JavaScript 基礎排序的實現(一)

作為一個有追求的前端,忙里偷閑(閑得發慌)地復習了一下基礎的排序算法,以此文留念.

本篇主要記錄O(n²)復雜度的基礎算法O(nlogn)的算法將在下次有空(閑得發慌)時更新

在記錄時發現Es6語法中的解構賦值與傳統的中間變量交換相比效率低下,經過幾次測試發現其耗時大約為交換中間變量的兩倍

1.冒泡排序

眾所周知排序最基礎的算法,也就是大名鼎鼎的冒泡了,為了方便日后回顧還是簡單提一下冒泡的原理:

其核心思想在於不停地比較相鄰元素的大小關系,如果前面的比后面的大則兩個元素互換位置(此處以順序為例);每當一次大的循環后總能將當前剩余數中最大的數交換到數組的末尾,類似於一個泡泡從底部浮出水面,故得名冒泡算法.下方代碼為未使用任何優化的原始冒泡算法.

其時間復雜度為O(n²) 不需要額外空間;

 

//冒泡排序
    function BubbleSort(arr) {//arr即需要排序的數組;本文后續中的arr均為此意
        console.time('timer');//用於統計代碼執行時間
        for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
            for (let j = 0; j < arr.length; j++) {
                if (arr[j] > arr[j + 1])
                    [arr[j], arr[j + 1]] = [arr[j + 1], arr[j]];//交換元素(解構賦值ES6)
            }
        }
        console.timeEnd('timer');
    }

 

以一萬個數構成的倒序(從大到小)數組變為順序的時間如下圖(與個人電腦及其它因素有關請勿較真)用解構賦值交換:

 

后續算法的時間均以同一數組測試

2.雞尾酒排序

這種排序算法乃是對冒泡算法的一種小優化,其與冒泡的區別在於,在一趟排序中可以將一個最大的移到后端,同時將一個最小的移到前端,從而對冒泡算法進行優化

核心代碼如下:

//雞尾酒排序
    function CocktailSort(arr) {
        console.time('timer');
        let [start, end] = [0, arr.length];
        while (start < end) {
　　　　　　　　//此循環與正常冒泡一致
            for (let i = start; i < end; i++) {
                if (arr[i] > arr[i + 1])
                    [arr[i], arr[i + 1]] = [arr[i + 1], arr[i]];
            }
            end--;//由於數組最后一位已經是最大的所以沒有必要再讓其參與后續的排序
            for (let i = end - 1; i >= start; i--) {
                if (arr[i] < arr[i - 1])
                    [arr[i], arr[i - 1]] = [arr[i - 1], arr[i]];
            }
            start++;
        }
        console.timeEnd('timer');
    }

耗費時間如下

由於其本質與冒泡算法類似,雖然好上些許,但其本質仍為O(n²)的時間復雜度故時間並未得到太大的縮減(由於解構賦值的原因優化后的算法還不如不優化,是真的騷)

3.選擇排序

選擇排序也是大家所熟知的一種基礎算法,其核心在於每一次選出最小(或最大)的一個數放到已經有序的數列后,經過如此重復操作后獲得有序的數列

代碼如下:

 

//選擇排序
    function SelecttionSort(arr) {
        console.time('timer');
        for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
            let min = i;//min表示當前最小值的下標
            for (let j = i + 1; j < arr.length; j++) {
                min = arr[j] < arr[min] ? j : min; //如果當前下標的值比arr[min]的值要小則以當前值替換
            }
            [arr[i], arr[min]] = [arr[min], arr[i]];
        }
        console.timeEnd('timer');
    }

 

 

 

  花費時間如下:

 

按理說同為n平方的復雜度時間耗費應該相差不大才對,結果由於交換次數的減少導致耗時大幅下降,感覺Js在這方面效率有點低

4.插入排序

插入排序的原理為將當前下標的數插入之前已經有序的數列中,從后往前遍歷找到合適的位置后將值插入,並將該位置之后的元素依次后移從而進行排序

代碼如下:

 

function InsertionSort(arr) {
        console.time('timer');
        for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
            for (let j = i; j > 0 && arr[j] < arr[j - 1]; j--) {
                [arr[j], arr[j - 1]] = [arr[j - 1], arr[j]];
            }
        }
        console.timeEnd('timer');
    }

 

同數組耗時如下:

 

 總結:在Js的情況下交換數據應盡量少的使用解構賦值,雖然其便利性很強,但是當網頁對性能要求較高時應減少解構賦值的使用,如果非用不可,在同等級時間復雜度算法的情況下應使用數字交換次數少的算法以提升頁面性能