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Js排序算法_js 排序算法

注意: 快速排序不一定是最快的排序方法,这取决于需要排序的数据结构、数据量。不过,大多数情况下,面试官和工作场所用它的概率也是相对较高的,所以我们应该花时间把它学透彻。...当左、右两个部分各数据排序完成后,整个数组的排序也就完成了。 接下来通过一个例子理解这些步骤。假设有一个含有未排序元素 [7, -2, 4, 1, 6, 5, 0, -4, 2] 的数组。...空间复杂度在快速排序中平均也是O(log2n))。 从空间性能上看,尽管快速排序只需要一个元素的辅助空间,但快速排序需要一个栈空间来实现递归。...最好的情况下,即快速排序的每一趟排序都将元素序列均匀地分割成长度相近的两个子表,所需栈的最大深度为log(n+1);但最坏的情况下,栈的最大深度为n。这样,快速排序的空间复杂度为O(log2n))。...JavaScript实现五种排序算法 关于快速排序的不稳定性说明 JavaScript实现十大排序算法(附有更好理解的GIF动态图) 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人

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    十大排序之冒泡排序

    冒泡排序作为十大排序之一,是一种简单且稳定的排序算法 算法思想可以联想为向湖中下石头和较轻的石头变成泡泡上浮的过程 想象每一块石头处在相应的高度,从上往下相邻两个石头进行比较,较大的石头往下沉,替代下一石头的位置...较轻的石头像泡泡一样往上浮一个单位,直到这一轮最重的石头沉到湖底,此趟比较才结束 此时,最重的石头已经再湖底,不需要再参加下一趟排序,可以想象为已经与湖底融为一体了 可以得到,每次排序都会将最重的石头往下沉并和湖底融为一体...因此,排序至多需要 n-1 趟(最后一趟只剩一个元素,因此不会再排序),最少需要1趟(已经有序) 算法思想:双重for循环,外层循环控制每次排序元素的长度(被排序的元素个数依次递减),内层循环遍历每轮循环的元素...时间复杂度:O(n^2)       空间复杂度:O(1) 代码实现:(未优化版) package com.gxwz.vo; import java.util.Arrays; /** * Java十大排序之冒泡排序..., 24, 26, 49, 100] [0, 2, 9, 10, 16, 24, 26, 49, 100] 优化版: import java.util.Arrays; /** * Java十大排序之冒泡排序

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    十大排序

    目录 1、冒泡排序(Bubble Sort) 2、选择排序(Selection Sort) 3、插入排序(Insertion Sort) 4、希尔排序(Shell Sort) 5、归并排序(Merge...Sort) 11、 总 结 首先排序算法可以分为内部排序算法和外部排序算法:在内存中进行的称为内部排序算法,也就是这里所说的这十种算法;相应的,当数据量很大时无法全部拷贝到内存需要使用外存,称为外部排序算法...接下来我们可用如下表来简单概括这十种算法: 十大经典排序算法 平均时间复杂度 最好时间复杂度 最坏时间复杂度 空间复杂度 排序方式 稳定性 冒泡排序 O \OmicronO(n2) O \OmicronO...非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较类排序。...(Selection Sort) 算法步驟 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2步,直到所有元素均排序完毕

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    十大排序之插入排序

    插入排序作为十大排序之一,是一种简单且稳定的排序算法 算法思想相对直观,可以联想自己平常打扑克牌,发牌时自己边摸牌边整理牌顺序的场景 算法思想:A[i] 与 A[i] 之前的元素 A[j逐个进行比较,如果...i  ] 适用场景:数据量小、有序或者部分有序的数列 时间复杂度:O(n^2)       空间复杂度:O(1) 代码实现: import java.util.Arrays; /** * Java十大排序之插入排序...i] = 26;当 j = 0 时 ,A[i] < A[j], A[i] 和 A[j] 互换,即 26和49互换 [26, 49, 2, 9, 16, 0, 10, 100, 24] 第 2 趟排序...: [2, 49, 26, 9, 16, 0, 10, 100, 24] [2, 26, 49, 9, 16, 0, 10, 100, 24] 第 3 趟排序: [2, 26, 49, 9,...16, 0, 10, 100, 24] [2, 9, 49, 26, 16, 0, 10, 100, 24] [2, 9, 26, 49, 16, 0, 10, 100, 24] 第 4 趟排序

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    JS】250- 十大排序的算法思路和代码实现

    本文内容包括:(双向)冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序(填坑和交换)、归并排序、桶排序、基数排序、计数排序(优化)、堆排序、希尔排序。大家可以在这里测试代码。...更多 leetcode 的 JavaScript 解法也可以在我的算法仓库中找到,欢迎查看~ 另外附上十大排序的 C++版本,因为写惯了 JavaScript,所以这个 C++版本写得有些丑,请不要介意呀...和冒泡排序相似,区别在于选择排序是将每一个元素和它后面的元素进行比较和交换。...平均: O(n * logn) 参考学习链接: 算法 3:最常用的排序——快速排序 三种快速排序以及快速排序的优化 快速排序之填坑 从右边向中间推进的时候,遇到小于基数的数就赋给左边(一开始是基数的位置...最坏: O(n * logn) 平均: O(n * logn) 参考学习链接: 常见排序算法 - 堆排序 (Heap Sort) 图解排序算法(三)之堆排序 function heapSort(nums

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    十大排序8–堆排序(Heap Sort)

    排序 文章目录 堆排序 基本介绍 大顶堆举例说明 堆排序的基本思想: 简单的思路 代码实现 将一个数组(二叉树), 调整成一个大顶堆 //编写一个堆排序的方法 完整代码 总结: 图解:...基本介绍 堆排序是利用堆这种数据结构二设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,他的最好最坏,平均复杂度都为O(nlogn), 它也是不稳定排序 堆是具有一下性质的完全二叉树:每个节点的值都大于或者等于其左右孩子节点的值...堆排序的基本思想: 将待排序序列构造成一个大顶堆 此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点 将其与末尾元素进行交换, 此时末尾就为最大值 然后将剩余的n-1个元素重新构造一个堆,这样会得到n个元素的次小值...} } //当for 循环结束后,我们已经将以i 为父结点的树的最大值,放在了 最顶(局部) arr[i] = temp;//将temp值放到调整后的位置 } //编写一个堆排序的方法...public static void heapSort(int arr[]) { int temp = 0; System.out.println("堆排序!!")

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    十大经典排序算法

    十大经典排序算法 目录 1、前言 2、冒泡排序 3、选择排序 4、插入排序 5、希尔排序 6、归并排序 7、快速排序 8、堆排序 9、计数排序 10、桶排序 11、基数排序 1、...排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。...常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序 用一张图概括: 关于时间复杂度: 1、平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序...4、线性阶 (O(n)) 排序 基数排序,此外还有桶、箱排序。 关于稳定性: 稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。 不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。...https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm 2、冒泡排序 冒泡排序(Bubble Sort)也是一种简单直观的排序算法。

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    十大经典排序算法之希尔排序算法

    希尔排序 之前我们讲过冒泡排序、选择排序、插入排序,它们的时间复杂度都是 ,比较高,在实际的场景用应用也比较少。...今天我们要讲的希尔排序虽然也是插入排序的一种,但是它是插入排序的一个高效变形,脱离了 的时间复杂度深渊。...主要思想 希尔排序的思想简单点说就是有跨度的插入排序,这个跨度会逐渐变小,直到变为 1,变为 1 的时候也就是我们之前讲的简单插入排序了。...性能分析 希尔排序的时间复杂度不是我们表面认为的那样,一般来说认为希尔排序的时间复杂度是 ,这个证明起来比较难。 空间复杂度的话,希尔排序没有使用额外的空间,进行存储,是原地排序算法。...希尔排序算法不是稳定的排序算法。前面我们也提到过,只要涉及到大跨度的排序算法,一般都不是稳定的排序算法。 优化 希尔排序的优化主要是针对增量序列的优化。

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    十大经典排序算法:快速排序debug分析排序过程

    思路分析 快速排序案例 排序过程断点调试 快速排序测速 快速排序 快速排序法介绍: 快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。...基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两 部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排 序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列...思路分析 快速排序的思路由上图所示: 首先是找到一个基准点,这个不一定非要是中位数,也可以是任意一位,可以自主分割,在什么位置都可以,这里我们以中位来学习 根据中位数为基准,将需要排序的数组分为两份...对 [-9,78,0,23,-567,70] 进行从小到大的排序,要求使用快速排序法。...,再拿小冷的快速排序测试一下,算法的精妙之处一下就能感受到了

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    十大经典排序算法详解(二)希尔排序,归并排序,快速排序

    十大经典排序算法-希尔排序,归并排序,快速排序 前言 这是十大经典排序算法详解的第二篇,这是之前第一篇文章的链接:十大经典排序算法详解(一)冒泡排序,选择排序,插入排序,没有看过的小伙伴可以看一下....1-希尔排序 算法思想: 其实希尔排序的思想很简单,因为希尔排序的基本思想就是第一篇中间讲解的关于插入排序的基本思想,只是希尔排序相比较与插入排序多加了一步就是确定步长.之前在插入排序的过程中,我们的步长是固定的即为...,这里大家可能会产生这样的疑问,本身希尔排序算法的本质就是插入排序,只不过是多了一步确定步长的过程,为什么插入排序就是稳定的,但是希尔排序缺失不稳定的呢?...归并排序需要消耗大量的内存空间.这个内存空间是对比冒泡排序之类的排序算法而言的,因为他们的内存空间都是只存在于常量级别的,但是归并排序却是需要消耗线性级别的内存空间,所以才会使用大量这个形容词.消耗的内存空间就是等同于待排序序列的长度...O(log N) 到这里十大经典排序算法详解的第二期内容就已经结束了.如果觉得UP的文章写得还可以或者对你有帮助的话,可以关注UP的公众号,新人UP需要你的支持!!!

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    十大经典排序算法详解(二)希尔排序,归并排序,快速排序

    十大经典排序算法-希尔排序,归并排序,快速排序 前言 这是十大经典排序算法详解的第二篇,这是之前第一篇文章的链接:十大经典排序算法详解(一)冒泡排序,选择排序,插入排序,没有看过的小伙伴可以看一下....1-希尔排序 算法思想: 其实希尔排序的思想很简单,因为希尔排序的基本思想就是第一篇中间讲解的关于插入排序的基本思想,只是希尔排序相比较与插入排序多加了一步就是确定步长.之前在插入排序的过程中,我们的步长是固定的即为...1,在希尔排序中我们的步长是不固定的,一开始数组长度的一半,之后每次分组排序之后步长就再减半,直到步长到1为止.这时候我们的排序就已经完成了....希尔排序算法是不稳定的,这里大家可能会产生这样的疑问,本身希尔排序算法的本质就是插入排序,只不过是多了一步确定步长的过程,为什么插入排序就是稳定的,但是希尔排序缺失不稳定的呢?...归并排序需要消耗大量的内存空间.这个内存空间是对比冒泡排序之类的排序算法而言的,因为他们的内存空间都是只存在于常量级别的,但是归并排序却是需要消耗线性级别的内存空间,所以才会使用大量这个形容词.消耗的内存空间就是等同于待排序序列的长度

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    十大经典排序算法详解(一)冒泡排序,选择排序,插入排序

    目录 1.算法的评判标准 2.排序算法的分类 3.十大经典排序算法-冒泡排序,选择排序,插入排序 3.1-冒泡排序 3.2-选择排序 3.3-插入排序 1.算法的评判标准 在讲解排序算法之前,我们首先来了解一下评判一个算法一般都是从哪些角度来评判的...,这里我们还是通过下面的图来帮助大家加深印象. image.png 了解完上面这些概念之后,接下来我们讲解排序算法的时候提出的一些概念大家就能比较好的理解了. 3.十大经典排序算法-冒泡排序,选择排序,...冒泡冒泡排序是稳定的,只有当元素的大小不一样时,元素之间才会交换位置,这就使得相同元素的相对位置在排序之前以及排序之后都是不变的,所以冒泡排序是稳定的....,大家可以发现该算法不像上面的冒泡与选择排序一样,每次循环排序都能确定一个元素的最终位置.插入排序每次循环排序之后是不能够唯一确定一个元素的最终位置的.他只能是每次循环之后确定一些元素的相对位置....插入排序和冒泡排序一样也有一个极端的排序情况,但是冒泡排序的极端情况是最惨的情况,但是插入排序的极端情况就是最爽的情况.就是在序列已经基本有序的时候,插入排序是最快的,时间复杂度可以达到O(n)即线性级别

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    JS排序算法

    https://blog.csdn.net/pyycsd/article/details/80969712 JS排序算法 引子 ---- 有句话怎么说来着: 雷锋推倒雷峰塔...node JS的出现更是让JavaScript可以前后端通吃。虽然Java依然制霸企业级软件开发领域(C/C + +的大神们不要打我。。。)...十大经典算法排序总结对比 ---- 一张图概括: [图片上传失败…(image-cb79b2-1528901732528)] 名词解释: n: 数据规模 k:“桶”的个数 In-place: 占用常数内存...(Heap Sort) ---- 堆排序须知: 堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。...从高位开始进行排序 LSD 从低位开始进行排序 基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序 这三种排序算法都利用了桶的概念,但对桶的使用方法上有明显差异: 基数排序:根据键值的每位数字来分配桶 计数排序

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