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本篇内容介绍了“怎么用JavaScript实现七种排序算法”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
冒泡排序是入门级的算法，但也有一些有趣的玩法。通常来说，冒泡排序有三种写法：
一边比较一边向后两两交换，将最大值 / 最小值冒泡到最后一位；
经过优化的写法：使用一个变量记录当前轮次的比较是否发生过交换，如果没有发生交换表示已经有序，不再继续排序；
空间复杂度为 O(1)，时间复杂度为 O(n2)
const sort = (arr) => {
for (let i = 0, len = arr.length; i < len-1; i++){
for (let j = 0; j < len-1-i; j++) {
if (arr[j] > arr[j+1]) {
[arr[j], arr[j+1]] = [arr[j+1], arr[j]];
}
}
}
return arr
}最外层的 for 循环每经过一轮，剩余数字中的最大值就会被移动到当前轮次的最后一位，中途也会有一些相邻的数字经过交换变得有序。总共比较次数是 (n-1)+(n-2)+(n-3)+…+1(n−1)+(n−2)+(n−3)+…+1。
const sort = (arr) => {
for (let i = 0, len = arr.length; i < len - 1; i++) {
let isSwap = false
for (let j = 0; j < len - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
[arr[j], arr[j + 1]] = [arr[j + 1], arr[j]];
isSwap = true
}
}
if (!isSwap) {
break;
}
}
return arr;
};空间复杂度为O(1);时间复杂度为 O(n2)-最好为O(n);
最外层的 for 循环每经过一轮，剩余数字中的最大值仍然是被移动到当前轮次的最后一位。这种写法相对于第一种写法的优点是：如果一轮比较中没有发生过交换，则立即停止排序，因为此时剩余数字一定已经有序了。
选择排序的思想是：双重循环遍历数组，每经过一轮比较，找到最小元素的下标，将其交换至首位。
const sort = (arr) => {
for (let i = 0, len = arr.length; i < len - 1; i++) {
let minIndex = i
for (let j = i+1; j < len; j++) {
if (arr[i] > arr[j]) {
minIndex = j
}
}
[arr[i], arr[minIndex]] = [arr[minIndex], arr[i]];
}
return arr;
};选择排序算法也是可以优化的，既然每轮遍历时找出了最小值，何不把最大值也顺便找出来呢？这就是二元选择排序的思想。
使用二元选择排序，每轮选择时记录最小值和最大值，可以把数组需要遍历的范围缩小一倍。
const sort = (arr) => {
for (let i = 0, len = arr.length; i < len / 2; i++) {
let minIndex = i;
let maxIndex = i;
for (let j = i + 1; j < len-i; j++) {
if (arr[minIndex] > arr[j]) {
minIndex = j;
}
if (arr[maxIndex] < arr[j]) {
maxIndex = j;
}
}
if (minIndex === maxIndex) break;
[arr[i], arr[minIndex]] = [arr[minIndex], arr[i]];
if (maxIndex === i) {
maxIndex = minIndex;
}
const lastIndex = len - i - 1;
[arr[maxIndex], arr[lastIndex]] = [arr[lastIndex], arr[maxIndex]];
}
return arr;
};插入排序的思想非常简单，生活中有一个很常见的场景：在打扑克牌时，我们一边抓牌一边给扑克牌排序，每次摸一张牌，就将它插入手上已有的牌中合适的位置，逐渐完成整个排序。
插入排序有两种写法：
交换法：在新数字插入过程中，不断与前面的数字交换，直到找到自己合适的位置。
移动法：在新数字插入过程中，与前面的数字不断比较，前面的数字不断向后挪出位置，当新数字找到自己的位置后，插入一次即可。
const sort = (arr) => {
for (let i = 1, len = arr.length; i < len; i++) {
let j = i;
while (j >= 1 && arr[j] < arr[j - 1]) {
[arr[j], arr[j - 1]] = [arr[j - 1], arr[j]];
j--
}
}
return arr;
};当数字少于两个时，不存在排序问题，当然也不需要插入，所以我们直接从第二个数字开始往前插入。
我们发现，在交换法插入排序中，每次都要交换数字。但实际上，新插入的这个数字并不一定适合与它交换的数字所在的位置。也就是说，它刚换到新的位置上不久，下一次比较后，如果又需要交换，它马上又会被换到前一个数字的位置。
由此，我们可以想到一种优化方案：让新插入的数字先进行比较，前面比它大的数字不断向后移动，直到找到适合这个新数字的位置后再插入。
这种方案我们需要把新插入的数字暂存起来，代码如下：
const sort = (arr) => {
for (let i = 1, len = arr.length; i < len; i++) {
let j = i-1;
let cur = arr[i];
while (j >= 0 && cur < arr[j]) {
arr[j+1] = arr[j]
j--;
}
arr[j+1] = cur
}
return arr;
};1959 年 77 月，美国辛辛那提大学的数学系博士 Donald Shell 在 《ACM 通讯》上发表了希尔排序算法，成为首批将时间复杂度降到O(n2)以下的算法之一。虽然原始的希尔排序最坏时间复杂度仍然是O(n2)，但经过优化的希尔排序可以达到O(n1.3)甚至 O(n7/6)。
希尔排序本质上是对插入排序的一种优化，它利用了插入排序的简单，又克服了插入排序每次只交换相邻两个元素的缺点。它的基本思想是：
将待排序数组按照一定的间隔分为多个子数组，每组分别进行插入排序。这里按照间隔分组指的不是取连续的一段数组，而是每跳跃一定间隔取一个值组成一组
逐渐缩小间隔进行下一轮排序
最后一轮时，取间隔为 11，也就相当于直接使用插入排序。但这时经过前面的「宏观调控」，数组已经基本有序了，所以此时的插入排序只需进行少量交换便可完成
举个例子，对数组[8, 3, 34, 6, 4, 1, 44, 45, 43, 2, 23]进行希尔排序的过程如下：
第一遍（5 间隔排序）：按照间隔 5 分割子数组，共分成五组，分别是[8, 1, 23],[3, 44],[34, 45],[6, 43],[4, 2]。对它们进行插入排序，排序后它们分别变成：[1, 8, 23],[3, 44],[34, 45],[6, 43],[2, 4]，此时整个数组变成 [1, 3, 34, 6, 2, 8, 44, 45, 43, 4, 23]
第二遍（2 间隔排序）：按照间隔 2 分割子数组，共分成两组，分别是[1, 34, 2, 44, 43, 23],[3, 6, 8, 45, 4]。对他们进行插入排序，排序后它们分别变成：[1, 2, 23, 34, 43, 44],[3, 4, 6, 8, 45]，此时整个数组变成[1, 3, 2, 4, 23, 6, 34, 8, 43, 45, 44]。这里有一个非常重要的性质：当我们完成 2 间隔排序后，这个数组仍然是保持 5 间隔有序的。也就是说，更小间隔的排序没有把上一步的结果变坏。
第三遍（11 间隔排序，等于直接插入排序）：按照间隔 1 分割子数组，分成一组，也就是整个数组。对其进行插入排序，经过前两遍排序，数组已经基本有序了，所以这一步只需经过少量交换即可完成排序。排序后数组变成[1, 2, 3, 4, 6, 8, 23, 34, 43, 44, 45]，整个排序完成。
const sort = arr => {
const len = arr.length;
if (len < 2) {
return arr;
}
let gap = Math.floor(len / 2);
while (gap > 0) {
for (let i = gap; i < len; i++) {
let j = i;
let cur = arr[i];
while (j >= 0 && cur < arr[j - gap]) {
arr[j] = arr[j - gap];
j -= gap;
}
arr[j] = cur;
}
gap = Math.floor(gap / 2);
}
return arr;
}堆排序过程如下：
用数列构建出一个大顶堆，取出堆顶的数字(放到待排序数组的最后)；
调整剩余的数字，构建出新的大顶堆，再次取出堆顶的数字；
循环往复，完成整个排序。
function sort(arr) {
for (let i = Math.floor(arr.length / 2) - 1; i >= 0; i--) {
adjustHeap(arr, i, arr.length)
}
for (let j = arr.length - 1; j > 0; j--) {
[arr[0], arr[j]] = [arr[j], arr[0]]
adjustHeap(arr, 0, j)
}
}
function adjustHeap(arr, i, length) {
let tmp = arr[i]
for (let k = i * 2 + 1; k < length; k = k * 2 + 1) {
if (k + 1 < length && arr[k] < arr[k + 1]) {
k++;
}
if (arr[k] > tmp) {
arr[i] = arr[k];
i = k;
} else {
break;
}
arr[i] = tmp;
}
}快速排序算法由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。它的时间复杂度也是 O(nlogn)，但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中，大多数情况下效率更高，所以快速排序的应用非常广泛。再加上快速排序所采用的分治思想非常实用，使得快速排序深受面试官的青睐，所以掌握快速排序的思想尤为重要。
快速排序算法的基本思想是：
从数组中取出一个数，称之为基数（pivot）
遍历数组，将比基数大的数字放到它的右边，比基数小的数字放到它的左边。遍历完成后，数组被分成了左右两个区域
将左右两个区域视为两个数组，重复前两个步骤，直到排序完成
事实上，快速排序的每一次遍历，都将基数摆到了最终位置上。第一轮遍历排好 1 个基数，第二轮遍历排好 2 个基数（每个区域一个基数，但如果某个区域为空，则此轮只能排好一个基数），第三轮遍历排好 4 个基数（同理，最差的情况下，只能排好一个基数），以此类推。总遍历次数为 logn～n 次，每轮遍历的时间复杂度为 O(n)，所以很容易分析出快速排序的时间复杂度为 O(nlogn) ～O(n2)，平均时间复杂度为 O(nlogn)。
const partition = (arr, start, end) => {
let pivot = arr[start]; // 取第一个数为基数
let left = start + 1; // 从第二个数开始分区
let right = end; // 右边界
// left、right 相遇时退出循环
while (left < right) {
// 找到第一个大于基数的位置
while (left < right && arr[left] <= pivot) left++;
// 交换这两个数，使得左边分区都小于或等于基数，右边分区大于或等于基数
if (left != right) {
[arr[left], arr[right]] = [arr[right], arr[left]];
right--;
}
}
// 如果 left 和 right 相等，单独比较 arr[right] 和 pivot
if (left == right && arr[right] > pivot) right--;
// 将基数和中间数交换
if (right != start) [arr[left], pivot] = [pivot, arr[left]];
// 返回中间值的下标
return right;
}
const quickSort = (arr, start, end) => {
if (start >= end) return;
const middle = partition(arr, start, end)
quickSort(arr, start, middle - 1);
quickSort(arr, middle + 1, end);
}
const sort = arr => {
quickSort(arr, 0, arr.length -1);
}归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。
算法描述
把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列；
对这两个子序列分别采用归并排序；
将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
const merge = (left, right) => {
let result = [];
while (left.length > 0 && right.length > 0) {
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;
}
const sort = (arr) => {
let len = arr.length;
if (len < 2) {
return arr;
}
const middle = Math.floor(len / 2),
left = arr.slice(0, middle),
right = arr.slice(middle);
return merge(sort(left), sort(right));
};“怎么用JavaScript实现七种排序算法”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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