选择排序
每次选择最小的排到前面,再重复
let sort = (numbers) => {
for(let i=0; i< numbers.length -1; i++){
console.log(`----`) //这个log很精髓
console.log(`i: ${i}`)
let index = minIndex(numbers.slice(i))+ i
console.log(`index: ${index}`)
console.log(`min: ${numbers[index]}`)
if(index!==i){
swap(numbers, index, i)
console.log(`swap ${index}: ${i}`)
console.log(numbers)
}
}
return numbers
}
let swap = (array, i, j) => {
let temp = array[i]
array[i] = array[j]
array[j] = temp
}
let minIndex = (numbers) => {
let index = 0
for(let i=1; i<numbers.length; i++){
if(numbers[i] < numbers[index]){
index = i
}
}
return index
}
快速排序
以某个为基准,小的往前,大的往后,指定的便排好了,每个部分都做这件事情一直做到最后剩下的一个数字
let 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) )
}
归并排序
每次都分两部分,默认排好序的,对于排好序的数组合并。若是没有排好序,那就一直两两区分,直到最后变成一个,再开始两两合并
let mergeSort = arr =>{
let k = arr.length
if(k===1){return arr}
let left = arr.slice(0, Math.floor(k/2))
let right = arr.slice(Math.floor(k/2))
return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))
}
let merge = (a, b) => {
if(a.length === 0) return b
if(b.length === 0) return a
return a[0] > b[0] ?
[b[0]].concat(merge(a, b.slice(1))) :
[a[0]].concat(merge(a.slice(1), b))
}
计数排序
思路:用一个哈希表作记录发现数字 N 就记 N: 1,如果再次发现 N 就加1,最后把哈希表的 key 全部打出来,假设 N: m,那么 N 需要打印 m 次
let countSort = arr =>{
let hashTable = {}, max = 0, result = []
for(let i=0; i<arr.length; i++){ // 遍历数组
if(!(arr[i] in hashTable)){ // 视频中这一行写错
hashTable[arr[i]] = 1
}else{
hashTable[arr[i]] += 1
}
if(arr[i] > max) {max = arr[i]}
}
for(let j=0; j<=max; j++){ // 遍历哈希表
if(j in hashTable){
for(let i = 0; i<hashTable[j]; i++){
result.push(j)
}
}
}
return result
}
对比
时间复杂度对比:
- 选择排序 O(n^2)
- 快速排序 O(n log2 n)
- 归并排序 O(n log2 n)
- 计数排序 O(n + max)