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本帖最后由 月亮是我掰弯的 于 2016-10-17 15:04 编辑

当年,想凭借抱Java大腿火一把而不惜把自己名字给改了的JavaScript(原名LiveScript),如今早已光芒万丈。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。。。),但在Web的江湖,JavaScript可谓风头无两,坐上了头把交椅。
然而,在传统的计算机算法和数据结构领域,大多数专业教材和书籍的默认语言都是Java或者C/C+ +。这给最近想恶补算法和数据结构知识的我造成了一定困扰,因为我想寻找一本以JavaScript为默认语言的算法书籍。当我了解到O’REILLY家的动物丛书系列里有一本叫做《数据结构与算法JavaScript描述》时,便兴奋的花了两天时间把这本书从头到尾读了一遍。它是一本很好的针对前端开发者们的入门算法书籍,可是,它有一个很大的缺陷,就是里面有很多明显的小错误,明显到就连我这种半路出家的程序猿都能一眼看出来。还有一个问题是,很多重要的算法和数据结构知识并没有在这本书里被提到。这些问题对于作为一个晚期强迫症患者的我来说简直不能忍。于是乎,一言不合我就决定自己找资料总结算法。那么,我就从算法领域里最基础的知识点——排序算法总结起好了。


我相信以下的代码里一定会有某些bug或错误或语法不规范等问题是我自己无法发现的,所以敬请各位大神能够指出错误,因为只有在不断改错的道路上我才能取得长久的进步。

十大经典算法排序总结对比(上)

一张图概括:



名词解释:n: 数据规模
k:“桶”的个数
In-place: 占用常数内存,不占用额外内存
Out-place: 占用额外内存
稳定性:排序后2个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同


冒泡排序(Bubble Sort)
冒泡排序须知:作为最简单的排序算法之一,冒泡排序给我的感觉就像Abandon在单词书里出现的感觉一样,每次都在第一页第一位,所以最熟悉。。。冒泡排序还有一种优化算法,就是立一个flag,当在一趟序列遍历中元素没有发生交换,则证明该序列已经有序。但这种改进对于提升性能来说并没有什么太大作用。。。
什么时候最快(Best Cases):当输入的数据已经是正序时(都已经是正序了,我还要你冒泡排序有何用啊。。。。)
什么时候最慢(Worst Cases):当输入的数据是反序时(写一个for循环反序输出数据不就行了,干嘛要用你冒泡排序呢,我是闲的吗。。。)
冒泡排序动图演示:



冒泡排序JavaScript代码实现:

[JavaScript] 纯文本查看 复制代码
function bubbleSort(arr) {[/size]
[size=3]var len = arr.length;[/size]
[size=3]for (var i = 0; i < len; i++) {[/size]
[size=3]for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) {[/size]
[size=3]if (arr[j] > arr[j+1]) { //相邻元素两两对比[/size]
[size=3]var temp = arr[j+1]; //元素交换[/size]
[size=3]arr[j+1] = arr[j];[/size]
[size=3]arr[j] = temp;[/size]
[size=3]}[/size]
[size=3]}[/size]
[size=3]}[/size]
[size=3]return arr;[/size]
[size=3]}


选择排序(Selection Sort)

选择排序须知:
在时间复杂度上表现最稳定的排序算法之一,因为无论什么数据进去都是O(n²)的时间复杂度。。。所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。

选择排序动图演示:


选择排序JavaScript代码实现:
[JavaScript] 纯文本查看 复制代码
function selectionSort(arr) {
    var len = arr.length;
    var minIndex, temp;
    for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
        minIndex = i;
        for (var j = i + 1; 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;
        arr = arr[minIndex];
        arr[minIndex] = temp;
    }
    return arr;
}

插入排序(Insertion Sort)
插入排序须知: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。。。



插入排序动图演示:




插入排序JavaScript代码实现:
[JavaScript] 纯文本查看 复制代码
function insertionSort(arr) {
    var len = arr.length;
    var preIndex, current;
    for (var i = 1; i < len; i++) {
        preIndex = i - 1;
        current = arr;
        while(preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) {
            arr[preIndex+1] = arr[preIndex];
            preIndex--;
        }
        arr[preIndex+1] = current;
    }
    return arr;
}

希尔排序(Shell Sort)
希尔排序须知: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。动态定义间隔序列的算法是《算法(第4版》的合著者Robert Sedgewick提出的。在这里,我就使用了这种方法。

希尔排序JavaScript代码实现:
[JavaScript] 纯文本查看 复制代码
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;
            for (var j = i-gap; j >= 0 && arr[j] > temp; j-=gap) {
                arr[j+gap] = arr[j];
            }
            arr[j+gap] = temp;
        }
    }
    return arr;
}


归并排序(Merge Sort)
归并排序须知: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
在《数据结构与算法JavaScript描述》中,作者给出了自下而上的迭代方法。但是对于递归法,作者却认为:
However, it is not possible to do so in JavaScript, as the recursion goes too deep
for the language to handle.
然而,在 JavaScript 中这种方式不太可行,因为这个算法的递归深度对它来讲太深了。

更新
在《JavaScript语言精粹》的第四章里提到了递归问题。对我之前的疑问进行了解答:


Some languages offer the tail recursion optimization. This means that if a function returns the result of invoking itself recursively, then the invocation is replaced with a loop, which can significantly speed things up. Unfortunately, JavaScript does not currently provide tail recursion optimization. Functions that recurse very deeply can fail by exhausting the return stack.
一些语言提供了尾递归优化。这意味着如果一个函数返回自身递归调用的结果,那么调用的过程会被替换为一个循环,它可以显著提高速度。遗憾的是,JavaScript当前并没有提供尾递归优化。深度递归的函数可能会因为堆栈溢出而运行失败。


简而言之,就是JavaScript没有对递归进行优化。运用递归函数不仅没有运行速度上的优势,还可能造成程序运行失败。因此不建议使用递归。

和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,但表现比选择排序好的多,因为始终都是O(n log n)的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。


归并排序动图演示:

归并排序JavaScript代码实现:
[JavaScript] 纯文本查看 复制代码
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 && right.length) {
        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;
}


JS家的十大经典排序算法(下):http://bbs.itheima.com/forum.php?mod=viewthread&tid=331290

文/不是小羊的肖恩(简书作者)
原文链接:http://www.jianshu.com/p/1b4068ccd505









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