前端宝典十八：高频算法排序之冒泡、插入、选择、归并和快速

本文主要是介绍前端宝典十八：高频算法排序之冒泡、插入、选择、归并和快速，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

十大经典排序算法的时间复杂度与空间复杂度比较。
在这里插入图片描述
名词解释：

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。

本文主要探讨高频算法排序中的几个常见的冒泡、插入、选择、归并和快速

冒泡排序和选择排序是最常见的两种排序，语法简单，容易实现，冒泡排序、插入排序和选择排序虽然在时间复杂度上相对较高，但对于小规模数据或者部分已排序的数据，它们可能更加高效，因为它们的算法简单，不需要额外的内存空间。
归并排序和快速排序在平均情况下具有较好的时间复杂度，归并排序的时间复杂度始终为O(nlogn)，快速排序在平均情况下也是O(nlogn)，并且它们可以对大规模数据进行高效排序。

有的下盆友会提出疑问，为什么js语法中有了sort函数给数组排序了，为什么还要研究和使用冒泡、插入、选择、归并和快速排序方法？

原因也很简单
sort方法的性能在不同的 JavaScript 引擎中可能有所不同，并且其实现方式通常是比较通用的，不一定针对特定的数据类型或场景进行优化。

例如，对于基本类型数据（如数字）的排序，自定义的快速排序等算法在某些情况下可能比sort方法更快，尤其是对于大规模数据的排序。

对于包含复杂对象的数组，可能需要提供自定义的比较函数，而不同的排序算法在处理自定义比较逻辑时的性能表现也可能不同。

一、排序算法

1、如何分析一个排序算法

复杂度分析是整个算法学习的精髓。

时间复杂度: 一个算法执行所耗费的时间。
空间复杂度: 运行完一个程序所需内存的大小。

学习排序算法，我们除了学习它的算法原理、代码实现之外，更重要的是要学会如何评价、分析一个排序算法。
分析一个排序算法，要从执行效率、内存消耗、稳定性三方面入手。

2、执行效率

最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度
我们在分析排序算法的时间复杂度时，要分别给出最好情况、最坏情况、平均情况下的时间复杂度。
除此之外，你还要说出最好、最坏时间复杂度对应的要排序的原始数据是什么样的。
时间复杂度的系数、常数、低阶
我们知道，时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势，所以它表示的时候会忽略系数、常数、低阶。
但是实际的软件开发中，我们排序的可能是 10 个、100 个、1000 个这样规模很小的数据，所以，在对同一阶时间复杂度的排序算法性能对比的时候，我们就要把系数、常数、低阶也考虑进来。
比较次数和交换（或移动）次数
基于比较的排序算法的执行过程，会涉及两种操作，一种是元素比较大小，另一种是元素交换或移动。
所以，如果我们在分析排序算法的执行效率的时候，应该把比较次数和交换（或移动）次数也考虑进去。

3、内存消耗

也就是看空间复杂度。
还需要知道如下术语：

内排序：所有排序操作都在内存中完成；
外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
原地排序：原地排序算法，就是特指空间复杂度是 O(1) 的排序算法。

4、稳定性

稳定：如果待排序的序列中存在值相等的元素，经过排序之后，相等元素之间原有的先后顺序不变。
比如： a 原本在 b 前面，而 a = b，排序之后，a 仍然在 b 的前面；
不稳定：如果待排序的序列中存在值相等的元素，经过排序之后，相等元素之间原有的先后顺序改变。
比如：a 原本在 b 的前面，而 a = b，排序之后， a 在 b 的后面；

二、冒泡排序（Bubble Sort）

1、思想

冒泡排序只会操作相邻的两个数据。
每次冒泡操作都会对相邻的两个元素进行比较，看是否满足大小关系要求。如果不满足就让它俩互换。
一次冒泡会让至少一个元素移动到它应该在的位置，重复 n 次，就完成了 n 个数据的排序工作。

2、特点

优点：排序算法的基础，简单实用易于理解。
缺点：比较次数多，效率较低。

3、实现

// 冒泡排序（已优化）
const bubbleSort2 = arr => {console.time('改进后冒泡排序耗时');const length = arr.length;if (length <= 1) return;// i < length - 1 是因为外层只需要 length-1 次就排好了，第 length 次比较是多余的。for (let i = 0; i < length - 1; i++) {let hasChange = false; // 提前退出冒泡循环的标志位// j < length - i - 1 是因为内层的 length-i-1 到 length-1 的位置已经排好了，不需要再比较一次。for (let j = 0; j < length - i - 1; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {const temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;hasChange = true; // 表示有数据交换}}if (!hasChange) break; // 如果 false 说明所有元素已经到位，没有数据交换，提前退出}console.log('改进后 arr :', arr);console.timeEnd('改进后冒泡排序耗时');
};

上面代码中通过参数hasChange进行了优化：当某次冒泡操作已经没有数据交换时，说明已经达到完全有序，不用再继续执行后续的冒泡操作。

4、冒泡排序的时间复杂度是多少？

最佳情况：T(n) = O(n)，当数据已经是正序时。
最差情况：T(n) = O(n(2))，当数据是反序时。
平均情况：T(n) = O(n(2))。

三、插入排序

插入排序又为分为直接插入排序和优化后的拆半插入排序与希尔排序（下文讲），我们通常说的插入排序是指直接插入排序。

1、思想

一般人打扑克牌，整理牌的时候，都是按牌的大小（从小到大或者从大到小）整理牌的，那每摸一张新牌，就扫描自己的牌，把新牌插入到相应的位置。
插入排序的工作原理：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。

2、步骤

从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序；
取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描；
如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置；
重复步骤 3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置；
将新元素插入到该位置后；
重复步骤 2 ~ 5。

3、实现

// 插入排序
const insertionSort = array => {const len = array.length;if (len <= 1) returnlet preIndex, current;for (let i = 1; i < len; i++) {preIndex = i - 1; //待比较元素的下标current = array[i]; //当前元素while (preIndex >= 0 && array[preIndex] > current) {//前置条件之一: 待比较元素比当前元素大array[preIndex + 1] = array[preIndex]; //将待比较元素后移一位preIndex--; //游标前移一位}if (preIndex + 1 != i) {//避免同一个元素赋值给自身array[preIndex + 1] = current; //将当前元素插入预留空位console.log('array :', array);}}return array;
};

4、插入排序的时间复杂度是多少？

最佳情况：T(n) = O(n)，当数据已经是正序时。
最差情况：T(n) = O(n(2))，当数据是反序时。
平均情况：T(n) = O(n(2))。

四、选择排序

冒泡排序和选择排序是最常见的两种排序，语法简单，容易实现，冒泡排序、插入排序和选择排序虽然在时间复杂度上相对较高，但对于小规模数据或者部分已排序的数据，它们可能更加高效，因为它们的算法简单，不需要额外的内存空间。

1、思路

选择排序算法的实现思路有点类似插入排序，也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素，将其放到已排序区间的末尾。

2、步骤

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。
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。
重复第二步，直到所有元素均排序完毕。

3、实现

const selectionSort = array => {const len = array.length;let minIndex, temp;for (let i = 0; i < len - 1; i++) {minIndex = i;for (let j = i + 1; j < len; j++) {if (array[j] < array[minIndex]) {// 寻找最小的数minIndex = j; // 将最小数的索引保存}}temp = array[i];array[i] = array[minIndex];array[minIndex] = temp;console.log('array: ', array);}return array;
};

4、选择排序的时间复杂度是多少？

无论是正序还是逆序，选择排序都会遍历 n(2) / 2 次来排序，所以，最佳、最差和平均的复杂度是一样的。
最佳情况：T(n) = O(n(2))。
最差情况：T(n) = O(n(2))。
平均情况：T(n) = O(n(2))。

五、归并排序

归并排序采用的是分治思想。
分治，顾名思义，就是分而治之，将一个大问题分解成小的子问题来解决。小的子问题解决了，大问题也就解决了。

1、归并排序有以下优点：

1. 时间复杂度稳定

归并排序的时间复杂度始终为(O(n log n))，其中(n)是待排序数组的长度。无论输入数据的初始状态如何，归并排序都能在相对较短的时间内完成排序任务。这使得它在处理大规模数据时非常高效，不会因为数据的特殊分布而导致性能急剧下降。

相比一些时间复杂度较差的排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序的平均和最差时间复杂度为O(n^2)），归并排序的效率更高。

2. 稳定排序

归并排序是一种稳定的排序算法。这意味着当对包含相等元素的数组进行排序时，相等元素的相对顺序在排序前后保持不变。在某些应用场景中，数据的相对顺序具有重要意义，归并排序的稳定性就显得尤为重要。

3.适用于外部排序

对于非常大的数据集，可能无法一次性加载到内存中进行排序。归并排序可以很容易地应用于外部排序，即将数据分成较小的块进行排序，然后逐步合并这些已排序的块。这种方法可以有效地处理超出内存容量的大数据集。

4. 易于并行化

归并排序的分治策略使其易于并行化。可以将不同的子问题分配给不同的处理器或线程进行处理，然后再将结果合并。在现代多核处理器和分布式计算环境中，这一特性可以大大提高排序的效率。

5. 适用于多种数据类型

归并排序可以应用于各种数据类型，包括基本数据类型（如整数、浮点数等）和复杂的数据结构（如对象、结构体等）。只需要定义合适的比较函数，就可以对不同类型的数据进行排序。
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2、代码实现

const mergeSort = arr => {//采用自上而下的递归方法const len = arr.length;if (len < 2) {return arr;}// length >> 1 和 Math.floor(len / 2) 等价let middle = Math.floor(len / 2),left = arr.slice(0, middle),right = arr.slice(middle); // 拆分为两个子数组return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
};const merge = (left, right) => {const result = [];while (left.length && right.length) {// 注意: 判断的条件是小于或等于，如果只是小于，那么排序将不稳定.if (left[0] <= right[0]) {result.push(left.shift());} else {result.push(right.shift());}}while (left.length) result.push(left.shift());while (right.length) result.push(right.shift());return result;
};

六、快速排序（Quick Sort）

快速排序的特点就是快，而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一。

1、思想

先找到一个基准点（一般指数组的中部），然后数组被该基准点分为两部分，依次与该基准点数据比较，如果比它小，放左边；反之，放右边。
左右分别用一个空数组去存储比较后的数据。
最后递归执行上述操作，直到数组长度 <= 1;

2、特点：

快速，常用。

3、缺点：

（1）需要另外声明两个数组，浪费了内存空间资源。
（2）快速排序是一种不稳定的排序算法。这意味着在排序过程中，相等元素的相对顺序可能会发生改变。在某些对稳定性有要求的场景中，这可能是一个缺点。

4、实现

const quickSort1 = arr => {if (arr.length <= 1) {return arr;}//取基准点const midIndex = Math.floor(arr.length / 2);//取基准点的值，splice(index,1) 则返回的是含有被删除的元素的数组。const valArr = arr.splice(midIndex, 1);const midIndexVal = valArr[0];const left = []; //存放比基准点小的数组const right = []; //存放比基准点大的数组//遍历数组，进行判断分配for (let i = 0; i < arr.length; i++) {if (arr[i] < midIndexVal) {left.push(arr[i]); //比基准点小的放在左边数组} else {right.push(arr[i]); //比基准点大的放在右边数组}}//递归执行以上操作，对左右两个数组进行操作，直到数组长度为 <= 1return quickSort1(left).concat(midIndexVal, quickSort1(right));
};
const array2 = [5, 4, 3, 2, 1];
console.log('quickSort1 ', quickSort1(array2));
// quickSort1: [1, 2, 3, 4, 5]