Implémenter un algorithme de tri en utilisant JS

Cette fois je vais vous présenter l'utilisation de JS pour implémenter l'algorithme de tri, et l'utilisation de JS pour implémenter l'algorithme de tri Quelles sont les précautions Voici un cas pratique, jetons un oeil ? .

Quelques implémentations courantes d'algorithmes de tri js, non originales, utilisées pour l'enregistrement

Tri des bulles

Complexité temporelle : O(n^2) ;
Le plus rapide : lorsque les données sont dans l'ordre direct
Le plus lent : lorsque les données sont dans l'ordre inverse

function bubbleSort(arr) {  var len = arr.length;  for (var i = 0; i < len; i++) {    for (var j = 0; j < len - 1 - i; i++) {         // 相邻元素两两对比，元素交换
        if (arr[j] > arr[j + 1]) {            var temp = arr[j + 1];
            arr[j + 1] = arr[j];
            arr[j] = temp;
        }
    }
  }  return arr;
}

Tri par sélection

Complexité temporelle : O (n^2)
L'algorithme de tri le plus stable

function selectionSort(arr) {  var len = arr.length;  var minIndex, temp;   // 寻找最小的数，将索引保存
  for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
    minIndex = i;    for (var j = i + 1; j < len; j++) {        if (arr[j] < arr[minIndex]) {
            minIndex = j;
        }
    }
    temp = arr[i];
    arr[i] = arr[minIndex];
    arr[minIndex] = temp;
  }  return arr;
}

Tri par insertion

Complexité temporelle : O(n^2);
Tri poker

function insertionSort(arr) {  var len = arr.length;  var preIndex, current;  for (var i = 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;
  }  return arr;
}

Tri par colline

Complexité temporelle : O(n log n);

function shellSort(arr) {  var len = arr.length, temp, gap = 1;  //动态定义间隔序列
  while (gap < len / 3) {
    gap = gap * 3 + 1;
  }  for (gap; gap > 0; gap = Math.floor(gap / 3)) {    for (var i = gap; i < len; i++) {
        temp = arr[i];        for (var j = i - gap; j >= 0 && arr[j] > temp; j -= gap) {
            arr[j + gap] = arr[j];
        }
        arr[j + gap] = temp;
    }
  }  return arr;
}

Tri par fusion

Complexité temporelle : O(n log n) ) ;

function mergeSort(arr) {  var len = arr.length;  if (len < 2) {    return arr;
  }  var middle = Math.floor(len / 2),
    left = arr.slice(0, middle),
    right = arr.slice(middle);  return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));  function merge(left, right) {    var result = [];    while (left.length && right.length) {        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;
  }
}

Je pense que vous maîtrisez la méthode après avoir lu le cas dans cet article. Pour des informations plus intéressantes, veuillez prêter attention aux autres articles connexes sur le site Web chinois de php !

Lecture recommandée :

Modèle de stratégie de Javascript

Modèle de proxy de Javascript

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