十大经典算法总结（JavaScript）
Posted Scott Qin
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了十大经典算法总结（JavaScript）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
排序算法说明
排序的定义：对一序列对象根据某个关键字进行排序；
输入：n个数：a1,a2,a3……an，输入：n个数的排列a1,a2,a3……an,使得a1<=a2<=a3<=……<=an
形象点说就是排排坐，高的站后面，矮的站前面。
对于评述算法优劣术语的说明
稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后仍然在b的前面；
不稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a可能出现在b的后面；
内排序：所有排序操作都在内存中完成；
外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，二排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
时间复杂度：一个算法执行所耗费的时间；
空间复杂度：运行完一个程序所需内存的大小；
排序算法图片总结图
图片名词解释： 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
排序分类：
1.冒泡程序（Bubble Sort）
算法描述
冒泡排序时一种简单的排序算法。它重复的走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作时重复的进行知道没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字又来时因为越小的会经又交换慢慢浮到数列的顶端。
算法描述和实现
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个；
对每一个相邻元素做用盐的工作，从开始一对到结尾的最后一堆，这样在最后的元素应该回事最大的数；
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；
重复步骤1~3，直到排序完成。
javascript代码实现：
function bubbleSort(arr){
var len = arr.lengh;
for(var i=0; i<len; i++){
for (var j=0; j< len - 1 - i ; j++) {
if (arr[j] > arr[j+1]) {
var temp = arr[j+1]；//相邻元素两两对比
arr[j+1] = arr[j]; //元素交换
arr[j] = temp;
}
}
}
return arr;
}
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
console.log(bubbleSort(arr));//[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]改进冒泡排序：设置一标志性变量poos，用于记录每趟排序中最后一次进行交换的位置。由于pos位置之后的记录均已交换到位，故在进行系一趟排序时只要扫描到pos位置即可。
改进后算法如下：
function bubbleSort2(arr){
console.time('改进后冒泡排序耗时');
var i= arr.length - 1; 初始时，最后位置保持不变
while (i > 0) {
var pos=0 ; //每趟开始时，五记录交换
for (var j=0; j<i; j++) {
if (arr[j] > arr[j+1]){
pos =j;
var temp = arr[j];
arr[j] = arr[j+1];
arr[j+1] = temp;
}
i=pos;
}
}
return arr;
}
传统冒泡排序中每一趟排序操作只能找到一个最大值或最小值，我们考虑利用在每趟排序中进行正向和反向两遍冒泡的方法一次可以得到两个最终值（最大值和最小值），从而是排序趟数几乎减少一半。
改进后的算法实现为：
function bubbleSort3(arr){
var low=0;
var high = arr.lenth - 1;
var temp,j;
while (low < high){
for (j=low; j< high; j++)
if (arr[j] > arr[j+1] ){
temp = arr[j];
arr[j+1]=arr[j];
arr[j]=temp;
}
for (j=highj; j> low; --j)
if (arr[j]
……插入排序动图演示:
(3)算法分析
最佳情况：输入数组按升序排列。T(n) = O(n)
最坏情况：输入数组按降序排列。T(n) = O(n2)
平均情况：T(n) = O(n2)
4.希尔排序（Shell Sort）
1959年Shell发明； 第一个突破O(n^2)的排序算法；是简单插入排序的改进版；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。希尔排序又叫缩小增量排序
(1)算法简介
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。
(2)算法描述和实现
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，具体算法描述：
<1>. 选择一个增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1；
<2>.按增量序列个数k，对序列进行k 趟排序；
<3>.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。
Javascript代码实现：
function shellSort(arr) {
var len = arr.length,
temp,
gap = 1;
console.time('希尔排序耗时:');
while(gap < len/5) { //动态定义间隔序列
gap =gap*5+1;
}
for (gap; gap > 0; gap = Math.floor(gap/5)) {
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;
}
}
console.timeEnd('希尔排序耗时:');
return arr;
}
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
console.log(shellSort(arr));//[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]希尔排序图示（图片来源网络）：
3）算法分析
最佳情况：T(n) = O(nlog2 n)
最坏情况：T(n) = O(nlog2 n)
平均情况：T(n) =O(nlog n)
5.归并排序（Merge Sort）
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。
(1)算法简介
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。归并排序是一种稳定的排序方法。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。
(2)算法描述和实现
具体算法描述如下：
<1>.把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列；
<2>.对这两个子序列分别采用归并排序；
<3>.将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
Javscript代码实现:
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 = [];
console.time('归并排序耗时');
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());
console.timeEnd('归并排序耗时');
return result;
}
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
console.log(mergeSort(arr));归并排序动图演示:
3)算法分析
最佳情况：T(n) = O(n)
最差情况：T(n) = O(nlogn)
平均情况：T(n) = O(nlogn)
6.快速排序（Quick Sort）
快速排序的名字起的是简单粗暴，因为一听到这个名字你就知道它存在的意义，就是快，而且效率高! 它是处理大数据最快的排序算法之一了。
(1)算法简介
快速排序的基本思想：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。
(2)算法描述和实现
快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。具体算法描述如下：
<1>.从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）；
<2>.重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
<3>.递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
Javascript代码实现：
/*方法说明：快速排序
@param array 待排序数组*/
//方法一
function quickSort(array, left, right) {
console.time('1.快速排序耗时');
if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === 'Array' && typeof left === 'number' && typeof right === 'number') {
if (left < right) {
var x = array[right], i = left - 1, temp;
for (var j = left; j <= right; j++) {
if (array[j] <= x) {
i++;
temp = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = temp;
}
}
quickSort(array, left, i - 1);
quickSort(array, i + 1, right);
}
console.timeEnd('1.快速排序耗时');
return array;
} else {
return 'array is not an Array or left or right is not a number!';
}
}
//方法二
var quickSort2 = function(arr) {
console.time('2.快速排序耗时');
if (arr.length <= 1) { return arr; }
var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);
var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];
var left = [];
var right = [];
for (var i = 0; i < arr.length; i++){
if (arr[i] < pivot) {
left.push(arr[i]);
} else {
right.push(arr[i]);
}
}
console.timeEnd('2.快速排序耗时');
return quickSort2(left).concat([pivot], quickSort2(right));
};
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
console.log(quickSort(arr,0,arr.length-1));//[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]
console.log(quickSort2(arr));//[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]快速排序动图演示：
3)算法分析
最佳情况：T(n) = O(nlogn)
最差情况：T(n) = O(n2)
平均情况：T(n) = O(nlogn)
7.堆排序（Heap Sort）
堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。
(1)算法简介
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。
(2)算法描述和实现
具体算法描述如下：
<1>.将初始待排序关键字序列(R1,R2....Rn)构建成大顶堆，此堆为初始的无序区；
<2>.将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换，此时得到新的无序区(R1,R2,......Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2...n-1]<=R[n]；
<3>.由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质，因此需要对当前无序区(R1,R2,......Rn-1)调整为新堆，然后 再次将R[1]与无序区最后一个元素交换，得到新的无序区(R1,R2....Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元 素个数为n-1，则整个排序过程完成。
Javascript代码实现：
/*方法说明：堆排序
@param array 待排序数组*/
function heapSort(array) {
console.time('堆排序耗时');
if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === 'Array') {
//建堆
var heapSize = array.length, temp;
for (var i = Math.floor(heapSize / 2) - 1; i >= 0; i--) {
heapify(array, i, heapSize);
}
//堆排序
for (var j = heapSize - 1; j >= 1; j--) {
temp = array[0];
array[0] = array[j];
array[j] = temp;
heapify(array, 0, --heapSize);
}
console.timeEnd('堆排序耗时');
return array;
} else {
return 'array is not an Array!';
}
}
/*方法说明：维护堆的性质
@param arr 数组
@param x 数组下标
@param len 堆大小*/
function heapify(arr, x, len) {
if (Object.prototype.toString.call(arr).slice(8, -1) === 'Array' && typeof x === 'number') {
var l = 2 * x + 1, r = 2 * x + 2, largest = x, temp;
if (l < len && arr[l] > arr[largest]) {
largest = l;
}
if (r < len && arr[r] > arr[largest]) {
largest = r;
}
if (largest != x) {
temp = arr[x];
arr[x] = arr[largest];
arr[largest] = temp;
heapify(arr, largest, len);
}
} else {
return 'arr is not an Array or x is not a number!';
}
}
var arr=[91,60,96,13,35,65,46,65,10,30,20,31,77,81,22];
console.log(heapSort(arr));//[10, 13, 20, 22, 30, 31, 35, 46, 60, 65, 65, 77, 81, 91, 96]堆排序动图演示：
3)算法分析
最佳情况：T(n) = O(nlogn)
最差情况：T(n) = O(nlogn)
平均情况：T(n) = O(nlogn)
8.计数排序（Counting Sort）
计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。
(1)算法简介
计数排序(Counting sort)是一种稳定的排序算法。计数排序使用一个额外的数组C，其中第i个元素是待排序数组A中值等于i的元素的个数。然后根据数组C来将A中的元素排到正确的位置。它只能对整数进行排序。
(2)算法描述和实现
具体算法描述如下：
<1>. 找出待排序的数组中最大和最小的元素；
<2>. 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；
<3>. 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）；
<4>. 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。
Javascript代码实现：
function countingSort(array) {
var len = array.length,
B = [],
C = [],
min = max = array[0];
console.time('计数排序耗时');
for (var i = 0; i < len; i++) {
min = min <= array[i] ? min : array[i];
max = max >= array[i] ? max : array[i];
C[array[i]] = C[array[i]] ? C[array[i]] + 1 : 1;
}
for (var j = min; j < max; j++) {
C[j + 1] = (C[j + 1] || 0) + (C[j] || 0);
}
for (var k = len - 1; k >= 0; k--) {
B[C[array[k]] - 1] = array[k];
C[array[k]]--;
}
console.timeEnd('计数排序耗时');
return B;
}
var arr = [2, 2, 3, 8, 7, 1, 2, 2, 2, 7, 3, 9, 8, 2, 1, 4, 2, 4, 6, 9, 2];
console.log(countingSort(arr)); //[1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 9]JavaScript动图演示：、
3)算法分析
当输入的元素是n 个0到k之间的整数时，它的运行时间是 O(n + k)。计数排序不是比较排序，排序的速度快于任何比较排序算法。由于用来计数的数组C的长度取决于待排序数组中数据的范围（等于待排序数组的最大值与最小 值的差加上1），这使得计数排序对于数据范围很大的数组，需要大量时间和内存。
最佳情况：T(n) = O(n+k)
最差情况：T(n) = O(n+k)
平均情况：T(n) = O(n+k)
9.桶排序（Bucket Sort）
桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。
(1)算法简介
桶排序 (Bucket sort)的工作的原理：假设输入数据服从均匀分布，将数据分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排
(2)算法描述和实现
具体算法描述如下：
<1>.设置一个定量的数组当作空桶；
<2>.遍历输入数据，并且把数据一个一个放到对应的桶里去；
<3>.对每个不是空的桶进行排序；
<4>.从不是空的桶里把排好序的数据拼接起来。
Javascript代码实现:
/*方法说明：桶排序
@param array 数组
@param num 桶的数量*/
function bucketSort(array, num) {
if (array.length <= 1) {
return array;
}
var len = array.length, buckets = [], result = [], min = max = array[0], regex = '/^[1-9]+[0-9]*$/', space, n = 0;
num = num || ((num > 1 && regex.test(num)) ? num : 10);
console.time('桶排序耗时');
for (var i = 1; i < len; i++) {
min = min <= array[i] ? min : array[i];
max = max >= array[i] ? max : array[i];
}
space = (max - min + 1) / num;
for (var j = 0; j < len; j++) {
var index = Math.floor((array[j] - min) / space);
if (buckets[index]) { // 非空桶，插入排序
var k = buckets[index].length - 1;
while (k >= 0 && buckets[index][k] > array[j]) {
buckets[index][k + 1] = buckets[index][k];
k--;
}
buckets[index][k + 1] = array[j];
} else { //空桶，初始化
buckets[index] = [];
buckets[index].push(array[j]);
}
}
while (n < num) {
result = result.concat(buckets[n]);
n++;
}
console.timeEnd('桶排序耗时');
return result;
}
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
console.log(bucketSort(arr,4));//[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]桶排序图示（图片来源网络）：
桶排序更多
(3)算法分析
桶排序最好情况下使用线性时间O(n)，桶排序的时间复杂度，取决与对各个桶之间数据进行排序的时间复杂度，因为其它部分的时间复杂度都为O(n)。很显然，桶划分的越小，各个桶之间的数据越少，排序所用的时间也会越少。但相应的空间消耗就会增大。
最佳情况：T(n) = O(n+k)
最差情况：T(n) = O(n+k)
平均情况：T(n) = O(n2)
10.基数排序（Radix Sort）
基数排序也是非比较的排序算法，对每一位进行排序，从最低位开始排序，复杂度为O(kn),为数组长度，k为数组中的数的最大的位数；
(1)算法简介
基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再 按高优先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序，分别收集，所以是稳定的。
(2)算法描述和实现
具体算法描述如下：
<1>.取得数组中的最大数，并取得位数；
<2>.arr为原始数组，从最低位开始取每个位组成radix数组；
<3>.对radix进行计数排序（利用计数排序适用于小范围数的特点）；
Javascript代码实现：
/**
* 基数排序适用于：
* (1)数据范围较小，建议在小于1000
* (2)每个数值都要大于等于0
* @author xiazdong
* @param arr 待排序数组
* @param maxDigit 最大位数
*/
//LSD Radix Sort
function radixSort(arr, maxDigit) {
var mod = 10;
var dev = 1;
var counter = [];
console.time('基数排序耗时');
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;
}
}
}
}
console.timeEnd('基数排序耗时');
return arr;
}
var arr = [3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48];
console.log(radixSort(arr,2)); //[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]基数排序LSD动图演示：
(3)算法分析
最佳情况：T(n) = O(n * k)
最差情况：T(n) = O(n * k)
平均情况：T(n) = O(n * k)
基数排序有两种方法：
MSD 从高位开始进行排序
LSD 从低位开始进行排序
基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序
这三种排序算法都利用了桶的概念，但对桶的使用方法上有明显差异：
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
以上是关于十大经典算法总结（JavaScript）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章