简单玩转JS数组七大排序算法

先上一张耳熟能详的图

n: 数据规模

k:“桶”的个数

In-place: 占用常数内存，不占用额外内存

Out-place: 占用额外内存

稳定性：排序后2个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同

时间复杂度：o(1)<o(logn)<o(n)<o(nlogn)<o(n²)<o(n³)<o(2n)<o(n!)<o(nn)

1、冒泡排序

前后两个数据对比，找出较大的值并交换位置，继续向后比较最后找出最大的值；

内层循环一次，找出一个最大值，当找到倒数第二大的值得时候，循环结束。

function bubbleSort(arr) {
    var len = arr.length;
    for (var i = 0; i < len; 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

用最开始的数据和所有的数据作比较，得到最小的数，依次循环找到每次循环最小的数。即可得到升序的数据。

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;
}

3、快速排序

快速排序采取了分而治之的思想，有点二分法的意思。

简而言之，取一个中间值，大于中间值的放在右边，小于的放在左边，然后依次循环左右两边的数组继续取中间值作比较，直至排序完成，拼接即可。

var quickSort = function(arr) {
    　　if (arr.length <= 1) { return arr; }
    　　var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);
    　　var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];
    　　var left = [];
    　　var right = [];
    　　for (var 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));
    };
    quickSort([3, 2, 4, 5, 1]);

4、插入排序

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) {
        //这一个循环的含义:当前的元素和数组中下标小于它的元素作对比，如果当前元素大于，则位置不变，小于的话继续比较，然后找到大于的位置插入进去
            arr[preIndex+1] = arr[preIndex];
            preIndex--;
        }
        arr[preIndex+1] = current;
    }
    return arr;
}

二分法插入排序

function binaryInsertionSort(array) {
　　for (var i = 1; i < array.length; i++) {
　　　　var key = array[i], left = 0, right = i - 1;
　　　　while (left <= right) {//当数据不进入这个循环的时候，就说明left大于right，也就说明key的值介于left和right之间
　　　　　　var middle = parseInt((left + right) / 2);
　　　　　　if (key < array[middle]) {
　　　　　　　　right = middle - 1;
　　　　　　} else {
　　　　　　　　left = middle + 1;
　　　　　　}
　　　　}
　　　　for (var j = i - 1; j >= left; j--) {//由于上一步的操作导致left和right的位置交换，所以我们以left之前作为插入可以的位置，所以left以后的数据需要后移
　　　　　　array[j + 1] = array[j];
　　　　}
　　　　array[left] = key;//left以后的数据后移一位后，就可以将key放在left的位置了。
　　}
　　return array;
}
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];

仔细看说明，就能明白其中的意思。

5、希尔排序

看图，看明白了，就懂了

function shellSort(arr) {
        　　var len = arr.length,
        　　temp,
        　　gap = 1;
        　　while(gap < len/5) { //动态定义间隔序列
        　　　　gap =gap*5+1;
                console.log(gap);
        　　}
        　　for (gap; gap > 0; gap = Math.floor(gap/5)) {
        　　　　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;
        　　　　}
                console.log(arr);
        　　}
        　　return arr;
        }
        var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48,77,64];
        console.log(shellSort(arr));//[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]；

        数据分组比较

6、归并排序

主要的思想是把数组拆分成小的数组，然后小数据进行比较，将比较后的值按顺序放在一个空数组里

function mergeSort(arr) { //采用自上而下的递归方法,用来拆分数据成小的数组
    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 = [];
    　　console.time('归并排序耗时');
    　　while (left.length && right.length) {
    　　　　if (left[0] <= right[0]) {//对比左右的数据，小的数据先进栈
    　　　　　　result.push(left.shift());
    　　　　} else {
    　　　　　　result.push(right.shift());
    　　　　}
    　　}
    　　while (left.length){
    　　　　result.push(left.shift());
    　　}
    　　while (right.length){
    　　　　result.push(right.shift());
    　　}
    　　console.timeEnd('归并排序耗时');
    　　return result;
    }
    var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
    console.log(mergeSort(arr));

7、堆排序

function heapSort(array) {
　　console.time('堆排序耗时');
　　//建堆
　　var heapSize = array.length, temp;
　　for (var i = Math.floor(heapSize / 2) - 1; i >= 0; i--) {　　
　　　　heapify(array, i, heapSize);
　　}
　　//堆排序
　　for (var j = heapSize - 1; j >= 1; j--) {
　　　　temp = array[0];
　　　　array[0] = array[j];
　　　　array[j] = temp;
　　　　console.log(array)
　　　　heapify(array, 0, --heapSize);
　　}
　　console.timeEnd('堆排序耗时');
　　return array;
}
function heapify(arr, x, len) {
　　var l = 2 * x + 1, r = 2 * x + 2, largest = x, temp;
　　if (l < len && arr[l] > arr[largest]) {
　　　　largest = l;
　　}
　　if (r < len && arr[r] > arr[largest]) {
　　　　largest = r;
　　}
　　if (largest != x) {
　　　　temp = arr[x];
　　　　arr[x] = arr[largest];
　　　　arr[largest] = temp;
　　　　console.log(arr)
　　　　heapify(arr, largest, len);
　　}
}
var arr=[91,60,96,13,35,65,46,65,10,30,20,31,77,81,22];
console.log(heapSort(arr));//[10, 13, 20, 22, 30, 31, 35, 46, 60, 65, 65, 77, 81, 91, 96]；