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當(dāng)年，想憑借抱JAVA大腿火一把而不惜把自己名字給改了的JavaScript（原名LiveScript），如今早已光芒萬丈。node JS的出現(xiàn)更是讓JavaScript可以前后端通吃。雖然Java依然制霸企業(yè)級軟件開發(fā)領(lǐng)域（C/C + +的大神們不要打我。。。），但在Web的江湖，JavaScript可謂風(fēng)頭無兩，坐上了頭把交椅。

然而，在傳統(tǒng)的計算機算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域，大多數(shù)專業(yè)教材和書籍的默認語言都是Java或者C/C+ +。這給最近想惡補算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識的我造成了一定困擾，因為我想尋找一本以JavaScript為默認語言的算法書籍。當(dāng)我了解到O’REILLY家的動物叢書系列里有一本叫做《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法JavaScript描述》時，便興奮的花了兩天時間把這本書從頭到尾讀了一遍。它是一本很好的針對前端開發(fā)者們的入門算法書籍，可是，它有一個很大的缺陷，就是里面有很多明顯的小錯誤，明顯到就連我這種半路出家的程序猿都能一眼看出來。還有一個問題是，很多重要的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識并沒有在這本書里被提到。這些問題對于作為一個晚期強迫癥患者的我來說簡直不能忍。于是乎，一言不合我就決定自己找資料總結(jié)算法。那么，我就從算法領(lǐng)域里最基礎(chǔ)的知識點——排序算法總結(jié)起好了。

我相信以下的代碼里一定會有某些bug或錯誤或語法不規(guī)范等問題是我自己無法發(fā)現(xiàn)的，所以敬請各位大神能夠指出錯誤，因為只有在不斷改錯的道路上我才能取得長久的進步。

十大經(jīng)典算法

一張圖概括：

名詞解釋：

n:數(shù)據(jù)規(guī)模

k:“桶”的個數(shù)

In-place:占用常數(shù)內(nèi)存，不占用額外內(nèi)存

Out-place:占用額外內(nèi)存

穩(wěn)定性:排序后2個相等鍵值的順序和排序之前它們的順序相同

冒泡排序

作為最簡單的排序算法之一，冒泡排序給我的感覺就像Abandon在單詞書里出現(xiàn)的感覺一樣，每次都在第一頁第一位，所以最熟悉。。。冒泡排序還有一種優(yōu)化算法，就是立一個flag，當(dāng)在一趟序列遍歷中元素沒有發(fā)生交換，則證明該序列已經(jīng)有序。但這種改進對于提升性能來說并沒有什么太大作用。。。

什么時候最快

當(dāng)輸入的數(shù)據(jù)已經(jīng)是正序時（都已經(jīng)是正序了，我還要你冒泡排序有何用啊。。。。）

什么時候最慢

當(dāng)輸入的數(shù)據(jù)是反序時（寫一個for循環(huán)反序輸出數(shù)據(jù)不就行了，干嘛要用你冒泡排序呢，我是閑的嗎。。。）

冒泡排序動圖演示

JavaScript代碼實現(xiàn)

JavaScript

functionbubbleSort(arr){

varlen=arr.length;

for(vari=0;i<len;i++){

for(varj=0;j<len-1-i;j++){

if(arr[j]>arr[j+1]){//相鄰元素兩兩對比

vartemp=arr[j+1];//元素交換

arr[j+1]=arr[j];

arr[j]=temp;

}

returnarr;

}

選擇排序

表現(xiàn)最穩(wěn)定的排序算法之一，因為無論什么數(shù)據(jù)進去都是O(n²)的時間復(fù)雜度。。。所以用到它的時候，數(shù)據(jù)規(guī)模越小越好。唯一的好處可能就是不占用額外的內(nèi)存空間了吧。

選擇排序動圖演示

JavaScript代碼實現(xiàn)

JavaScript

functionselectionSort(arr){

varlen=arr.length;

varminIndex,temp;

for(vari=0;i<len-1;i++){

minIndex=i;

for(varj=i+1;j<len;j++){

if(arr[j]<arr[minIndex]){//尋找最小的數(shù)

minIndex=j;//將最小數(shù)的索引保存

}

temp=arr[i];

arr[i]=arr[minIndex];

arr[minIndex]=temp;

}

returnarr;

}

插入排序

插入排序的代碼實現(xiàn)雖然沒有冒泡排序和選擇排序那么簡單粗暴，但它的原理應(yīng)該是最容易理解的了，因為只要打過撲克牌的人都應(yīng)該能夠秒懂。當(dāng)然，如果你說你打撲克牌摸牌的時候從來不按牌的大小整理牌，那估計這輩子你對插入排序的算法都不會產(chǎn)生任何興趣了。。。

插入排序和冒泡排序一樣，也有一種優(yōu)化算法，叫做拆半插入。對于這種算法，得了懶癌的我就套用教科書上的一句經(jīng)典的話吧：感興趣的同學(xué)可以在課后自行研究。。。

插入排序動圖演示

JavaScript代碼實現(xiàn)

JavaScript

functioninsertionSort(arr){

varlen=arr.length;

varpreIndex,current;

for(vari=1;i<len;i++){

preIndex=i-1;

current=arr[i];

while(preIndex>=0&&arr[preIndex]>current){

arr[preIndex+1]=arr[preIndex];

preIndex--;

}

arr[preIndex+1]=current;

}

returnarr;

}

希爾排序

希爾排序是插入排序的一種更高效率的實現(xiàn)。它與插入排序的不同之處在于，它會優(yōu)先比較距離較遠的元素。希爾排序的核心在于間隔序列的設(shè)定。既可以提前設(shè)定好間隔序列，也可以動態(tài)的定義間隔序列。動態(tài)定義間隔序列的算法是《算法（第4版》的合著者Robert Sedgewick提出的。在這里，我就使用了這種方法。

JavaScript代碼實現(xiàn)

歸并排序

作為一種典型的分而治之思想的算法應(yīng)用，歸并排序的實現(xiàn)由兩種方法：

自上而下的遞歸（所有遞歸的方法都可以用迭代重寫，所以就有了第2種方法）
自下而上的迭代

在《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法JavaScript描述》中，作者給出了自下而上的迭代方法。但是對于遞歸法，作者卻認為：

However, it is not possible to do so in JavaScript, as the recursion goes too deep for the language to handle.

然而,在 JavaScript 中這種方式不太可行,因為這個算法的遞歸深度對它來講太深了。

說實話，我不太理解這句話。意思是JavaScript編譯器內(nèi)存太小，遞歸太深容易造成內(nèi)存溢出嗎？還望有大神能夠指教。

和選擇排序一樣，歸并排序的性能不受輸入數(shù)據(jù)的影響，但表現(xiàn)比選擇排序好的多，因為始終都是O(n log n）的時間復(fù)雜度。代價是需要額外的內(nèi)存空間。

歸并排序動圖演示

歸并排序JavaScript代碼實現(xiàn)：

快速排序

快速排序又是一種分而治之思想在排序算法上的典型應(yīng)用。本質(zhì)上來看，快速排序應(yīng)該算是在冒泡排序基礎(chǔ)上的遞歸分治法。

快速排序的名字起的是簡單粗暴，因為一聽到這個名字你就知道它存在的意義，就是快，而且效率高! 它是處理大數(shù)據(jù)最快的排序算法之一了。雖然Worst Case的時間復(fù)雜度達到了O(n²)，但是人家就是優(yōu)秀，在大多數(shù)情況下都比平均時間復(fù)雜度為O(n log n) 的排序算法表現(xiàn)要更好，可是這是為什么呢，我也不知道。。。好在我的強迫癥又犯了，查了N多資料終于在《算法藝術(shù)與信息學(xué)競賽》上找到了滿意的答案：

快速排序的最壞運行情況是O(n²)，比如說順序數(shù)列的快排。但它的平攤期望時間是O(n log n) ，且O(n log n)記號中隱含的常數(shù)因子很小，比復(fù)雜度穩(wěn)定等于O(n log n)的歸并排序要小很多。所以，對絕大多數(shù)順序性較弱的隨機數(shù)列而言，快速排序總是優(yōu)于歸并排序。

快速排序動圖演示