探秘前端JavaScript算法(二)

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继上篇算法相关知识展开,分享希尔排序选择排序归并排序这三类知识。

排序算法 - 希尔排序( Shell Sort

思路

1、先将整个待排序的记录序列分割成若干子序列

2、分别进行直接插入排序

3、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

过程

举个易于理解的例子:[35,33,42,10,14,19,27,44],我们采用间隔4.创建一个位于4个位置间隔的所有值的虚拟子列表。下面这些值是{35,14}, {33, 19}, {42, 27}和{10, 44}.

我们比较每个子列表中的值,并在原始数组中交换它们(如果需要)。完成此步骤后,新数组应如下所示。

然后,我们采用了2的间隔,这个间隔产生两个子列表:{14,27,35,42},{19,10,33,44}

我们比较并交换原始数组中的值(如果需要)。完成此步骤后,数组变成:[14,10,27,19,35,33,42,44], 图如下所示,10与19的位置互换一下。

最后,我们使用值间隔1对数组的其余部分进行排序,shell sort使用插入排序对数组进行排序。

代码实现

ini 复制代码
const shellSort = arr => {
        let len = arr.length,
                temp,
                gap = 1;
        console.time('希尔排序耗时');
        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 (let i = gap; i < len; i++) {
                        temp = arr[i];
                        let j = i - gap;
                        for (; j >= 0 && arr[j] > temp; j -= gap) {
                                arr[j + gap] = arr[j];
                        }
                        arr[j + gap] = temp;
                        console.log('arr  :', arr);
                }
        }
        console.timeEnd('希尔排序耗时');
        return arr;
};

分析

1、希尔排序是原地排序算法吗?

希尔排序过程中,只涉及相邻数据的交换操作,只需要常量级的临时空间,空间复杂度为O(1).所以,希尔排序是原地排序算法。

2、希尔排序是稳定的排序算法吗?

单次直接插入排序是稳定的,它不会改变相同元素之间的相对顺序,但在多次不同的插入排序过程中,相同的元素尽可能在各自的插入排序中移动,可能导致相同元素相对顺序发生变化。因此,希尔排序不稳定

3、希尔排序的时间复杂度是多少?

最佳情况:T(n) = O(nlogn)

最差情况:T(n) = O(nlog2^n)

平均情况:T(n) = O(nlog2^n)

排序算法 - 选择排序( Selection Sort

思路

选择排序算法的实现思路有点类似插入排序,也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素,将其放到已排序区间的末尾。

步骤

1、首先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。

2、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。

3、重复第二步,直到所有元素均排序完毕。

代码实现

ini 复制代码
const selectionSort = array => {
        const len = array.length;
        let minIndex, temp;
        for (let i = 0; i < len - 1; i++) {
                minIndex = i;
                for (let j = i + 1; j < len; j++) {
                        if (array[j] < array[minIndex]) {
                                // 寻找最小的数
                                minIndex = j; // 将最小数的索引保存
                        }
                }
                temp = array[i];
                array[i] = array[minIndex];
                array[minIndex] = temp;
                console.log('array: ', array);
        }
        return array;
};

分析

1、选择排序是原地排序算法吗 ?

选择排序空间复杂度为 O(1),是一种原地排序算法。

2、选择排序是稳定的排序算法吗 ?

选择排序每次都要找剩余未排序元素中的最小值,并和前面的元素交换位置,这样破坏了稳定性。所以,选择排序是一种不稳定的排序算法。

3、 选择排序的时间复杂度是多少 ?

无论是正序还是逆序,选择排序都会遍历 n^2 / 2 次来排序,所以,最佳、最差和平均的复杂度是一样的。

最佳情况:T(n) = O(n^2)。

最差情况:T(n) = O(n^2)。

平均情况:T(n) = O(n^2)。

排序算法 - 归并排序( Merge Sort

思路

排序一个数组,我们先把数组从中间分成前后两部分,然后对前后两部分分别排序,再将排好序的两部分合并在一起,这样整个数组就都有序了。

归并排序采用的是分治思想

分治,顾名思义,就是分而治之,将一个大问题分解成小的子问题来解决。小的子问题解决了,大问题也就解决了。

代码实现

ini 复制代码
const mergeSort = arr => {
        //采用自上而下的递归方法
        const len = arr.length;
        if (len < 2) {
                return arr;
        }
        // length >> 1 和 Math.floor(len / 2) 等价
        let middle = Math.floor(len / 2),
                left = arr.slice(0, middle),
                right = arr.slice(middle); // 拆分为两个子数组
        return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
};

const merge = (left, right) => {
        const result = [];

        while (left.length && right.length) {
                // 注意: 判断的条件是小于或等于,如果只是小于,那么排序将不稳定.
                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;
};

分析

1、归并排序是原地排序算法吗 ?

这是因为归并排序的合并函数,在合并两个有序数组为一个有序数组时,需要借助额外的存储空间。 实际上,尽管每次合并操作都需要申请额外的内存空间,但在合并完成之后,临时开辟的内存空间就被释放掉了。在任意时刻,CPU 只会有一个函数在执行,也就只会有一个临时的内存空间在使用。临时内存空间最大也不会超过 n 个数据的大小,所以空间复杂度是 O(n)。 所以,归并排序不是原地排序算法。

2、 归并排序是稳定的排序算法吗 ?

merge 方法里面的 left[0] <= right[0] ,保证了值相同的元素,在合并前后的先后顺序不变。归并排序是稳定的排序方法。

3、归并排序的时间复杂度是多少 ?

从效率上看,归并排序可算是排序算法中的佼佼者。假设数组长度为 n,那么拆分数组共需 logn 步,又每步都是一个普通的合并子数组的过程,时间复杂度为 O(n),故其综合时间复杂度为 O(nlogn)。

最佳情况:T(n) = O(nlogn)。

最差情况:T(n) = O(nlogn)。

平均情况:T(n) = O(nlogn)。

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