js实现十大经典排序算法

冒泡排序

// 从第一个开始一个一个向后比对、交换
// 改进了的冒泡排序
function sort (arr) {let len = arr.length,mark;for (let i = 0; i < len - 1; i++) {mark = 0;for (let j = 0; j < len - 1 - i; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {mark = 1;[arr[j], arr[j+1]] = [arr[j+1], arr[j]];}}if (!mark) {break}}return arr
}

选择排序

// 从i（令他最小），开始寻找包含i的最小的数，i++(循环前面步骤)
function sort (arr) {let len = arr.length,minIndex; //选择的最小值得indexfor (let i = 0; i < len - 1; i++) {minIndex = i;for (let j = i + 1; j < len; j++) {if (arr[j] < arr[minIndex]) {minIndex = j}}[arr[i], arr[minIndex]] = [arr[minIndex], arr[i]];}return arr;
}

希尔排序

// 先分为若干子序（通过间隔， 间隔逐渐缩小为1），再分别进行插入排序
function sort (arr) {let grap = 1,len = arr.length,cur,j;while(grap<len / 3) {grap = grap*3 +1}for (grap; grap > 0; grap = Math.floor(grap / 3)) {for (let i = grap; i < len; i++) {cur = arr[i];for (j = i - grap; j >= 0 && arr[j] > cur; j -= grap) {arr[j + grap] = arr[j];}arr[j + grap] = cur;console.log(arr)}}return arr
}

插入排序

// 从i=1 开始，默认i=0是有序，和前面序列比较找到合适位置插入
function sort (arr) {let len = arr.length,preindex,cur;for (let i = 1; i < len; i++) {preindex = i - 1;cur = arr[i];while(arr[preindex]>cur && preindex>=0) {arr[preindex + 1]  = arr[preindex];preindex--;}arr[preindex+1] = curconsole.log(arr)}return arr
}

归并排序

// 建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。先将其划分为若干最小块，将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序  小 =》 大
function mergeSort (arr) {let len = arr.length;if (len < 2) {return arr}let midle = Math.ceil(len / 2),left = arr.slice(0, midle),right = arr.slice(midle);return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))
}function merge (left, right) {let _arr = [];while(left.length>0 && right.length>0) {if (left[0] <= right[0]) {_arr.push(left.shift());} else {_arr.push(right.shift());}}if (left.length > 0) {_arr = _arr.concat(left)}if (right.length > 0) {_arr = _arr.concat(right);}console.log(_arr)return _arr;
}

快速排序

// 建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。先将其划分为若干最小块，将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序  小 =》 大
function mergeSort (arr) {let len = arr.length;if (len < 2) {return arr}let midle = Math.ceil(len / 2),left = arr.slice(0, midle),right = arr.slice(midle);return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))
}function merge (left, right) {let _arr = [];while(left.length>0 && right.length>0) {if (left[0] <= right[0]) {_arr.push(left.shift());} else {_arr.push(right.shift());}}if (left.length > 0) {_arr = _arr.concat(left)}if (right.length > 0) {_arr = _arr.concat(right);}console.log(_arr)return _arr;
}

堆排序

function heapSort (arr) {let len = arr.length;// 根据传入的i节点的位置调整一 i 为根节点的子树function heapify (arr, i) {let lChildIdx = 2 * i + 1 // 左孩子,rChildIdx = 2 * i + 2  // 右孩子,maxIdx = i;          // 此时设父节点为最大if (lChildIdx<len && arr[lChildIdx]>arr[maxIdx]) {maxIdx = lChildIdx;}if (rChildIdx<len && arr[rChildIdx]>arr[maxIdx]) {maxIdx = rChildIdx;}if (maxIdx !== i) {// 即 当前，某个子节点的值大于父节点，此时标记这个节点是父节点，更换现在父节点的值与实际父节点的值，[arr[maxIdx], arr[i]] = [arr[i], arr[maxIdx]];heapify(arr, maxIdx);}}// 构建大顶堆（升序）， 二叉树非叶节点比叶节点少一个 Math.floor(len/2-1)// 从第一个叶节点开始，保证后面的顺序。for(let i = Math.floor(len / 2); i >= 0; i--){heapify(arr,i);}// 调整大顶堆，并排序for (let i = len-1; i >= 0; i--) {[arr[0], arr[i]] = [arr[i], arr[0]];len --; // 其中调整的是heapify(arr, 0);}return arr
}

计数排序

function countingSort(arr) {let len = arr.length,max = arr[0],countArr = [];// 寻找最大和最小 的indexfor (let i = 1; i < len; i++) {if (arr[i] > max) {max = arr[i];}}// 得到相应的大小countArr.length = max + 1;countArr.fill(0);// 技术开始for (let i = 0; i < len; i++) {countArr[arr[i]]++;}// 还原for (let i = 0, j = 0, len = countArr.length; i < len; i++) {for (let k = 0; k < countArr[i]; k++) {arr[j] = i;j++;}}return arr
}

桶排序

// 插入排序
function insertSort (arr) {let len = arr.length,preindex,cur;for (let i = 1; i < len; i++) {preindex = i - 1;cur = arr[i];while(arr[preindex]>cur && preindex>=0) {arr[preindex + 1]  = arr[preindex];preindex--;}arr[preindex+1] = cur}console.log(arr)return arr
}// 桶排序，一个桶相当于这个数组中的数的一个区间，不同范围的数在不同的桶，然后不同的桶内再排序，再对桶排序
function bucketSort (arr, len = arr.length) {const DEFAULT_BUCKET_SIZE = 5; // 桶大小,决定了这个桶最大数和最小数的最大的可能的差为 多少let min = arr[0],max = arr[0],bucketSize = DEFAULT_BUCKET_SIZE //,bucketCount,bucketArr = [];for (let i = 1; i < arr.length; i++) {if (arr[i] < min) {min = arr[i];                // 输入数据的最小值} else if (arr[i] > max) {max = arr[i];                // 输入数据的最大值}}// 桶和桶的数组初始化bucketCount = Math.floor((max - min) / bucketSize) + 1for (let i = 0; i < bucketCount; i++) {bucketArr[i]=[];}// 利用映射函数将数据分配到各个桶中for (let i = 0; i < arr.length; i++) {bucketArr[Math.floor((arr[i] - min) / bucketSize)].push(arr[i]);}arr = []; // 清空arrfor (let i = 0; i < bucketArr.length; i++) {insertSort(bucketArr[i]);                      // 对每个桶进行排序，这里使用了插入排序for (let j = 0; j < bucketArr[i].length; j++) {arr.push(bucketArr[i][j]);}}return arr;
}

基数排序

function radixSort(arr, maxDigit) {let mod = 10,dev = 1,counter = [],index; // 用于更新arrfor (let i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {counter = [];for(let j = 0; j < arr.length; j++) {let bucket = Math.floor((arr[j] % mod) / dev);if(!counter[bucket]) {counter[bucket] = [];}counter[bucket].push(arr[j]);}index = 0;for(let j = 0; j < counter.length; j++) {// 遍历这一列统一基数的数if(counter[j]) {for (let i = 0, len = counter[j].length; i < len; i++) {arr[index++] = counter[j][i]}}}}return arr;
}

参考地址1
参考地址2

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