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十五周算法訓(xùn)練營(yíng)——數(shù)組排序

開發(fā) 前端
Java數(shù)組排序方式一般有四種:冒泡排序法、快速排序法、選擇排序法、插入排序法。

冒泡

冒泡排序的思路:遍歷數(shù)組,然后將最大數(shù)沉到最底部。
「時(shí)間復(fù)雜度:O(N^2);」
「空間復(fù)雜度:O(1)」

function swap(arr, i, j) {
const temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}

function bubbleSort(arr) {
if (arr == null || arr.length <= 0) {
return [];
}

const len = arr.length;
for (let end = len - 1; end > 0; end--) {
for (let i = 0; i < end; i++) {
if (arr[i] > arr[i + 1]) {
swap(arr, i, i + 1);
}
}

}

return arr;
}

選擇

選擇排序的實(shí)現(xiàn)思路:遍歷數(shù)組,把最小數(shù)放在頭部。
「時(shí)間復(fù)雜度:O(N^2);」
「空間復(fù)雜度:O(1)」

function selectionSort(arr) {
if (!Array.isArray(arr) || arr.length <= 0) {
return [];
}

const swap = (arr, i, j) => {
const temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
};

for (let i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
let minIndex = i;

for (let j = i + 1; j < arr.length; j++) {
minIndex = arr[j] < arr[minIndex] ? j : minIndex;
}

swap(arr, i, minIndex);
}

return arr;
}

插入排序

插入排序?qū)崿F(xiàn)思路:將一個(gè)新的數(shù),和前面的比較,只要當(dāng)前數(shù)小于前一個(gè)則和前一個(gè)交換位置,否則終止。
「時(shí)間復(fù)雜度:O(N^2);」
「空間復(fù)雜度:O(1)」

function insertSort(arr) {
if (!Array.isArray(arr) || arr.length <= 0) {
return [];
}

const swap = (arr, i, j) => {
const temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
};

for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
for (let j = i - 1; j >= 0 && arr[j] > arr[j + 1]; j--) {
swap(arr, j, j + 1);
}
}

return arr;
}

歸并排序

歸并排序的思路:
1.先左側(cè)部分排好序。
2.再右側(cè)部分排好序。
3.再準(zhǔn)備一個(gè)輔助數(shù)組,用外排的方式,小的開始填,直到有個(gè)動(dòng)到末尾,將另一個(gè)數(shù)組剩余部分拷貝到末尾。
4.再將輔助數(shù)組拷貝回原數(shù)組。
「時(shí)間復(fù)雜度:O(N * logN)」
「空間復(fù)雜度:O(N)」

歸并排序?qū)嶋H上就是一個(gè)二叉樹的后序遍歷過程。

function mergeSort(arr) {
if (arr == null || arr.length <= 0) {
return [];
}
sortProcess(arr, 0, arr.length - 1);

return arr;
}

function sortProcess(arr, L, R) {
// 遞歸的終止條件,就是左右邊界索引一樣
if (L === R) {
return;
}
const middle = L + ((R - L) >> 1); // 找出中間值
sortProcess(arr, L, middle); // 對(duì)左側(cè)部分進(jìn)行遞歸
sortProcess(arr, middle + 1, R); // 對(duì)右側(cè)部分進(jìn)行遞歸
merge(arr, L, middle, R);
}

function merge(arr, L, middle, R) {
var help = [];
var l = L;
var r = middle + 1;
var index = 0;

while (l <= middle && r <= R) {
help[index++] = arr[l] < arr[r] ? arr[l++] : arr[r++];
}

while (l <= middle) {
help.push(arr[l++]);
}

while (r <= R) {
help.push(arr[r++]);
}

for (let i = 0; i < help.length; i++) {
arr[L + i] = help[i];
}

// arr.splice(L, help.length, ...help); // 利用了ES6的語法
}

快排

快速排序?qū)崿F(xiàn)思路:隨機(jī)取出一個(gè)值進(jìn)行劃分,大于該值放右邊,小于該值放左邊(該算法在經(jīng)典快排的基礎(chǔ)上經(jīng)過荷蘭國(guó)旗思想和隨機(jī)思想進(jìn)行了改造)。
「時(shí)間復(fù)雜度:O(N*logN)」
「空間復(fù)雜度:O(logN)」

快速排序其實(shí)就是二叉樹中前序遍歷的處理方式。

function quickSort(arr) {
if (arr == null || arr.length <= 0) {
return [];
}

quick(arr, 0, arr.length - 1);
return arr;
}

function quick(arr, L, R) {
// 遞歸結(jié)束條件是L >= R
if (L < R) {
// 隨機(jī)找一個(gè)值,然后和最后一個(gè)值進(jìn)行交換,將經(jīng)典排序變?yōu)榭焖倥判颍ㄒ驗(yàn)榻?jīng)典排序每次都取最后一個(gè)數(shù)據(jù)去對(duì)比,對(duì)應(yīng)0,1,2……n的情況,其復(fù)雜度為O(N^2))
swap(arr, L + Math.floor(Math.random() * (R - L + 1)), R);
//利用荷蘭國(guó)旗問題獲得劃分的邊界,返回的值是小于區(qū)域的最大索引和大于區(qū)域的最小索引,在這利用荷蘭國(guó)旗問題將等于區(qū)域部分就不用動(dòng)了
const tempArr = partition(arr, L, R, arr[R]);
quick(arr, L, tempArr[0]);
quick(arr, tempArr[1], R);
}
}

// 返回值是小于區(qū)域的最后的索引和大于區(qū)域的第一個(gè)索引
function partition(arr, L, R, num) {
var less = L - 1;
var more = R + 1;
var cur = L;
while (cur < more) {
if (arr[cur] < num) {
swap(arr, ++less, cur++);
} else if (arr[cur] > num) {
swap(arr, --more, cur);
} else {
cur++;
}
}

return [less, more];
}

function swap(arr, i, j) {
const temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}

堆排序

堆排序思路:
1.讓數(shù)組變成大根堆。
2.把最后一個(gè)位置和堆頂做交換。
3.則最大值在最后,則剩下部分做heapify,則重新調(diào)整為大根堆,則堆頂位置和該部分最后位置做交換。
4.重復(fù)進(jìn)行,直到減完,則這樣最后就調(diào)整完畢,整個(gè)數(shù)組排完序(為一個(gè)升序)。
「時(shí)間復(fù)雜度:O(N * logN)」
「空間復(fù)雜度:O(1)」

function heapSort(arr) {
if (arr == null || arr.length <= 0) {
return [];
}

// 首先是建立大頂堆的過程
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
heapInsert(arr, i);
}

var size = arr.length;//這個(gè)值用來指定多少個(gè)數(shù)組成堆,當(dāng)?shù)玫揭粋€(gè)排序的值后這個(gè)值減一

//將堆頂和最后一個(gè)位置交換
/**
* 當(dāng)大頂堆建立完成后,然后不斷將最后一個(gè)位置和堆頂交換;
* 這樣最大值就到了最后,則剩下部分做heapify,重新調(diào)整為大根堆,則堆頂位置和倒數(shù)第二個(gè)位置交換,重復(fù)進(jìn)行,直到全部排序完畢*/
//由于前面已經(jīng)是大頂堆,所以直接交換
swap(arr, 0, --size);
while(size > 0) {
// 重新變成大頂堆
heapify(arr, 0, size);
// 進(jìn)行交換
swap(arr, 0, --size);
}

return arr;
}

// 加堆過程中
function heapInsert(arr, index) {
//比較當(dāng)前位置和其父位置,若大于其父位置,則進(jìn)行交換,并將索引移動(dòng)到其父位置進(jìn)行循環(huán),否則跳過
//結(jié)束條件是比父位置小或者到達(dá)根節(jié)點(diǎn)處
while (arr[index] > arr[parseInt((index - 1) / 2)]) {
// 進(jìn)行交換
swap(arr, index, parseInt((index - 1) / 2));
index = parseInt((index - 1) / 2);
}
}

//減堆過程
/**
* size指的是這個(gè)數(shù)組前多少個(gè)數(shù)構(gòu)成一個(gè)堆
* 如果你想把堆頂彈出,則把堆頂和最后一個(gè)數(shù)交換,把size減1,然后從0位置經(jīng)歷一次heapify,調(diào)整一下,剩余部分變成大頂堆*/
function heapify(arr, index, size) {
let left = 2 * index + 1;
while (left < size) {
let largest = (left + 1 < size && arr[left] < arr[left + 1]) ? left + 1 : left;
largest = arr[index] > arr[largest] ? index : largest;

//如果最大值索引和傳進(jìn)來索引一樣,則該值到達(dá)指定位置,直接結(jié)束循環(huán)
if (index == largest) {
break;
}

// 進(jìn)行交換,并改變索引和其左子節(jié)點(diǎn)
swap(arr, index, largest);
index = largest;
left = 2 * index + 1;
}
}

function swap(arr, i, j) {
var temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
責(zé)任編輯:姜華 來源: 前端點(diǎn)線面
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