JavaScript Python JavaGo算法系列之快速排序篇

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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JavaScript Python JavaGo算法系列之快速排序篇相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括:

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快速排序

选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是O(n) 的时间复杂度。所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。通俗来说就是你们中间谁最小谁就出列,站到队列的最后边,然后继续对着剩余的无序数组说你们中间谁最小谁就出列,站到队列的最后边,一直到最后一个,继续站到最后边,这样数组就有了顺序,从小到大。

1、算法步骤

         a、首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置

         b、再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。

         c、重复第二步,直到所有元素均排序完毕。


2、动图演示

 

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3、JavaScript 代码实现


functionselectionSort(arr) {
    var len =arr.length;
    var minIndex, temp;
    for (var i =0; i < len -1; i++) {
        minIndex = i;
        for (var j = i +1; j < len; j++) {
           if (arr[j] < arr[minIndex]) {     // 寻找最小的数
               minIndex = j;                 // 将最小数的索引保存
           }
        }
        temp = arr[i];
        arr[i] = arr[minIndex];
        arr[minIndex]= temp;
    }
    return arr;
}


4、Python 代码实现


defselectionSort(arr):
    for i inrange(len(arr)-1):
        for j inrange(i+1, len(arr)):
           if arr[j] < arr[i]:
               arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
    return arr


5、Java 代码实现


publicstaticvoidselectSort(int[] numbers){
    int size = numbers.length; //数组长度
    int temp = 0 ; //中间变量
   
    for(int i = 0 ; i <size ; i++){
        int k = i;   //待确定的位置
        //选择出应该在第i个位置的数
        for(int j = size -1 ; j> i ; j--){
          if(numbers[j] < numbers[k]){
           k = j;
          }
        }
        //交换两个数
        temp = numbers[i];
        numbers[i] = numbers[k];
        numbers[k] = temp;
     }
    }


6、Go 代码实现


funcselectionSort(arr []int) []int {
        length:=len(arr)
        fori:=0; i < length-1; i++ {
               min:= i
               forj:= i + 1; j < length; j++ {
                        if arr[min] > arr[j] {
                                min = j
                        }
                }
               arr[i], arr[min] = arr[min], arr[i]
        }
        return arr
}


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本文出自 “知乎技术” 博客,请务必保留此出处http://liuzhiying.blog.51cto.com/5850988/1925996

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