用js实现常见排序算法

以下是几种常见排序算法的 JS实现，包括选择排序、冒泡排序、插入排序、快速排序和归并排序，以及每种算法的特点和复杂度分析

1. 选择排序（Selection Sort）

核心思想：每次从未排序部分选择最小元素，与未排序部分的第一个元素交换。

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function selectionSort(arr) {
    const n = arr.length;
    for (let i = 0; i < n - 1; i++) {
        let minIndex = i;
        // 找到未排序部分的最小元素索引
        for (let j = i + 1; j < n; j++) {
            if (arr[j] < arr[minIndex]) {
                minIndex = j;
            }
        }
        // 交换最小元素到当前位置
        if (minIndex !== i) {
            [arr[i], arr[minIndex]] = [arr[minIndex], arr[i]];
        }
    }
    return arr;
}

特点：

时间复杂度：O(n²)，无论数据分布如何。
空间复杂度：O(1)，原地排序。
稳定性 ：不稳定（例如 [5, 5, 2] 排序后第一个 5 可能被交换到第二个 5 之后）。

2. 冒泡排序（Bubble Sort）

核心思想：多次遍历数组，比较相邻元素并交换，将最大元素"冒泡"到末尾。

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function bubbleSort(arr) {
    const n = arr.length;
    for (let i = 0; i < n - 1; i++) {
        let swapped = false;
        for (let j = 0; j < n - i - 1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                [arr[j], arr[j + 1]] = [arr[j + 1], arr[j]];
                swapped = true;
            }
        }
        // 如果没有交换，说明数组已排序，提前退出
        if (!swapped) break;
    }
    return arr;
}

特点：

时间复杂度：O(n²)，优化后最好情况为 O(n)（数据已排序）。
空间复杂度：O(1)，原地排序。
稳定性：稳定（相同元素的相对顺序不变）。

3. 插入排序（Insertion Sort）

核心思想：将未排序数据插入已排序序列的合适位置。

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function insertionSort(arr) {
    const n = arr.length;
    for (let i = 1; i < n; i++) {
        const current = arr[i];
        let j = i - 1;
        // 将大于current的元素后移
        while (j >= 0 && arr[j] > current) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            j--;
        }
        // 插入current
        arr[j + 1] = current;
    }
    return arr;
}

特点：

时间复杂度：O(n²)，最好情况为 O(n)（数据接近有序）。
空间复杂度：O(1)，原地排序。
稳定性：稳定。
适用场景：小规模数据或部分有序数据。

4. 快速排序（Quick Sort）

核心思想：分治法，选择基准值，将数组分为两部分，递归排序。

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function quickSort(arr) {
    if (arr.length <= 1) return arr;
    const pivot = arr[0]; // 选择第一个元素为基准
    const left = [];
    const right = [];
    for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
        if (arr[i] <= pivot) {
            left.push(arr[i]);
        } else {
            right.push(arr[i]);
        }
    }
    return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)];
}

特点：

时间复杂度：平均 O(n log n)，最坏 O(n²)（如基准选择不当）。
空间复杂度：O(log n)（递归栈），非原地版本为 O(n)。
稳定性：不稳定。
优化：随机选择基准、三路快排（处理重复元素）。

5. 归并排序（Merge Sort）

核心思想：分治法，将数组分成两半，分别排序后合并。

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function mergeSort(arr) {
    if (arr.length <= 1) return arr;
    const mid = Math.floor(arr.length / 2);
    const left = mergeSort(arr.slice(0, mid));
    const right = mergeSort(arr.slice(mid));
    return merge(left, right);
}

function merge(left, right) {
    const result = [];
    let i = 0, j = 0;
    while (i < left.length && j < right.length) {
        if (left[i] <= right[j]) {
            result.push(left[i]);
            i++;
        } else {
            result.push(right[j]);
            j++;
        }
    }
    return [...result, ...left.slice(i), ...right.slice(j)];
}

特点：

时间复杂度：O(n log n)，稳定且不受数据分布影响。
空间复杂度：O(n)（辅助数组）。
稳定性：稳定。
适用场景：大规模数据、外部排序。

复杂度对比表

算法	平均时间复杂度	最坏时间复杂度	空间复杂度	稳定性
选择排序	O(n²)	O(n²)	O(1)	不稳定
冒泡排序	O(n²)	O(n²)	O(1)	稳定
插入排序	O(n²)	O(n²)	O(1)	稳定
快速排序	O(n log n)	O(n²)	O(log n)	不稳定
归并排序	O(n log n)	O(n log n)	O(n)	稳定

使用示例

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const arr = [5, 3, 8, 4, 2];
console.log(selectionSort([...arr])); // [2, 3, 4, 5, 8]
console.log(bubbleSort([...arr]));    // [2, 3, 4, 5, 8]
console.log(insertionSort([...arr])); // [2, 3, 4, 5, 8]
console.log(quickSort([...arr]));     // [2, 3, 4, 5, 8]
console.log(mergeSort([...arr]));     // [2, 3, 4, 5, 8]

注意：为避免修改原数组，传入排序函数前使用 [...arr] 复制数组。实际开发中推荐使用 JavaScript 内置的 Array.prototype.sort()，其底层基于优化的快速排序或归并排序，时间复杂度为 O(n log n)。