂堆 ????len = arr.length; ????for (var i = Math.floor(len/2); i >= 0; i--) { ????????heapify(arr, i); ????} } function heapify(arr, i) {???? // 堆調(diào)整 ????var left = 2 * i + 1, ????????right = 2 * i + 2, ????????largest = i; ????if (left < len && arr[left] > arr[largest]) { ????????largest = left; ????} ????if (right < len && arr[right] > arr[largest]) { ????????largest = right; ????} ????if (largest != i) { ????????swap(arr, i, largest); ????????heapify(arr, largest); ????} } function swap(arr, i, j) { ????var temp = arr[i]; ????arr[i] = arr[j]; ????arr[j] = temp; } function heapSort(arr) { ????buildMaxHeap(arr); ????for (var i = arr.length-1; i > 0; i--) { ????????swap(arr, 0, i); ????????len--; ????????heapify(arr, 0); ????} ????return arr; }

?計(jì)數(shù)排序算法

計(jì)數(shù)排序的核心在于將輸入的數(shù)據(jù)值轉(zhuǎn)化為鍵存儲(chǔ)在額外開辟的數(shù)組空間中。作為一種線性時(shí)間復(fù)雜度的排序，計(jì)數(shù)排序要求輸入的數(shù)據(jù)必須是有確定范圍的整數(shù)。

JavaScript實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)排序算法的代碼如下：

function countingSort(arr, maxValue) { ????var bucket = new Array(maxValue+1), ????????sortedIndex = 0; ????????arrLen = arr.length, ????????bucketLen = maxValue + 1; ????for (var i = 0; i < arrLen; i++) { ????????if (!bucket[arr[i]]) { ????????????bucket[arr[i]] = 0; ????????} ????????bucket[arr[i]]++; ????} ????for (var j = 0; j < bucketLen; j++) { ????????while(bucket[j] > 0) { ????????????arr[sortedIndex++] = j; ????????????bucket[j]--; ????????} ????} ????return arr; }

?桶排序算法

桶排序是計(jì)數(shù)排序的升級(jí)版。它利用了函數(shù)的映射關(guān)系，高效與否的關(guān)鍵就在于這個(gè)映射函數(shù)的確定。

JavaScript實(shí)現(xiàn)桶排序算法的代碼如下：

function bucketSort(arr, bucketSize) { ????if (arr.length === 0) { ??????return arr; ????} ????var i; ????var minValue = arr[0]; ????var maxValue = arr[0]; ????for (i = 1; i < arr.length; i++) { ??????if (arr[i] < minValue) { ??????????minValue = arr[i];??????????????? // 輸入數(shù)據(jù)的最小值 ??????} else if (arr[i] > maxValue) { ??????????maxValue = arr[i];??????????????? // 輸入數(shù)據(jù)的最大值 ??????} ????} ????//桶的初始化 ????var DEFAULT_BUCKET_SIZE = 5;??????????? // 設(shè)置桶的默認(rèn)數(shù)量為5 ????bucketSize = bucketSize || DEFAULT_BUCKET_SIZE; ????var bucketCount = Math.floor((maxValue - minValue) / bucketSize) + 1;?? ????var buckets = new Array(bucketCount); ????for (i = 0; i < buckets.length; i++) { ????????buckets[i] = []; ????} ????//利用映射函數(shù)將數(shù)據(jù)分配到各個(gè)桶中 ????for (i = 0; i < arr.length; i++) { ????????buckets[Math.floor((arr[i] - minValue) / bucketSize)].push(arr[i]); ????} ????arr.length = 0; ????for (i = 0; i < buckets.length; i++) { ????????insertionSort(buckets[i]);????????????????????? // 對(duì)每個(gè)桶進(jìn)行排序，這里使用了插入排序 ????????for (var j = 0; j < buckets[i].length; j++) { ????????????arr.push(buckets[i][j]);????????????????????? ????????} ????} ????return arr; }

?基數(shù)排序算法

基數(shù)排序是一種非比較型整數(shù)排序算法，其原理是將整數(shù)按位數(shù)切割成不同的數(shù)字，然后按每個(gè)位數(shù)分別比較。由于整數(shù)也可以表達(dá)字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮點(diǎn)數(shù)，所以基數(shù)排序也不是只能使用于整數(shù)。

JavaScript實(shí)現(xiàn)基數(shù)排序算法的代碼如下：

var counter = []; function radixSort(arr, maxDigit) { ????var mod = 10; ????var dev = 1; ????for (var i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) { ????????for(var j = 0; j < arr.length; j++) { ????????????var bucket = parseInt((arr[j] % mod) / dev); ????????????if(counter[bucket]==null) { ????????????????counter[bucket] = []; ????????????} ????????????counter[bucket].push(arr[j]); ????????} ????????var pos = 0; ????????for(var j = 0; j < counter.length; j++) { ????????????var value = null; ????????????if(counter[j]!=null) { ????????????????while ((value = counter[j].shift()) != null) { ??????????????????????arr[pos++] = value; ????????????????} ??????????} ????????} ????} ????return arr; }

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的JavaScript实现十种经典排序算法(js排序算法)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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