js常用排序

1. 冒泡排序

//两两比较，如果第一个值比第二个值大，交换位置，第一轮结束后，得到最大值
//以此类推
function bubbleSort(arr) {
    var temp;
    for(var i=0; i<arr.length; i++) {
        //最大的元素放最后，只需再循环i-1次
        for(var j=0; j<arr.length-i; j++) {   
            if(arr[j] > arr[j+1]) {   //相邻元素两两比较
                temp = arr[j];        //元素互换
                arr[j] = arr[j+1];
                arr[j+1] = temp;
            }
        }
    }   
    return arr;
}
console.log(bubbleSort([1,5,76,-9,7,34]));


//code实现方式
function bubbleSort(arr) {
    for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
        for (var j = 0; j < arr.length; j++) {
            var temp;
            //arr[i]<arr[j]时，将arr[i]放到前面
            if (arr[i] < arr[j]) { 
                temp = arr[j];
                arr[j] = arr[i];
                arr[i] = temp;
            }
        }
    }
    return arr;
}
console.log(bubbleSort([1,43,46,34,2]));

2. 选择排序

//假设第一个元素为最小值，设一个变量minIndex指向第一个值的索引（0），让第一个值和剩余的值进行比较
//如果有比第一个值小的，改变minIndex，让minIndex指向的这个值再和剩余的值进行比较，这样就能得到一个最小值索引，即minIndex的指向
//然后让minIndex指向的这个值和第一个交换位置
//以此类推
function selectionSort(arr) {
    var len = arr.length;
    var minIndex, temp;
    for (var i = 0; i < len; i++) {
        minIndex = i;   //假设一个最小的数的索引
        for (var j = i; j < len; j++) {
            if (arr[j] < arr[minIndex]) {     //寻找最小的数
                minIndex = j;                 //将最小数的索引保存
            }
        }
        temp = arr[i];
        arr[i] = arr[minIndex];
        arr[minIndex] = temp;
    }
    return arr;
}
console.log(selectionSort([ 1, 2, 0, -2, 34, 43, 46 ]))

3. 插入排序
   插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但它的原理应该是最容易理解的了，因为只要打过扑克牌的人都应该能够秒懂。当然，如果你说你打扑克牌摸牌的时候从来不按牌的大小整理牌，那估计这辈子你对插入排序的算法都不会产生任何兴趣了。。。
   插入排序和冒泡排序一样，也有一种优化算法，叫做拆半插入。对于这种算法，得了懒癌的我就套用教科书上的一句经典的话吧：感兴趣的同学可以在课后自行研究。。。

function insertionSort(arr) {
    var len = arr.length;
    var preIndex, current;
    for (var i = 1; i < len; i++) {
        preIndex = i - 1;
        current = arr[i];
        while(preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) {
            arr[preIndex+1] = arr[preIndex];
            preIndex--;
        }
        arr[preIndex+1] = current;
    }
    return arr;
}

4. 希尔排序
   希尔排序是插入排序的一种更高效率的实现。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。希尔排序的核心在于间隔序列的设定。既可以提前设定好间隔序列，也可以动态的定义间隔序列。

function shellSort(arr) {
    var len = arr.length,
        temp,
        gap = 1;
    while(gap < len/3) {          //动态定义间隔序列
        gap =gap*3+1;
    }
    for (gap; gap> 0; gap = Math.floor(gap/3)) {
        for (var i = gap; i < len; i++) {
            temp = arr[i];
            for (var j = i-gap; j > 0 && arr[j]> temp; j-=gap) {
                arr[j+gap] = arr[j];
            }
            arr[j+gap] = temp;
        }
    }
    return arr;
}

5. 归并排序
   作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现由两种方法：
   自上而下的递归（所有递归的方法都可以用迭代重写，所以就有了第2种方法）
   自下而上的迭代

function mergeSort(arr) {  //采用自上而下的递归方法
    var len = arr.length;
    if(len < 2) {
        return arr;
    }
    var middle = Math.floor(len / 2),
        left = arr.slice(0, middle),
        right = arr.slice(middle);
    return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
}

function merge(left, right)
{
    var result = [];

    while (left.length>0 && right.length>0) {
        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;
}

6. 快速排序
   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(n log n) ，且快速排序在排序算法中使用的最广泛,速度较快,因此经常被使用.
   解析：快速排序是对冒泡排序的一种改进，第一趟排序时将数据分成两部分，一部分比另一部分的所有数据都要小。然后递归调用，在两边都实行快速排序。
   其思想比较简单,主要就三步:
   (1)在数据集中,选择一个元素作为”基准”
   (2)所有小于”基准”的元素,都移到”基准”的左边,所有大于”基准”的元素,都移到”基准”的右边
   (3)对”基准”左边和右边的两个子集,不断重复第一步和第二步,知道所有子集值身下一个元素为止.

//定义一个函数,它的参数是一个数组
function quickSort(arr) {
    //检查数组的元素个数,如果小于等于1,就返回
　　if (arr.length <= 1) { return arr; }
    //选择基准,并将其与原数组分离,
　　var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2) ;
　　var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];
    //再定义两个空数组,用来存放一左一右的两个子集
　　var left = [];
　　var right = [];
    //开始遍历数组,小于"基准"的元素放入左边的子集,大于基准的元素放入右边的子集
　　for (var 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));
}
console.log(quickSort([2,57,8,0,34,6,8,0,34,6,7,8,9]))

7. 堆排序
   堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法：
   大顶堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于升序排列
   小顶堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于降序排列

var len;    //因为声明的多个函数都需要数据长度，所以把len设置成为全局变量

function buildMaxHeap(arr) {   //建立大顶堆
    len = arr.length;
    for (var i = Math.floor(len/2); i >= 0; i--) {
        heapify(arr, i);
    }
}

function heapify(arr, i) {     //堆调整
    var left = 2 * i + 1,
        right = 2 * i + 2,
        largest = i;

    if (left < len && arr[left] > arr[largest]) {
        largest = left;
    }

    if (right < len && arr[right] > arr[largest]) {
        largest = right;
    }

    if (largest != i) {
        swap(arr, i, largest);
        heapify(arr, largest);
    }
}

function swap(arr, i, j) {
    var temp = arr[i];
    arr[i] = arr[j];
    arr[j] = temp;
}

function heapSort(arr) {
    buildMaxHeap(arr);

    for (var i = arr.length-1; i > 0; i--) {
        swap(arr, 0, i);
        len--;
        heapify(arr, 0);
    }
    return arr;
}

8. 计数排序
   计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。
   作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。

function countingSort(arr, maxValue) {
    var bucket = new Array(maxValue+1),
        sortedIndex = 0;
        arrLen = arr.length,
        bucketLen = maxValue + 1;

    for (var i = 0; i < arrLen; i++) {
        if (!bucket[arr[i]]) {
            bucket[arr[i]] = 0;
        }
        bucket[arr[i]]++;
    }

    for (var j = 0; j < bucketLen; j++) {
        while(bucket[j] > 0) {
            arr[sortedIndex++] = j;
            bucket[j]--;
        }
    }

    return arr;
}

9. 桶排序
   桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。
   为了使桶排序更加高效，我们需要做到这两点：
   在额外空间充足的情况下，尽量增大桶的数量
   使用的映射函数能够将输入的N个数据均匀的分配到K个桶中
   同时，对于桶中元素的排序，选择何种比较排序算法对于性能的影响至关重要。

function bucketSort(arr, bucketSize) {
    if (arr.length === 0) {
      return arr;
    }

    var i;
    var minValue = arr[0];
    var maxValue = arr[0];
    for (i = 1; i < arr.length; i++) {
      if (arr[i] < minValue) {
          minValue = arr[i];                //输入数据的最小值
      } else if (arr[i] > maxValue) {
          maxValue = arr[i];                //输入数据的最大值
      }
    }

    //桶的初始化
    var DEFAULT_BUCKET_SIZE = 5;            //设置桶的默认数量为5
    bucketSize = bucketSize || DEFAULT_BUCKET_SIZE;
    var bucketCount = Math.floor((maxValue - minValue) / bucketSize) + 1;   
    var buckets = new Array(bucketCount);
    for (i = 0; i < buckets.length; i++) {
        buckets[i] = [];
    }

    //利用映射函数将数据分配到各个桶中
    for (i = 0; i < arr.length; i++) {
        buckets[Math.floor((arr[i] - minValue) / bucketSize)].push(arr[i]);
    }

    arr.length = 0;
    for (i = 0; i < buckets.length; i++) {
        insertionSort(buckets[i]);                      //对每个桶进行排序，这里使用了插入排序
        for (var j = 0; j < buckets[i].length; j++) {
            arr.push(buckets[i][j]);                      
        }
    }

    return arr;
}

1. 基数排序
   基数排序有两种方法：
   MSD 从高位开始进行排序
   LSD 从低位开始进行排序

//LSD Radix Sort
var counter = [];
function radixSort(arr, maxDigit) {
    var mod = 10;
    var dev = 1;
    for (var i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
        for(var j = 0; j < arr.length; j++) {
            var bucket = parseInt((arr[j] % mod) / dev);
            if(counter[bucket]==null) {
                counter[bucket] = [];
            }
            counter[bucket].push(arr[j]);
        }
        var pos = 0;
        for(var j = 0; j < counter.length; j++) {
            var value = null;
            if(counter[j]!=null) {
                while ((value = counter[j].shift()) != null) {
                      arr[pos++] = value;
                }
          }
        }
    }
    return arr;
}