排序算法的实现

我的JS水平是渣渣，所以我用一种排序算法，编写Javaｓｃｒｉｐｔ在某种程度上类似于java和c

这里我不讲算法原理，只是代码实现，可能有bug，欢迎大家的博客评论指导。

插入排序

的插入排序算法描述（插入排序）是一个简单而直观的排序算法。它的工作原理是找到相应的位置，将无序的数据通过有序序列的构造和向后扫描在有序序列，插入排序通常是由地方的排序（即排序只是额外的空间需要O（1））。因此，在向前扫描的过程中，我们需要一步一步地移动排序的元素，以提供最新元素的插入空间。

实现代码如下所示：


函数插入排序（ARR）{
如果（！ARR）返回；
VaR len = arr.length；
如果（len = 0 | | len = = 1）返回；

对于（var i = 1，len = arr.length；我< len；i++）{
VaR站= ARR {我}；
对于（var j = i 1；j = 0；j）{
如果（ARR { J } >站）{
{ 1 } = J + ARR ARR {，}；
{人}
ARR { } =站j + 1；
打破；
}
}
}

报酬；
}






时间复杂度是：o（n = 2）

当然，该算法进行了优化，例如，将搜索和替换位置算法更改为两个点查找。

冒泡排序

经典的排序算法，指冒泡排序，我很心痛。在本科阶段，必须对论文中的冒泡排序算法进行改进，写论文后的结果不能完成冒泡排序算法，这是令人尴尬的。


如果（！ARR）返回；
VaR len = arr.length；
如果（len = 0 | | len = = 1）返回；

对于（var i = 0；i < i；i + +）{
对于（var j＝0；j i i - 1；j + +）{
如果（ARR { J } > ARR { j + 1 }）{
var tmp = { 1 }度{J}.；
{ 1 } = J + ARR ARR {，}；
ARR { } = TMP {J}.；
}
}
}

报酬；
}






时间复杂度是：o（n = 2）

快速排序

非常经典的排序算法，主要分为三个排序过程：

从序列中挑选一个元素，称为枢轴；
重新排序序列，所有元素小于参考值的所有元素都放在参考的前面，比基准中摆的参考值（任何一个边都是相同的数字）；
递归（递归）的子数柱，小于基准值元素和子数柱，大于基准值元素分类。


实现代码如下所示：


功能快速排序（ARR，BT，ED）{
如果（bt < ED）{
VaR支点= findpartition（ARR，BT，ED）；
QuickSort（ARR，BT，枢轴- 1）；
QuickSort（ARR，支点+ 1，ED）；
}
}

功能findpartition（ARR，BT，ED）{
VaR站= ARR BT } {；

当（bt < ED）{
当（bt =站）{
ed；
}
如果（bt < ED）{
ARR { BT + } = { } ARR ED；
}
而（BT版<< ARR { } <= BT站）{
bt +；
}
如果（bt < ED）{
ARR { ED = ARR { BT } *；
}
}

{转} =站到达；
返回BT；
}






时间复杂度为O（nlogn）。

归并排序

这是一个非常经典的排序算法，我只是通过学习JS来复习经典的排序算法。合并排序的思想可以参考我的博客：合并排序。


function mergeSort（ARR，BT，ED）{
如果（bt < ED）{
VaR中= BT + parseInt（（艾德- BT） / 2）；
MergeSort（ARR，BT，MID）；
MergeSort（ARR，中秋+ 1，ED）；
mergearray（ARR，BT，中旬，ED）；
}
}

功能mergearray（ARR，BT，中旬，ED）{
VaR马尔= { }；
var i = BT，j =中+ 1；
当（i =中j = ED）{
如果（ARR {我} { } { ARR J）
MArr.push（ARR {我+ }）；
{人}
MArr.push（ARR { J++ }）；
}
}

如果（i中）{
马尔= marr.concat（arr.slice（我，中秋+ 1））；
}

如果（J ED）{
马尔= marr.concat（arr.slice（J，ED＋1））；
}

对于（var H = 0；h＜marr.length；H + +）{
ARR { BT + H } =马尔{H}；
}
}






写归并排序和一个小插曲：JS是不会自动取整，然后使用parseInt方法，感觉孟梦达。