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JS排序算法:冒泡、选择、插入、归并、快速、希尔、堆、计数

2021-02-07    
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1. 冒泡排序算法实现(JAVAscript)

//冒泡排序算法(JavaScript)
//author:Hengda
//arr数组
//mode  false 升序 ture 降序
function bubbleSort( arr, mode ){

    var i, j, temp, len = arr.length;
    for( i = len - 1 ; i > 0; i-- ){
        for( j = 0; j < i; j++ ){
            if( mode ? arr[ j + 1 ] < arr[ j ] : arr[ j + 1 ] > arr[ j ] ){
                temp = arr[ j + 1 ];
                arr[ j + 1 ] = arr[ j ];
                arr[ j ] = temp;
            }
        }
    }
    return arr;
}

2. 计数排序算法实现(javascript)

//计数排序算法(javascript)
//author:Hengda
//arr数组
//mode  false 升序 ture 降序
function countingSort( arr, mode ){
    //i,j为控制变量,temp为交换变量,len为数组的长度
    var i, j, temp, len = arr.length;
    var countArr = [];//用于原始数组中统计各元素出现的次数
    var fillPos;//标记下一个回填位置
    var countArrLen;//计数数组的长度
    //统计
    for( i = 0; i < len; i++ ){
        if( countArr[ arr[ i ] ] != null ){
            countArr[ arr[ i ] ] ++;
        }else{
            countArr[ arr[ i ] ] = 1;
        }
    }

    //将数据重新排列回填到原始数组中
    //统计
    var fillPos = 0;//回填起始位置
    var countArrLen = countArr.length;

    if( mode ){
        //
        for( i = countArrLen - 1; i >=0; i-- ){
            //
            if( countArr[ i ] != null ){
                //回填countArr[ i ]个当前值i到原始数组,回填起始位置为fillPos
                for( j = 0; j < countArr[ i ]; j++ ){
                    arr[ fillPos++ ] = i;
                }
            }
        }

    }else{
        //
        for( i = 0; i < countArrLen; i++ ){
            //
            if( countArr[ i ] != null ){
                //回填countArr[ i ]个当前值i到原始数组,回填起始位置为fillPos
                for( j = 0; j < countArr[ i ]; j++ ){
                    arr[ fillPos++ ] = i;
                }
            }
        }
    }

    //排序完成
    return arr;
}

3. 堆排序算法实现(javascript)

//功能:     堆排序(javascript)
//author:   Hengda
//arr:      待排序数组
//mode:     true 从大到小排序,false 从小到大排序
function heapSort( arr, mode ){
    var len = arr.length;   //数组的长度
    var temp;               //用于交换节点值
    var endHeapNodeNo;      //堆末尾节点在数组中的下标

    //将数组调整为二叉堆
    for( var i = Math.floor( len / 2 ) - 1; i >= 0; i-- ){
        heapNodeSink( arr, i, len, mode );
    }

    for( var heapLen = len; heapLen > 0; heapLen-- ){
        endHeapNodeNo = heapLen - 1;//堆的最后一个节点的序号

        //交换堆顶和堆尾元素
        temp = arr[ endHeapNodeNo ];
        arr[ endHeapNodeNo ] = arr[ 0 ];
        arr[ 0 ] = temp;

        //对除了堆尾元素组成的堆进行堆顶下沉操作
        heapNodeSink( arr, 0,  heapLen - 1, mode );
    }
    return arr;
}

//堆中某节点按升序或者降序递归下沉
//author:   Hengda
//arr:      待排序数组
//nodeNo:   二叉树中指定节点的序号/堆数组中的下标
//heapLen:  堆的长度
//mode:     true 大的下沉,false 小的下沉
function heapNodeSink( arr, nodeNo, heapLen, mode ){

    var leftChild = ( nodeNo + 1 ) * 2 - 1; //做孩子
    var rightChild = leftChild + 1;         //右孩子
    var maxminNo = nodeNo;                  //最大值的序号
    var temp;                               //用户变量值得交换

    if( mode ){
        //
        if( heapLen > leftChild && arr[ maxminNo ] > arr[ leftChild ] ){
            maxminNo = leftChild;//更新最大节点序号
        }
        if( heapLen > rightChild && arr[ maxminNo ] > arr[ rightChild ] ){
            maxminNo = rightChild;//更新最大节点序号
        }
    }else{
        if( heapLen > leftChild && arr[ maxminNo ] < arr[ leftChild ] ){
            maxminNo = leftChild;//更新最大节点序号
        }
        if( heapLen > rightChild && arr[ maxminNo ] < arr[ rightChild ] ){
            maxminNo = rightChild;//更新最大节点序号
        }
    }

    //最大值所在节点有变化,则交换
    if( maxminNo != nodeNo ){

        //交换
        temp = arr[ maxminNo ];
        arr[ maxminNo ] = arr[ nodeNo ];
        arr[ nodeNo ] = temp;

        //继续下沉操作
        heapNodeSink( arr, maxminNo, heapLen, mode );
    }
}

4. 插入排序算法实现(javascript)

//插入排序算法(javascript)
//算法原理
//author:Hengda
//2020/1/25
//arr 待排序数组
//mode true 从大到小排列,false 从小到大排列
function insertionSort( arr, mode ){

    var i, j, temp, len = arr.length;//len为待排序数组长度 temp为交换变量 i j为控制变量。

    //从数组的第二个元素开始逐个往后处理。
    for( i = 1; i < len; i++ ){
        //将当前被处理元素值记录下来。
        temp = arr[ i ];
        //以下标倒序逐一比较当前元素位置之前的所有元素,如果比当前元素大,则逐一向后覆盖一个元素。
        for( j = i - 1; j >= 0 && ( mode ? arr[ j ] < temp : arr[ j ] > temp ); j-- ){
            arr[ j + 1 ] = arr[ j ];
        }
        //将点前被处理元素的值填入最终空缺的位置即 (j + 1) 注意这个 j 已经被for循环做了-1操作,所以这里需要+1。
        arr[ j + 1 ] = temp;
    }

    //遍历完成后,整个数组即为有序数组。
    return arr;
}

5. 归并排序算法实现(javascript)

//归并排序算法(javascript)
//author:Hengda
//arr数组
//start 数组中待排序段落的起止位置,len为数据段的长度
//mode  false 升序 ture 降序
function mergeSort( arr, start, len ,mode){

    var i, j, temp;

    //计算左侧数据段的位置和长度
    var lstart = start;
    var llen = Math.floor( len / 2 );

    //计算右侧数据段的位置和长度
    var rstart = lstart + llen;
    var rlen = len - llen;

    //分别对左右分段进行进行插入排序
    if( llen > 4 ) mergeSort( arr, lstart, llen );
    if( rlen > 4 ) mergeSort( arr, rstart, rlen );

    //对当前数据段进行插入排序
    for( i = start + 1; i < len + start; i++ ){
        temp = arr[ i ];
        for( j = i - 1; j >= start && ( mode ? arr[ j ] < temp : arr[ j ] > temp  ); j-- ){
            arr[ j + 1 ] = arr[ j ];
        }
        arr[ j + 1 ] = temp;
    }
    return arr;
}

6. 选择排序算法实现(javascript)

//选择排序算法(javascript)
//author:Hengda
//arr数组
//mode  false 升序 ture 降序
function selectionSort( arr, mode ){
    //i,j为控制变量,miniMaxNo为标记发现的最大或者最小元素的下标,temp为交换变量,len为数组的长度
    var i, j, minMaxNo, temp, len = arr.length;
    //
    for( i = 0; i < len; i++ ){
        //当前位置初始为最小或最大数的位置
        minMaxNo = i;
        //遍历后续所有元素与minMaxNo对应的元素做比较,如果比minMaxNo大或者小,则更新minMaxNo的值为新元素的下标
        for( j = i; j < len; j++ ){
            if( mode ? arr[ j ] > arr[ minMaxNo ] : arr[ j ] < arr[ minMaxNo ] ){
                minMaxNo = j;
            }
        }
        //将最终确定的最大或者最小值与当前被处理位置i对应的元素值做交换
        temp = arr[ minMaxNo ];
        arr[ minMaxNo ] = arr[ i ];
        arr[ i ] = temp;
    }
    //排序完成
    return arr;
}

7. 希尔排序算法实现(javascript)

//希尔排序算法(javascript)
//author:Hengda
//arr数组 
//mode  false 升序 ture 降序
function shellSort( arr, mode ){
    //1,j,k为控制变量,gap为分组间隙初始化为1,temp用于交换数据,len数组的长度
    var i, j, k, gap = 1, temp, len = arr.length;
    //计算合适的分组元素间隙,这里计算得到gap的最大值,这里的5也可以是其他数,值不同,实际排序速度也不同
    while( gap< len / 5 ){
        gap = gap*5 + 1;
    }

    //开始排序
    while( gap > 0 ){

        //以下按分组排序,该排序原理为插入排序,如看不明白,可参考插入排序算法逻辑
        for( i = gap; i < len; i++ ){
            temp = arr[ i ];
            for( j = i - gap; j >= 0 && ( mode ? arr[ j ] < temp : arr[ j ] > temp ); j -= gap ){
                arr[ j + gap ] = arr[ j ];
            }
            arr[ j + gap ] = temp; 
        }

        //缩小分组间隔值
        gap = Math.floor( gap / 5 );
    }

    return arr;
}

8. 快速排序算法实现(javascript)

//快速排序(javascript)
//author:Hengda
//arr数组
//start 待排序数据段的起始下标(含)
//end	待排序数据段终止下标(含)	
//mode	false 升序 ture 降序
function quickSort( arr, start, end, mode ){

    var i,j,temp;
    var divValue;

    if( start < end ){

        //初始化基准值
        baseValue = arr[ end ];
        j = start;

        //遍历整段数据元素,小于等于基准值的放在基准准直左侧(正序),大于等于基准值的放在基准值左侧(倒序)
        for( i = start; i <= end ; i++ ){

            //与基准值作比较
            if( mode ? arr[ i ] >= baseValue : arr[ i ] <= baseValue ){

                //从左端开始依次排列放置,当前排列位置为$j,把原位置的元素向后交换
                temp = arr[ j ];
                arr[ j ] = arr[ i ];
                arr[ i ] = temp;
                //更新下一个应排列的位置
                j++;
            }
        }
        //循环中$j在最后的++操作并未使用,这里需要减去,使$j正确标记左右分界元素
        j--;

        //分界元素在两端是,则靠近分界元素的一端无需再排序
        //分界元素也无需再参与排序,因为左侧的一定小于等于分界元素,右侧的也一定大于等于分界元素
        //分别对分界元素左右两侧的数据段继续排序
        if( j > start ) quickSort( arr, start, j - 1, mode );
        if( j < end ) quickSort( arr, j + 1, end, mode );
    }
    return arr;
}

9. 测试排序1万个无序数,耗时如下

//测试排序10000个数
testSort( 10000, false );
```
```javascript
jssort.html:388 正在生成 10000个无序数...
jssort.html:392 生成 10000个无序数完成
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 快速排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 22.447265625ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 7.83203125ms
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 希尔排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 7.2939453125ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 5.231689453125ms
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 计数排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 7.36083984375ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 7.77392578125ms
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 插入排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 9.529052734375ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 9.830078125ms
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 堆排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 8.35107421875ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 2.64990234375ms
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 归并排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 82.681884765625ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 114.632080078125ms
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 选择排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 96.762939453125ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 151.841064453125ms
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 冒泡排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 252.561767578125ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 289.15087890625ms

10. 测试排序10万个无序数,耗时结果如下

//测试排序100000个数
testSort( 100000, false );
```
```javascript
testSort(100000)
jssort.html:386 ---------
jssort.html:388 正在生成 100000个无序数...
jssort.html:392 生成 100000个无序数完成
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 快速排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 10.38818359375ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 11.48193359375ms
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 希尔排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 22.110107421875ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 19.762939453125ms
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 计数排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 17.098876953125ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 14.27294921875ms
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 插入排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 25.2509765625ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 27.105712890625ms
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 堆排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 24.9130859375ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 26.115966796875ms
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 归并排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 4676.212158203125ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 7991.64599609375ms
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 选择排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 5662.914794921875ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 12556.882080078125ms
jssort.html:344 ---------
jssort.html:346 冒泡排序:
jssort.html:358 -正序耗时:: 21762.098876953125ms
jssort.html:372 -倒序耗时:: 23281.131103515625ms

以下是测试函数

//测试排序算法函数
//totalNum 测试排序的元素个数
//isPrintArrData 是否打印数组数据
function testSort( totalNum, isPrintArrData ){

    //生成测试数据
    arr = makeData( totalNum, isPrintArrData );

    //1>调用测试函数,对 快速排序 算法进行测试
    TestOneSortFunc( arr, 'quickSort', ", 0, arr.length - 1" , "快速排序", isPrintArrData );

    //2>调用测试函数,对 希尔排序 算法进行测试
    TestOneSortFunc( arr, 'shellSort', "", "希尔排序", isPrintArrData );

    //3>调用测试函数,对 计数排序 算法进行测试
    TestOneSortFunc( arr, 'countingSort', "", "计数排序", isPrintArrData );

    //4>调用测试函数,对 插入排序 算法进行测试
    TestOneSortFunc( arr, 'heapSort', "", "插入排序", isPrintArrData );

    //5>调用测试函数,对 堆排序 算法进行测试
    TestOneSortFunc( arr, 'heapSort', "", "堆排序", isPrintArrData );

    //6>调用测试函数,对 归并排序 算法进行测试
    TestOneSortFunc( arr, 'mergeSort', ",0, arr.length", "归并排序", isPrintArrData );

    //7>调用测试函数,对 选择排序 算法进行测试
    TestOneSortFunc( arr, 'selectionSort', "", "选择排序", isPrintArrData );

    //8>调用测试函数,对 冒泡排序 算法进行测试
    TestOneSortFunc( arr, 'bubbleSort', "", "冒泡排序", isPrintArrData );

}
//测试一个排序算法函数
function TestOneSortFunc( arr, funcName, funcOtherArgv, textName, isPrintArrData ){
    console.log( "---------" );
    //arr = makeData( totalNum );
    console.log( textName + ":" );
    //console.log( "原始数据:" );
    //console.log( arr );

    //正序
    arr1 = arr.slice();
    console.time( "-正序耗时:" );

    //eval( funcName + "(arr1, 0, arr1.length - 1, false)" );
    //, 0, arr1.length - 1
    eval( funcName + "(arr1"+ funcOtherArgv +", false)" );

    console.timeEnd( "-正序耗时:" );
    if( isPrintArrData ){
        console.log( "正序排序结果:" );
        console.log( arr1 );
    }

    //逆序
    arr2 = arr.slice();
    console.time( "-倒序耗时:" );

    //eval( funcName + "(arr2, 0, arr2.length - 1, true)" );
    //, 0, arr2.length - 1
    eval( funcName + "(arr2"+ funcOtherArgv +", true)" );

    console.timeEnd( "-倒序耗时:" );
    
    if( isPrintArrData ){
        console.log( "倒序排序结果:" );
        console.log( arr2 );
    }
}

//数据生成函数
function makeData( totalNum, isPrintArrData ){

    var arr = [];
    var i = totalNum;

    console.log( "---------" );

    console.log( "正在生成 " + totalNum + "个无序数..." );
    while( i-- ){
        arr.push( Math.floor( Math.random() * totalNum ) );
    }
    console.log( "生成 " + totalNum + "个无序数完成" );
    if( isPrintArrData ){
        console.log( "原始无序数据:" );
        console.log( arr );
    }

    return arr;
}

如果需要打印每个算法的排序结果,把 testSort() 的第二个参数设置为true即可

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