let indexMin = i;
// 这里与冒泡不同的是外循环的i<len-1, 以及 j = i, 必须定住最小的元素
for (let j = i; j < length; j++) {
if (array[indexMin] > array[j]) {
indexMin = j;
}
}
if (i !== indexMin) {
[array[i], array[indexMin]] = [array[indexMin], array[i]];
console.log(array);
}
}
return array;
}
let array = createNonSortedArray(7);
array = selectionSort(array);
console.log(array);
- 插入排序
function createNonSortedArray(size) {
const array = [];
for (let i = size; i > 0; i–) {
array.push(i);
}
return array;
}
function insertionSort(array) {
const { length } = array;
for (let i = 1; i < length; i++) {
// 保存待插入的值
let temp = array[i];
let j = i;
while (j > 0 && temp < array[j - 1]) {
// 将目前的值换为前一项的值， 为下面的 当前值 换前一个做准备
array[j] = array[j - 1];
j–;
}
// 将他的上一个数替换成插入数据， 实现换位
array[j] = temp;
}
return array;
}
let array = createNonSortedArray(3);
console.log(array);
let arraySort = insertionSort(array);
console.log(arraySort.join(“|”));
5.归并排序 复杂度O(nlog(n)) 递归
function createNonSortedArray(size) {
const array = [];
for (let i = size; i > 0; i–) {
array.push(i);
}
return array;
}
function mergeSort(array) {
const { length } = array;
if (length <= 1) {
return array;
}
const middle = Math.floor(length / 2);
// 使用递归完成分出较小的数组
let left = mergeSort(array.slice(0, middle));
let right = mergeSort(array.slice(middle, length));
array = merge(left, right);
return array;
}
function merge(left, right) {
let i = 0;
let j = 0;
let result = [];
console.log(“left :” + left + ", right: " + right);
while (i < left.length && j < right.length) {
console.log(数组值left:${left[i]}, 数组值right: ${right[j]});
result.push(left[i] < right[j] ? left[i++] : right[j++]);
console.log(result);
}
console.log(“i :” + i + ", j: " + j);
console.log(左半边: ${left.slice(i)} 和 右半边: ${right.slice(j)});
return result.concat(i < left.length ? left.slice(i) : right.slice(j));
}
let array = createNonSortedArray(7);
array = mergeSort(array);
console.log(array);
6.快速排序 最常用的排序算法， 采用分而治之的方法
这里的主元采用中间或是随机会更好， 如果从最左边来会对已排序的数组产生最差的排序效率
function createNonSortedArray(size) {
const array = [];
for (let i = size; i > 0; i–) {
array.push(i);
}
return array;
}
function quickSort(array) {
return quick(array, 0, array.length - 1);
}
function quick(array, left, right) {
let index;
console.log(目前观察数组的长度：${array});
if (array.length > 1) {
index = partition(array, left, right);
if (left < index - 1) {
quick(array, left, index - 1);
}
if (index < right) {
quick(array, index, right);
}
}
return array;
}
function partition(array, left, right) {
const pivot = array[Math.floor((right + left) / 2)];
let i = left;
let j = right;
while (i <= j) {
while (array[i] < pivot) {
i++;
}
while (array[j] > pivot) {
j–;
}
if (i <= j) {
[array[i], array[j]] = [array[j], array[i]];
i++;
j–;
}
}
return i;
}
let array = createNonSortedArray(7);
array = quickSort([3, 5, 1, 6, 4, 7, 2]);
console.log(array);
快排在网上找到的更简洁优雅的写法 作者：腐烂的橘子
const quickSort = (nums) => {
if (nums.length < 2) {
return nums;
} else {
var left = [];
var right = [];
var pivot = Math.floor(nums.length / 2); // Math.floor 向下取整
var base = nums.splice(pivot, 1)[0];
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数前端工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
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由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且会持续更新！
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[外链图片转存中…(img-RELJa9kp-1712165832208)]
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