js各种排序算法
JavaScript中的排序算法主要有以下几种：
1. 冒泡排序（Bubble Sort）
基础概念：通过重复遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。 优势：实现简单。 应用场景：数据量小且基本有序的情况下。 示例代码：
function bubbleSort(arr) {
let len = arr.length;
for (let i = 0; i < len - 1; i++) {
for (let j = 0; j < len - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
let temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
}
}
}
return arr;
}2. 选择排序（Selection Sort）
基础概念：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。 优势：实现简单，不占用额外内存。 应用场景：数据量小的情况。 示例代码：
function selectionSort(arr) {
let len = arr.length;
for (let i = 0; i < len - 1; i++) {
let minIndex = i;
for (let j = i + 1; j < len; j++) {
if (arr[j] < arr[minIndex]) {
minIndex = j;
}
}
if (minIndex !== i) {
let temp = arr[i];
arr[i] = arr[minIndex];
arr[minIndex] = temp;
}
}
return arr;
}3. 插入排序（Insertion Sort）
基础概念：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。 优势：对于部分有序的数据非常高效。 应用场景：数据量小或部分有序的情况。 示例代码：
function insertionSort(arr) {
let len = arr.length;
for (let i = 1; i < len; i++) {
let key = arr[i];
let j = i - 1;
while (j >= 0 && arr[j] > key) {
arr[j + 1] = arr[j];
j--;
}
arr[j + 1] = key;
}
return arr;
}4. 快速排序（Quick Sort）
基础概念：通过一个基准元素将数组分为两个子数组，然后递归地对两个子数组进行快速排序。 优势：平均时间复杂度为O(n log n)，效率高。 应用场景：大数据量的情况。 示例代码：
function quickSort(arr) {
if (arr.length <= 1) {
return arr;
}
let pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);
let 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));
}5. 归并排序（Merge Sort）
基础概念：采用分治法的一个非常典型的应用，将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列。 优势：稳定且时间复杂度为O(n log n)。 应用场景：需要稳定排序且数据量大的情况。 示例代码：
function mergeSort(arr) {
if (arr.length <= 1) {
return arr;
}
let mid = Math.floor(arr.length / 2);
let left = arr.slice(0, mid);
let right = arr.slice(mid);
return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
}
function merge(left, right) {
let result = [];
while (left.length && right.length) {
if (left[0] <= right[0]) {
result.push(left.shift());
} else {
result.push(right.shift());
}
}
return result.concat(left, right);
}常见问题及解决方法
- 排序不稳定：选择排序、快速排序等是不稳定的排序算法。如果需要稳定排序，可以使用插入排序、归并排序。
- 时间复杂度过高：冒泡排序、选择排序在最坏情况下时间复杂度为O(n^2)。大数据量时可以选择快速排序、归并排序等时间复杂度为O(n log n)的算法。
- 空间复杂度问题：快速排序、归并排序等需要额外的空间。如果内存有限，可以考虑使用原地排序算法如插入排序。
选择合适的排序算法需要根据具体的应用场景和数据特性来决定。
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