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JavaScript实现十大排序算法（图文详解）
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冒泡排序
排序的效果图
当前解法为升序 冒泡排序的特点，是一个个数进行处理。第i个数，需要与后续的len-i-1个数进行逐个比较。 为什么是 `len-i-1`个数？ 因为数组末尾的i个数，已经是排好序的，确认位置不变的了。 为什么确认位置不变，因为它们固定下来之前，已经和前面的数字都一一比较过了。 function bubbleSort(arr){ const len = arr.length; for(let i = 0; i < len - 1; i++){ for(let j = 0; j < len - i - 1; j++){ if(arr[j] > arr[j+1]){ const tmp = arr[j+1]; arr[j+1] = arr[j]; arr[j] = tmp; } } } return arr; } 快速排序 概要快速排序，使用的是分治法的思想。 通过选定一个数字作为比较值，将要排序其他数字，分为 >比较值 和 = high){ return; } let i = low; let j = high; const x = arr[i]; // 取出比较值x，当前位置i空出，等待填入 while(i < j){ // 从数组尾部，找出比x小的数字 while(arr[j] >= x && i < j){ j--; } // 将空出的位置，填入当前值， 下标j位置空出 // ps：比较值已经缓存在变量x中 if(i < j){ arr[i] = arr[j] i++; } // 从数组头部，找出比x大的数字 while(arr[i] 0; gap = Math.floor(gap/2)){ for(let i = gap; i < arr.length; i++){ let j = i; // 分组内数字，执行插入排序， // 当下标大的数字，小于 下标小的数字，进行交互 // 这里注意，分组内的数字，并不是一次性比较完，需要i逐步递增，囊括下个分组内数字 while(j - gap >= 0 && arr[j] < arr[j - gap]){ swap(j, j-gap); j = j - gap; } } } return arr; function swap(a, b){ const tmp = arr[a]; arr[a] = arr[b]; arr[b] = tmp; } } 执行插入时，使用移动法 function shellSort(arr){ for(let gap = Math.floor(arr.length/2); gap > 0; gap = Math.floor(gap/2)){ for(let i = gap; i < arr.length; i++){ let j = i; const x = arr[j]; // 缓存数字，空出位置 while(j - gap >= 0 && x < arr[j-gap]){ arr[j] = arr[j - gap]; // 将符合条件的数字，填入空出的位置 j = j - gap; } arr[j] = x; // 最后，将缓存的数字，填入空出的位置 } } return arr; } 选择排序 排序的效果图
当前解法为升序 function selectionSort(arr){ const len = arr.length; for(let i = 0; i < len-1; i++){ let minIndex = i; for(let j = i+1; j < len; j++){ if(arr[j] < arr[minIndex]){ minIndex = j; // 保存最小数的下标 } } const tmp = arr[i]; arr[i] = arr[minIndex]; arr[minIndex] = tmp; } return arr; } 归并排序 概要归并排序，利用分治思想，将大的数组，分解为小数组，直至单个元素。然后，使用选择排序的方式，对分拆的小数组，进行回溯，并有序合并，直至合并为一个大的数组。 效果图
堆的表示形式 逻辑结构的表示如下：
在物理数据层的表示如下：
堆排序，是选择排序的优化版本，利用数据结构——树，对数据进行管理。 以大顶堆为例: 通过构建大顶堆将堆顶的最大数拿出，与堆底的叶子节点进行交换接着，树剪掉最大数的叶子再对堆进行调整，重新变成大顶堆返回步骤2，以此循环，直至取出所有数 效果图在实现代码时，构建大顶堆时，先保证左右子树的有序，再逐步扩大到整棵树。 构建大顶堆 从第一个非叶子节点开始，调整它所在的子树
调整下标1节点的子树后，向上继续调整它的父节点（下标0）所在的子树
最后，完成整个树的调整，构建好大顶堆。 逐个抽出堆顶最大值 堆顶数字与最末尾的叶子数字交换，抽出堆顶数字9。
此时，数字9位置固定下来，树剪掉9所在的叶子。然后，重新构建大顶堆。
大顶堆构建好后，继续抽出堆顶数字8，然后再次重新构建大顶堆。
最后，所有节点抽出完成，代表排序已完成。
以大顶堆为例，对数组进行升序排序 注意点 树的最后一个非叶子节点：(arr.length / 2) - 1 非叶子节点i的左叶子节点： i*2+1 非叶子节点i的右叶子节点： i*2+2 function heapSort(arr){ // 初次构建大顶堆 for(let i = Math.floor(arr.length/2) - 1; i >= 0; i--){ // 开始的第一个节点是 树的最后一个非叶子节点 // 从构建子树开始，逐步调整 buildHeap(arr, i, arr.length); } // 逐个抽出堆顶最大值 for(let j = arr.length -1 ; j > 0; j--){ swap(arr, 0, j); // 抽出堆顶（下标0）的值，与最后的叶子节点进行交换 // 重新构建大顶堆 // 由于上一步的堆顶最大值已经交换到数组的末尾，所以，它的位置固定下来 // 剩下要比较的数组，长度是j,所以这里的值length == j buildHeap(arr, 0, j); } return arr; // 构建大顶堆 function buildHeap(arr, i, length){ let tmp = arr[i]; for(let k = 2*i+1; k < length; k = 2*k+1){ // 先判断左右叶子节点，哪个比较大 if(k+1 < length && arr[k+1] > arr[k]){ k++; } // 将最大的叶子节点，与当前的值进行比较 if(arr[k] > tmp){ // k节点大于i节点的值，需要交换 arr[i] = arr[k]; // 将k节点的值与i节点的值交换 i = k; // 注意：交换后，当前值tmp的下标是k，所以需要更新 }else{ // 如果tmp大于左右子节点，则它们的子树也不用判断，都是小于当前值 break; } } // i是交换后的下标，更新为tmp arr[i] = tmp; } // 交换值 function swap(arr, i, j){ const tmp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = tmp; } } 计数排序 概要计数排序的要点，是开辟一块连续格子组成的空间，给数据进行存储。 将数组中的数字，依次读取，存入其值对应的下标中。 储存完成后，再按照空间的顺序，依次读取每个格子的数据，输出即可。 所以，计数排序要求排序的数据，必须是有范围的整数。 效果图
桶排序是计数排序的优化版，原理都是一样的：分治法+空间换时间。 将数组进行分组，减少排序的数量，再对子数组进行排序，最后合并即可得到结果。 效果图
对桶内数字的排序，本文采用的是桶排序递归。其实它的本质是退化到计数排序。 function bucketSort(arr, bucketSize = 10){ // bucketSize 每个桶可以存放的数字区间(0, 9] if(arr.length { maxValue = num > maxValue ? num : maxValue; minValue = num > minValue ? minValue : num; }); // 初始化桶的数量 const bucketCount = Math.floor((maxValue - minValue)/bucketSize) + 1; // 桶的数量 // 初始化桶的容器 // 注意这里的js语法，不能直接fill([])，因为生成的二维下标数组，是同一个地址 const buckets = new Array(bucketCount).fill(0).map(() => []); // 将数字按照映射的规则，放入桶中 arr.forEach(num => { const bucketIndex = Math.floor((num - minValue)/bucketSize); buckets[bucketIndex].push(num); }); // 遍历每个桶内存储的数字 buckets.forEach(store => { // 桶内只有1个数字或者空桶，或者都是重复数字，则直接合并到结果中 if(store.length maxNum){ maxNum = num; } }); // 获取最大数字有几位 let maxDigitNum = 0; while(maxNum > 0){ maxNum = Math.floor(maxNum / 10); maxDigitNum++; } // 对每个进制位上的数进行排序 for(let i = 0; i < maxDigitNum; i++){ let buckets = new Array(10).fill(0).map(() => []); // 初始化10个桶 for(let k = 0; k < arr.length; k++){ const bucketIndex = getDigitNum(arr[k], i); // 获取当前进制位上的数字 buckets[bucketIndex].push(arr[k]); // 排序的数字放入对应桶中 } // 所有数字放入桶中后，现从0-9的顺序将桶中的数字取出 const res = []; buckets.forEach(store => { store.forEach(num => { res.push(num); // 注意这里，先存入桶中的数字，先取出，这样才能保持局部有序 }) }); arr = res; } return arr; /** 求出数字每个进制位上的数字，只支持正整数 @param num 整数 @param digit 位数，从0开始 */ function getDigitNum(num, digit){ return Math.floor(num / Math.pow(10, digit) % 10) } } 算法复杂度
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