javascript中可能用到的算法排序

摘要：因为是在已经分组排序过的基础上进行插入排序，所以效率高。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。形成左右两个分区，再递归按之前的步骤排序。

不是科班生的我，第一次看见时间复杂度之类的名词表示很懵逼，所以就找了网上的资料补习了下：

时间复杂度：是指执行算法所需要的计算工作量

空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量

排序算法稳定性： 假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，ri=rj，且ri在rj之前，而在排序后的序列中，ri仍在rj之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。

这里不详细说

参考：算法的时间复杂度和空间复杂度-总结、理解排序算法的稳定性、算法和算法的复杂度

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

下面的算法实现升序

顾名思义，从第一个开始比较相邻的两个，小的数网上冒。

function bubleSort (arr) {
    var len = arr.length;
    var temp;
    for (var i=0; i arr[j+1]) {
                temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j+1];
                arr[j+1] = temp;
            }
        }
    }
    return arr
}

假设第一个最小， 往后寻找比它小的，记下其index，一轮结束后将index上的数与开始假定的数交换位置。

function selectionSort (arr) {
    var len = arr.length;
    var minIndex, temp;
    for (var i=0; i arr[j]) {
                minIndex = j
            }
        }
        temp = arr[i];
        arr[i] = arr[minIndex];
        arr[minIndex] = temp;
    }
    return arr;
}

打扑克的同志应该比较好理解。假设第一个元素是已经排序好的，将后一个元素提取出来，往前依次比较，比自己大的数往后挪，插入到第一次遇见比自己小的元素后面，组成一个新的序列。

实现

function insertionSort (arr) {
    var len = arr.length;
    var current, preIndex;
    for (var i=1; i=0 && current < arr[preIndex]) {
            arr[preIndex+1] = arr[preIndex];
            preIndex--;
        }
        arr[preIndex+1] = current;
    }
    return arr
}

实质为分组插入排序。为了方便理解，借用网上某哥的图，参考链接在下文。

因为是在已经分组排序过的基础上进行插入排序，所以效率高。

实现

//因为核心是插入排序，所以我们改造直接插入排序
function directInsertionSort(arr, gap) {
    var len = arr.length;
    var current, preIndex;
    for (var i=gap; i=0 && arr[preIndex] > current) {
            arr[preIndex+gap] = arr[preIndex];
            preIndex -= gap;
        }
        arr[preIndex+gap] = current;
    }
    return arr;
}
//编写希尔排序函数
function shellSort (arr) {
    var len = arr.length;
    var gap = 1;
    //设置gap（希尔增量），这里我们给出比较常用的h值为h = 3 * h + 1
    while (gap < len/3) {
        gap = gap * 3 + 1;
    }
    for (gap; gap>0; gap = Math.floor(gap/3)) {
        directInsertSort(arr, gap);
    }
    return arr;
}

遇见的问题，关于参数的传递：函数参数的传递可以分为按值传递和引用传递。
步长序列可以看一下wiki

类似直接插入，后一个元素（拿来比较的元素）与已排序的中间值m = (i-1) >> 1(位移运算，相当于Math.floor((i-1)/2))进行比较,如果i上的值大于m上的值，则与高半区折半比较,最终将比i上值高的区域往后移，将i上的值插入。如

arr = [2, 6, 7, 6, 8]   
//前三个是已经排好的。
//range = [low, high] = [0, 2], i = 3, current = arr[i]
// m = 1, arr[i] >= arr[m], rang = [2, 2]
// m = 2, arr[i] < arr[m]
// 变换位置 ==> arr = [2, 6, 6, 7, 8]
...
...

实现

function binaryInsertionSort (arr) {
    var len = arr.length;
    var low, height, current, m;
    for (var i=1; i> 1;
            if (current >= arr[m]) {// = 是为了保证稳定性
                low = m + 1;
            }else {
                height = m - 1;
            }
        }
        for (var j=i; j>low; j--) {
            arr[j] = arr[j-1];
        }
        arr[low] = current;
    }
    return arr;
}

采取分而治之的思想。递归分组、比较产生两个已排序序列，再依次比较两组开头元素，较小的元素放入申请的新数组中。
归并函数可以通过递归、迭代实现。

主要做的两件事就是分解、合并(下面并不是按照执行顺序，只是思路)：

          [3, 5, 6, 2, 9]
--------------------------------------
分：   [3, 5]         [6, 2, 9]  
     [3]  [5]      [6]   [2, 9]
                        [2]  [9] 
--------------------------------------
合：                      [2, 9]
       [3, 5]         [2, 6, 9]   
          [2, 3, 5, 6, 9]  

实现

function merge (left, right) {
    var result = [];
    while (left.length && right.length) {
        var item = left[0] <= right[0] ? left.shift() : right.shift();
        result.push(item);
    }
    return result.concat(left.length ? left : right);
}
function mergeSort (arr) {
    var len = arr.length;
    if (len === 1) {
        return arr;
    }
    var m = len >> 1;
    var left = arr.slice(0, m);
    var right = arr.slice(m);
    return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))
}

递归可能会造成堆栈溢出的问题。

主要做的两件事就是分解、合并(下面并不是按照执行顺序，只是思路)：

          [3, 5, 6, 2, 9]
--------------------------------------
分：  [3]  [5]  [6]  [2]  [9] 
--------------------------------------
合：     [3, 5]  [2, 6]  [9]
           [2, 3, 5, 6] [9]
           [2, 3, 5, 6, 9] 

实现

function merge (left, right) {
    var result = [];
    while (left.length && right.length) {
        var item = left[0] <= right[0] ? left.shift() : right.shift();
        result.push(item);
    }
    return result.concat(left.length ? left : right);
}
function mergeSort (arr) {
    var len = arr.length;
    var result = [];
    //分组，每组有i个元素
    for (var i=1; i<=len; i*=2) {
        //比较相邻两组，有一组剩余就退出
        for (var j=0; j+i
快速排序
快速排序是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。  
步骤：选择一个元素作为基准，下面选择第一个，依次比较后面的元素，将小于基准的元素放在基准的左边，剩余放右边。形成左右两个分区，再递归按之前的步骤排序。
实现
function swap (arr, i, j) {
    var temp = arr[i];
    arr[i] = arr[j];
    arr[j] = temp;
}
function partition (arr, left, right) {
    var pivot = left;
    var index = left + 1;
    for (var i=index; i<=right; i++) {
        if (arr[i] < arr[pivot]) {
            swap(arr, index, i);
            index++;
        }
    }
    swap(arr, index-1, pivot);
    return index-1
}
function quickSort (arr, left, right) {
    var len = arr.length;
    var partitionIndex;
    left = typeof left === "number" ? left : 0;
    right = typeof right === "number" ? right : len-1;
    if (left < right) {
        partitionIndex = partition (arr, left, right);
        quickSort(arr, left, partitionIndex-1);
        quickSort(arr, partitionIndex+1, right);
    }
    return arr;
}
快速排序排序效率非常高. 虽然它运行最糟糕时将达到O(n²)的时间复杂度, 但通常, 平均来看, 它的时间复杂为O(nlogn), 比同样为O(nlogn)时间复杂度的归并排序还要快. 快速排序似乎更偏爱乱序的数列, 越是乱序的数列, 它相比其他排序而言, 相对效率更高.
Chrome的v8引擎为了高效排序, 在排序数据超过了10条时, 便会采用快速排序. 对于10条及以下的数据采用的便是插入排序.
参考
十大经典排序算法   
JS中可能用得到的全部的排序算法