作为初级前端面试&＃xff0c;一般算法问题考的不多&＃xff0c;但是如果考算法的话&＃xff0c;数组排序被问到的概率是非常大的&＃xff0c;本文介绍几种排序方案。
一、冒泡排序 最基本也是最经典的排序算法。利用双层for循环&＃xff0c;外层控制比较趟数&＃xff0c;内层控制当前这一趟比较的次数&＃xff0c;相邻的两个数互相比较&＃xff0c;如果前一个数比后一个数大&＃xff0c;那就直接交换&＃xff0c;以此类推&＃xff0c;每一趟比较都能确定当前的最大值&＃xff0c;所以就会像冒泡一样将比较大的数冒泡到最后&＃xff0c;从而排好序。
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function sort1 (arr) { var len &＃61; arr.length for (var i &＃61; 0; i arr[j&＃43;1]) { var temp &＃61; arr[j&＃43;1] arr[j&＃43;1] &＃61; arr[j] arr[j] &＃61; temp } } } return arr}console.log(sort1([2,4,32,4,6,9,8])) // [2, 4, 4, 6, 8, 9, 32]
二、选择排序 选择排序相较冒泡排序没有那么激进&＃xff0c;选择排序在比较的过程中只是记录当前最小值所在的索引&＃xff0c;一趟结束以后判断最小值索引如果不是一开始假设的值&＃xff0c;那就将最小索引所在的值交换到这一趟的最前面去&＃xff0c;从而完成排序。
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function sort2 (arr) { for (var i &＃61; 0; i
三、快速排序 找一个基准值&＃xff0c;将数组中比基准值小的放入左边&＃xff0c;比基准值大的放入右边&＃xff0c;然后将左右两部分继续找基准值再分成两部分&＃xff0c;依次递归下去&＃xff0c;直到不能再拆分为止(数组length为1)&＃xff0c;就排好序了。
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function sort3 (arr) { if (arr.length <&＃61; 1) { return arr } var num &＃61; Math.floor(arr.length / 2) var centerVal &＃61; arr.splice(num, 1) var left &＃61; [] var right &＃61; [] for (var i &＃61; 0; i
四、插入排序 依次往后遍历&＃xff0c;将遍历到的数和前面的数从后往前依次比较&＃xff0c;如果当前数比前面的某个数要大&＃xff0c;那就说明当前数应该在的位置就是这个数的后面。
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function sort4 (arr) { for (var i &＃61; 1; i &＃61; 0 && arr[preIndex] > current) { arr[preIndex &＃43; 1] &＃61; arr[preIndex] preIndex-- } arr[preIndex &＃43; 1] &＃61; current } return arr}console.log(sort4([2,4,32,4,6,9,8])) // [2, 4, 4, 6, 8, 9, 32]
五、希尔排序 插入排序的改进版&＃xff0c;分组做插入排序。通过对增量gap的控制实现对分组的细化&＃xff0c;最后完成排序。
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function sort5 (arr) { var gap &＃61; 1 while (gap 0; gap &＃61; Math.floor(gap / 5)) { for (var i &＃61; gap; i &＃61; 0 && arr[j] > temp; j -&＃61; gap) { arr[j &＃43; gap] &＃61; arr[j] } arr[j &＃43; gap] &＃61; temp } } return arr}console.log(sort5([2,4,32,4,6,9,8])) // [2, 4, 4, 6, 8, 9, 32]
六、堆排序 利用堆(一棵顺序存储的完全二叉树)来完成堆数组的排序。
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function sort6 (arr) { // 初始化大顶堆&＃xff0c;从第一个非叶子结点开始 for (let i &＃61; Math.floor(arr.length / 2 - 1); i >&＃61; 0; i--) { adjustHeap(arr, i, arr.length) } // 排序&＃xff0c;每一次for循环找出一个当前最大值&＃xff0c;数组长度减一 for(let i &＃61; Math.floor(arr.length - 1); i > 0; i--) { // 根节点与最后一个节点交换 swap(arr, 0, i) // 从根节点开始调整&＃xff0c;并且最后一个结点已经为当前最大值&＃xff0c;不需要再参与比较&＃xff0c;所以第三个参数为 i&＃xff0c;即比较到最后一个结点前一个即可 adjustHeap(arr, 0, i) } return arr}// 交换两个节点function swap(arr, i, j) { let temp &＃61; arr[i] arr[i] &＃61; arr[j] arr[j] &＃61; temp}// 将 i 结点以下的堆整理为大顶堆&＃xff0c;注意这一步实现的基础实际上是&＃xff1a;// 假设 结点 i 以下的子堆已经是一个大顶堆&＃xff0c;adjustheap 函数实现的// 功能是实际上是&＃xff1a;找到 结点 i 在包括结点 i 的堆中的正确位置。后面// 将写一个 for 循环&＃xff0c;从第一个非叶子结点开始&＃xff0c;对每一个非叶子结点// 都执行 adjustheap 操作&＃xff0c;所以就满足了结点 i 以下的子堆已经是一大顶堆function adjustHeap(arr, i, length) { // 当前父节点 let temp &＃61; arr[i] // j for(let j &＃61; 2 * i &＃43; 1; j
七、sort 使用数组的API sort实现排序。
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function sort7 (arr) { return arr.sort((a, b) &＃61;> a - b)}console.log(sort7([2,4,32,4,6,9,8])) // [2, 4, 4, 6, 8, 9, 32]
代码不是万能的&＃xff0c;但不写代码是万万不能的
2020/11/18 Dary记
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