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在上一篇文章学习了排序方法-桶排序, 另更多更文学习 JavaScript 的系列小总结更多阅读-list & 经典排序算法-list
前面还学了计数排序和桶排序, 本文来继续学习经典排序方法: 快速排序 (quickSort), 看其名字就知道是一种相对较快的排序算法:
JS 实现排序算法-快速排序
正如其名快速排序是一种比较快的排序算法.. 就是快, 而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一了。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。 快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快, 因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看, 快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。
快速排序的名字起的是简单粗暴, 虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n²), 但是在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好, 这是为什么呢? 在《算法艺术与信息学竞赛》上的解释：
快速排序的最坏运行情况是 O(n²), 比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn), 且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小, 比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以, 对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言, 快速排序总是优于归并排序。
快速排序算法步骤:
- 从数列中挑出一个元素, 称为 “基准”（pivot）
- 重新排序数列, 所有元素比基准值小的摆放在基准前面, 所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后, 该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
- 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；
递归的最底部情形, 是数列的大小是零或一, 也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去, 但是这个算法总会退出, 因为在每次的迭代（iteration）中, 它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
快速排序 JavaScript代码实现:
function partition(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 quickSort(arr, low, high) {
if (low < high) {
let pivot = partition(arr, low, high);
quickSort(arr, low, pivot - 1);
quickSort(arr, pivot + 1, high);
}
return arr;
}
测试代码运行耗时的函数
用于创建数组的方法函数:
const testArrFn = function (len) {
let arr = []
const count = len
for (let i = 0; i < count; i++) {
arr[i] = Math.floor(Math.random() * 50 + 1)
}
return arr
}
工具: 通过测试数据(数组), 方法执行的时间
let testArr = testArrFn(len)
let len = testArr.length
/**
* @desc 方法函数执行的时间
*/
module.exports = async function getFnRunTime(fn) {
let startTime = Date.now(),
endTime
let result = await fn(testArr)
endTime = Date.now()
console.log(testArr, result)
console.log(, "test_array'length: " + len, result.length,`排序耗时-total time: ${endTime - startTime}ms, `)
}
// 引入上面的 统计代码耗时的方法: 进行测试快速排序对处理20000+条数据的排序耗时:
getFnRunTime(quickSort)
更多阅读:
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