1.快速排序
（面试必问）
https://www.runoob.com/w3cnote/quick-sort.html
快速排序的理解不是像冒泡排序那样，用那个排序比较的动画来形象记忆。
而是用另一种东西来形象记忆：挖坑填数+分而治之，（更像是小学数学题里出现的憨憨工程队搞事情）
玩这个东西需要的几个元素：i用来往右移动的下标，j用来往左移动的下标，x用来暂时存放挖出来的数据（拷贝了一份，原来的坑就不怕被覆盖了）
- 从0号下标开始，挖出来放到x中；
- j--（向左）找到比x小的，挖出来填位于左侧的坑（填了旧坑，出现新坑）；
- i++（向右）找比x大的，挖出来填位于右侧的坑；
- 循环…；
- 直到i==j，自然这个位置也是一个坑洞，会发现左边的都比x小，右边的都比x大了，x填到这个坑；（另一种理解或说法是：给x找到了合适的下标）
- 再对左边和右边的区域故技重施！
记住几个点：
每一趟是为那个基准数找到合适的婆家；（有的说法：确定基准数可以不从第一个数开始）
j--向左移动，找小的，扔到左边；i++向右移动，找大的，扔到右边；（每一趟从对面（远端）开始移动/扫描下标）
第n趟完成之后，发现各个区间都只有一个数了，恭喜WE！排序完成！
根据上文链接中的例子，自己剪一些碎纸片进行模拟！！
完全反应思想的代码如下两部分
//挖坑填数的代码 int AdjustArray(int s[], int l, int r) //返回调整后基准数的位置 { int i = l, j = r; int x = s[l]; //s[l]即s[i]就是第一个坑，挖出来的东西放到x中 while (i < j) { // 向左找小于x的数来填s[i]左坑 while(i < j && s[j] >= x) j--; //比x大的自然跳过 if(i < j) { s[i] = s[j]; //将s[j]填到s[i]中，s[j]就形成了一个新的坑 i++; } // // 从左向右找大于或等于x的数来填s[j] while(i < j && s[i] < x) i++; if(i < j) { s[j] = s[i]; //将s[i]填到s[j]中，s[i]就形成了一个新的坑 j--; } } //退出时，i等于j。将x填到这个坑中。 s[i] = x; return i; }
//分治代码 void quick_sort1(int s[], int l, int r) { if (l < r) { int i = AdjustArray(s, l, r);//先用挖坑填数法调整s[] s[]传的是引用？ quick_sort1(s, l, i - 1); // 递归调用 quick_sort1(s, i + 1, r); } }
根据代码进行优化/精炼后，得到最终的快排代码
//快速排序 void quick_sort(int s[], int l, int r) { if (l < r) { int i = l, j = r, x = s[l]; while (i < j) { while(i < j && s[j] >= x) // 向左找第一个小于x的数 j--; if(i < j) s[i++] = s[j]; while(i < j && s[i] < x) // 向右找第一个大于等于x的数 i++; if(i < j) s[j--] = s[i]; } s[i] = x; quick_sort(s, l, i - 1); // 递归调用 quick_sort(s, i + 1, r); } }
时间复杂度：O(N*logN)
什么东西都是这样，说破不值半文钱！
2.选择排序
妈的，这个是最简单的一个！
一句话，就是从你那一蛇皮口袋里边遍历找到那个最小的洋芋，拿出来摆在1号位置；
一直重复这个动作，直到把你家里摆满！
这是一种直男行径，是一种笨方法，特别的稳定，也特别的慢，不偏科，各科都是最后一名！
它一直在那儿选洋芋，像个铁憨憨，所以它叫选择排序！
//https://www.runoob.com/w3cnote/selection-sort.html public class SelectionSort implements IArraySort { @Override public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); // 总共要经过 N-1 轮比较 for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { int min = i; // 每轮需要比较的次数 N-i for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) { if (arr[j] < arr[min]) { // 记录目前能找到的最小值元素的下标 min = j; } } // 将找到的最小值和i位置所在的值进行交换 if (i != min) { int tmp = arr[i]; arr[i] = arr[min]; arr[min] = tmp; } } return arr; } }
3.冒泡排序
冒泡排序和选择排序很像，很像…
看起来要比选择排序灵性一些
每个人写出来的冒泡排序，for循环的初始与结束都不大一样，要以它的原理为核心：第一趟要比完最尾上那个，外层for表示趟数，总共length-1趟！
//带flag的冒泡排序:好处是循环到某一趟时，如果发现不再有交换了，说明整个都已经有序了，任务提前结束！ public class BubbleSort implements IArraySort { @Override public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { // 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); for (int i = 1; i < arr.length; i++) { // 设定一个标记，若为true，则表示此次循环没有进行交换，也就是待排序列已经有序，排序已经完成。 boolean flag = true; for (int j = 0; j < arr.length - i; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { int tmp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = tmp; flag = false; } } if (flag) { break; } } return arr; } }
我习惯的是这种写法
function bubbleSort(arr) { var len = arr.length; for (var i = 0; i < len - 1; i++) { for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) { if (arr[j] > arr[j+1]) { // 相邻元素两两对比 把握一条：第一趟要比完最尾上那个，外层for表示趟数，总共length-1趟！ var temp = arr[j+1]; arr[j+1] = arr[j]; arr[j] = temp; } } } return arr; }
4.插入排序
这个东西也是很好整明白，一张gif动图看懂！
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。
function insertionSort(arr) { var len = arr.length; var preIndex, current; for (var i = 1; i < len; i++) { preIndex = i - 1; current = arr[i]; while(preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) { arr[preIndex+1] = arr[preIndex]; preIndex--; } arr[preIndex+1] = current; } return arr; }
Java代码
public class InsertSort implements IArraySort { @Override public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { // 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); // 从下标为1的元素开始选择合适的位置插入，因为下标为0的只有一个元素，默认是有序的 for (int i = 1; i < arr.length; i++) { // 记录要插入的数据 int tmp = arr[i]; // 从已经排序的序列最右边的开始比较，找到比其小的数 int j = i; while (j > 0 && tmp < arr[j - 1]) { arr[j] = arr[j - 1]; j--; } // 存在比其小的数，插入 if (j != i) { arr[j] = tmp; } } return arr; } }
5.希尔排序
也称递减增量排序
是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。
希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：
- 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时，效率高，即可以达到线性排序的效率；
- 但插入排序一般来说是低效的，因为插入排序每次只能将数据移动一位；
希尔排序的基本思想是：先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录"基本有序"时，再对全体记录进行依次直接插入排序。
算法步骤
选择一个增量序列 t1，t2，……，tk，其中 ti > tj, tk = 1；
按增量序列个数 k，对序列进行 k 趟排序；
每趟排序，根据对应的增量 ti，将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为 1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。
Js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[i]; for (var j = i-gap; j >= 0 && arr[j] > temp; j-=gap) { arr[j+gap] = arr[j]; } arr[j+gap] = temp; } } return arr; }
Java代码
public class ShellSort implements IArraySort { @Override public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { // 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); int gap = 1; while (gap < arr.length) { gap = gap * 3 + 1; } while (gap > 0) { for (int i = gap; i < arr.length; i++) { int tmp = arr[i]; int j = i - gap; while (j >= 0 && arr[j] > tmp) { arr[j + gap] = arr[j]; j -= gap; } arr[j + gap] = tmp; } gap = (int) Math.floor(gap / 3); } return arr; } }
6.归并排序
采用分治法（Divide and Conquer）
作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现有两种方法：
- 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。
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(nlogn) 的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。
算法步骤
- 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列；
- 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置；
- 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置；
- 重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾；
- 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。
js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; }
Java代码
public class MergeSort implements IArraySort { @Override public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { // 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); if (arr.length < 2) { return arr; } int middle = (int) Math.floor(arr.length / 2); int[] left = Arrays.copyOfRange(arr, 0, middle); int[] right = Arrays.copyOfRange(arr, middle, arr.length); return merge(sort(left), sort(right)); } protected int[] merge(int[] left, int[] right) { int[] result = new int[left.length + right.length]; int i = 0; while (left.length > 0 && right.length > 0) { if (left[0] <= right[0]) { result[i++] = left[0]; left = Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length); } else { result[i++] = right[0]; right = Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length); } } while (left.length > 0) { result[i++] = left[0]; left = Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length); } while (right.length > 0) { result[i++] = right[0]; right = Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length); } return result; } }
7.堆排序
Heapsort是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。
堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。
分为两种方法：
- 大顶堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于升序排列；
- 小顶堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于降序排列；
堆排序的平均时间复杂度为 Ο(nlogn)。
算法步骤
- 创建一个堆 H[0……n-1]；
- 把堆首（最大值）和堆尾互换；
- 把堆的尺寸缩小 1，并调用 shift_down(0)，目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置；
- 重复步骤 2，直到堆的尺寸为 1。
js代码
var len; // 因为声明的多个函数都需要数据长度，所以把len设置成为全局变量 function buildMaxHeap(arr) { // 建立大顶堆 len = arr.length; for (var i = Math.floor(len/2); i >= 0; i--) { heapify(arr, i); } } function heapify(arr, i) { // 堆调整 var left = 2 * i + 1, right = 2 * i + 2, largest = i; if (left < len && arr[left] > arr[largest]) { largest = left; } if (right < len && arr[right] > arr[largest]) { largest = right; } if (largest != i) { swap(arr, i, largest); heapify(arr, largest); } } function swap(arr, i, j) { var temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } function heapSort(arr) { buildMaxHeap(arr); for (var i = arr.length-1; i > 0; i--) { swap(arr, 0, i); len--; heapify(arr, 0); } return arr; }
Java代码
public class HeapSort implements IArraySort { @Override public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { // 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); int len = arr.length; buildMaxHeap(arr, len); for (int i = len - 1; i > 0; i--) { swap(arr, 0, i); len--; heapify(arr, 0, len); } return arr; } private void buildMaxHeap(int[] arr, int len) { for (int i = (int) Math.floor(len / 2); i >= 0; i--) { heapify(arr, i, len); } } private void heapify(int[] arr, int i, int len) { int left = 2 * i + 1; int right = 2 * i + 2; int largest = i; if (left < len && arr[left] > arr[largest]) { largest = left; } if (right < len && arr[right] > arr[largest]) { largest = right; } if (largest != i) { swap(arr, i, largest); heapify(arr, largest, len); } } private void swap(int[] arr, int i, int j) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } }
8.计数排序
计数排序是用来统计全班同学考试成绩的最好算法~！
步骤如下：
- 找出待排序的数组中最大和最小的元素
- 统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项
- 对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）
- 反向填充目标数组：将每个元素i放在新数组的第C(i)项，每放一个元素就将C(i)减去1
function countingSort(arr, maxValue) { var bucket = new Array(maxValue+1), sortedIndex = 0; arrLen = arr.length, bucketLen = maxValue + 1; for (var i = 0; i < arrLen; i++) { if (!bucket[arr[i]]) { bucket[arr[i]] = 0; } bucket[arr[i]]++; } for (var j = 0; j < bucketLen; j++) { while(bucket[j] > 0) { arr[sortedIndex++] = j; bucket[j]--; } } return arr; }
Java代码
public class CountingSort implements IArraySort { @Override public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { // 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); int maxValue = getMaxValue(arr); return countingSort(arr, maxValue); } private int[] countingSort(int[] arr, int maxValue) { int bucketLen = maxValue + 1; int[] bucket = new int[bucketLen]; for (int value : arr) { bucket[value]++; } int sortedIndex = 0; for (int j = 0; j < bucketLen; j++) { while (bucket[j] > 0) { arr[sortedIndex++] = j; bucket[j]--; } } return arr; } private int getMaxValue(int[] arr) { int maxValue = arr[0]; for (int value : arr) { if (maxValue < value) { maxValue = value; } } return maxValue; } }
9.桶排序
桶排序是计数排序的升级版。
利用函数的映射关系。
为了使桶排序更加高效，需要：
- 在额外空间充足的情况下，尽量增大桶的数量
- 使用的映射函数能够将输入的 N 个数据均匀的分配到 K 个桶中
同时，对于桶中元素，排序性能要讲究。
什么时候最快
当输入的数据可以均匀的分配到每一个桶中。
什么时候最慢
当输入的数据被分配到了同一个桶中。
示意图
元素分布在桶中：
然后，元素在每个桶中排序：
js代码
function bucketSort(arr, bucketSize) { if (arr.length === 0) { return arr; } var i; var minValue = arr[0]; var maxValue = arr[0]; for (i = 1; i < arr.length; i++) { if (arr[i] < minValue) { minValue = arr[i]; // 输入数据的最小值 } else if (arr[i] > maxValue) { maxValue = arr[i]; // 输入数据的最大值 } } //桶的初始化 var DEFAULT_BUCKET_SIZE = 5; // 设置桶的默认数量为5 bucketSize = bucketSize || DEFAULT_BUCKET_SIZE; var bucketCount = Math.floor((maxValue - minValue) / bucketSize) + 1; var buckets = new Array(bucketCount); for (i = 0; i < buckets.length; i++) { buckets[i] = []; } //利用映射函数将数据分配到各个桶中 for (i = 0; i < arr.length; i++) { buckets[Math.floor((arr[i] - minValue) / bucketSize)].push(arr[i]); } arr.length = 0; for (i = 0; i < buckets.length; i++) { insertionSort(buckets[i]); // 对每个桶进行排序，这里使用了插入排序 for (var j = 0; j < buckets[i].length; j++) { arr.push(buckets[i][j]); } } return arr; }
Java代码
public class BucketSort implements IArraySort { private static final InsertSort insertSort = new InsertSort(); @Override public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { // 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); return bucketSort(arr, 5); } private int[] bucketSort(int[] arr, int bucketSize) throws Exception { if (arr.length == 0) { return arr; } int minValue = arr[0]; int maxValue = arr[0]; for (int value : arr) { if (value < minValue) { minValue = value; } else if (value > maxValue) { maxValue = value; } } int bucketCount = (int) Math.floor((maxValue - minValue) / bucketSize) + 1; int[][] buckets = new int[bucketCount][0]; // 利用映射函数将数据分配到各个桶中 for (int i = 0; i < arr.length; i++) { int index = (int) Math.floor((arr[i] - minValue) / bucketSize); buckets[index] = arrAppend(buckets[index], arr[i]); } int arrIndex = 0; for (int[] bucket : buckets) { if (bucket.length <= 0) { continue; } // 对每个桶进行排序，这里使用了插入排序 bucket = insertSort.sort(bucket); for (int value : bucket) { arr[arrIndex++] = value; } } return arr; } /** * 自动扩容，并保存数据 * * @param arr * @param value */ private int[] arrAppend(int[] arr, int value) { arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1); arr[arr.length - 1] = value; return arr; } }
10.基数排序
非比较型（它区别于其他要进行比较的排序算法）
其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。
由于整数也可以表达字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮点数，所以基数排序也不是只能使用于整数。
都利用了桶的概念：
- 基数排序：根据键值的每位数字来分配桶；
- 计数排序：每个桶只存储单一键值；
- 桶排序：每个桶存储一定范围的数值；
js代码
//LSD Radix Sort var counter = []; function radixSort(arr, maxDigit) { var mod = 10; var dev = 1; for (var i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) { for(var j = 0; j < arr.length; j++) { var bucket = parseInt((arr[j] % mod) / dev); if(counter[bucket]==null) { counter[bucket] = []; } counter[bucket].push(arr[j]); } var pos = 0; for(var j = 0; j < counter.length; j++) { var value = null; if(counter[j]!=null) { while ((value = counter[j].shift()) != null) { arr[pos++] = value; } } } } return arr; }
Java代码
/** * 基数排序 * 考虑负数的情况还可以参考： https://code.i-harness.com/zh-CN/q/e98fa9 */ public class RadixSort implements IArraySort { @Override public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { // 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); int maxDigit = getMaxDigit(arr); return radixSort(arr, maxDigit); } /** * 获取最高位数 */ private int getMaxDigit(int[] arr) { int maxValue = getMaxValue(arr); return getNumLenght(maxValue); } private int getMaxValue(int[] arr) { int maxValue = arr[0]; for (int value : arr) { if (maxValue < value) { maxValue = value; } } return maxValue; } protected int getNumLenght(long num) { if (num == 0) { return 1; } int lenght = 0; for (long temp = num; temp != 0; temp /= 10) { lenght++; } return lenght; } private int[] radixSort(int[] arr, int maxDigit) { int mod = 10; int dev = 1; for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) { // 考虑负数的情况，这里扩展一倍队列数，其中 [0-9]对应负数，[10-19]对应正数 (bucket + 10) int[][] counter = new int[mod * 2][0]; for (int j = 0; j < arr.length; j++) { int bucket = ((arr[j] % mod) / dev) + mod; counter[bucket] = arrayAppend(counter[bucket], arr[j]); } int pos = 0; for (int[] bucket : counter) { for (int value : bucket) { arr[pos++] = value; } } } return arr; } /** * 自动扩容，并保存数据 * * @param arr * @param value */ private int[] arrayAppend(int[] arr, int value) { arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1); arr[arr.length - 1] = value; return arr; } }
就当见识一下手法！
总结
有过总结，才能应付那斯
