点击上方“中兴开发者社区”，关注我们

每天读一篇一线开发者原创好文

作者：zimo 

https://segmentfault.com/a/1190000011294349

前言

排序算法可能是你学编程第一个学习的算法，还记得冒泡吗？

当然，排序和查找两类算法是面试的热门选项。如果你是一个会写快排的程序猿，面试官在比较你和一个连快排都不会写的人的时候，会优先选择你的。那么，前端需要会排序吗？答案是毋庸置疑的，必须会。现在的前端对计算机基础要求越来越高了，如果连排序这些算法都不会，那么发展前景就有限了。本篇将会总结一下，在前端的一些排序算法。如果你喜欢我的文章，欢迎评论，欢迎Star~。欢迎关注我的github博客

正文

首先，我们可以先来看一下js自身的排序算法sort()

Array.sort

相信每个使用js的都用过这个函数，但是，这个函数本身有些优点和缺点。我们可以通过一个例子来看一下它的功能：

const arr = [1, 20, 10, 30, 22, 11, 55, 24, 31, 88, 12, 100, 50]; 
   
   console.log(arr.sort()); //[ 1, 10, 100, 11, 12, 20, 22, 24, 30, 31, 50, 55, 88 ] 
   
   console.log(arr.sort((item1, item2) => item1 - item2)); //[ 1, 10, 11, 12, 20, 22, 24, 30, 31, 50, 55, 88, 100 ]

相信你也已经看出来它在处理上的一些差异了吧。首先，js中的sort会将排序的元素类型转化成字符串进行排序。不过它是一个高阶函数，可以接受一个函数作为参数。而我们可以通过传入内部的函数，来调整数组的升序或者降序。

sort函数的性能：相信对于排序算法性能来说，时间复杂度是至关重要的一个参考因素。那么，sort函数的算法性能如何呢？通过v8引擎的源码可以看出，Array.sort是通过javascript来实现的，而使用的算法是快速排序，但是从源码的角度来看，在实现上明显比我们所使用的快速排序复杂多了，主要是做了性能上的优化。所以，我们可以放心的使用sort()进行排序。

冒泡排序

冒泡排序，它的名字由来于一副图——鱼吐泡泡，泡泡越往上越大。

回忆起这个算法，还是最初大一的c++课上面。还是自己上台，在黑板上实现的呢！

思路：第一次循环，开始比较当前元素与下一个元素的大小，如果比下一个元素小或者相等，则不需要交换两个元素的值；若比下一个元素大的话，则交换两个元素的值。然后，遍历整个数组，第一次遍历完之后，相同操作遍历第二遍。

图例：

代码实现：

const arr = [1, 20, 10, 30, 22, 11, 55, 24, 31, 88, 12, 100, 50]; 
   
   function bubbleSort(arr){ 
   for(let i = 0; i < arr.length - 1; i++){ 
   for(let j = 0; j < arr.length - i - 1; j++){ 
   if(arr[j] > arr[j + 1]){ 
   swap(arr, j, j+1); 
   } 
   } 
   } 
   return arr; 
   } 
   
   function swap(arr, i, j){ 
   let temp = arr[i]; 
   arr[i] = arr[j]; 
   arr[j] = temp; 
   } 
   console.log(arr);

代码地址：https://jsbin.com/wawusap/edit?js,console

性能：

• 时间复杂度：平均时间复杂度是O(n^2)

• 空间复杂度：由于辅助空间为常数，所以空间复杂度是O(1);

改进：

我们可以对冒泡排序进行改进，使得它的时间复杂度在大多数顺序的情况下，减小到O(n);

1.加一个标志位，如果没有进行交换，将标志位置为false，表示排序完成。

代码地址：https://jsbin.com/seyonuq/edit?js,console

const arr = [1, 20, 10, 30, 22, 11, 55, 24, 31, 88, 12, 100, 50]; 
   
   function swap(arr, i, j){ 
   const temp = arr[i]; 
   arr[i] = arr[j]; 
   arr[j] = temp; 
   } 
   
   for(let i = 0; i < arr.length - 1; i++){ 
   let flag = false; 
   for(let j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++){ 
   if(arr[j] > arr[j+1]){ 
   swap(arr, j, j+1); 
   flag = true; 
   } 
   } 
   
   if(!flag){ 
   break; 
   } 
   } 
   
   console.log(arr); //[ 1, 10, 11, 12, 20, 22, 24, 30, 31, 50, 55, 88, 100 ]

2.记录最后一次交换的位置， 因为最后一次交换的数，是在这一次排序当中最大的数，之后的数都比它大。在最佳状态时，时间复杂度也会缩小到O(n);

代码地址：https://jsbin.com/moruvet/edit?js,console

const arr = [1, 20, 10, 30, 22, 11, 55, 24, 31, 88, 12, 100, 50 ,112]; 
   
   function swap(arr, i, j){ 
   let temp = arr[i]; 
   arr[i] = arr[j]; 
   arr[j] = temp 
   } 
   
   function improveBubble(arr, len){ 
   for(let i = len - 1; i >= 0; i--){ 
   let pos = 0; 
   for(let j = 0; j < i; j++){ 
   if(arr[j] > arr[j+1]){ 
   swap(arr, j, j+1); 
   pos = j + 1; 
   } 
   } 
   len = pos + 1; 
   } 
   return arr; 
   } 
   
   console.log(improveBubble(arr, arr.length)); //[ 1, 10, 11, 12, 20, 22, 24, 30, 31, 50, 55, 88, 100, 112 ]

选择排序

选择排序，即每次都选择最小的，然后换位置

思路：

第一遍，从数组中选出最小的，与第一个元素进行交换；第二遍，从第二个元素开始，找出最小的，与第二个元素进行交换；依次循环，完成排序

图例：

代码实现：

const arr = [1, 20, 10, 30, 22, 11, 55, 24, 31, 88, 12, 100, 50]; 
   
   function swap(arr, i, j){ 
   var temp = arr[i]; 
   arr[i] = arr[j]; 
   arr[j] = temp; 
   } 
   
   function selectionSort(arr){ 
   for(let i = 0; i < arr.length - 1; i++){ 
   let index = i; 
   for(let j = i+1; j < arr.length; j++){ 
   if(arr[index] > arr[j]){ 
   index = j; 
   } 
   } 
   swap(arr, i, index); 
   } 
   return arr; 
   } 
   
   console.log(selectionSort(arr)); //[ 1, 10, 11, 12, 20, 22, 24, 30, 31, 50, 55, 88, 100 ]

代码地址：https://jsbin.com/tagutas/edit?js,console

性能：

• 时间复杂度：平均时间复杂度是O(n^2)，这是一个不稳定的算法，因为每次交换之后，它都改变了后续数组的顺序。

• 空间复杂度：辅助空间是常数，空间复杂度为O(1);

插入排序

插入排序，即将元素插入到已排序好的数组中

思路：

首先，循环原数组，然后，将当前位置的元素，插入到之前已排序好的数组中，依次操作。

图例：

代码实现：

const arr = [1, 20, 10, 30, 22, 11, 55, 24, 0, 31, 88, 12, 100, 50 ,112]; 
   
   function insertSort(arr){ 
   for(let i = 0; i < arr.length; i++){ 
   let temp = arr[i]; 
   for(let j = 0; j < i; j++){ 
   if(temp < arr[j] && j === 0){ 
   arr.splice(i, 1); 
   arr.unshift(temp); 
   break; 
   }else if(temp > arr[j] && temp < arr[j+1] && j < i - 1){ 
   arr.splice(i, 1); 
   arr.splice(j+1, 0, temp); 
   break; 
   } 
   } 
   } 
   return arr; 
   } 
   
   console.log(insertSort(arr)); //[ 0, 1, 10, 11, 12, 20, 22, 24, 30, 31, 50, 55, 88, 100, 112 ]

代码地址：https://jsbin.com/punuta/edit?js,console

性能：

• 时间复杂度：平均算法复杂度为O(n^2)

• 空间复杂度：辅助空间为常数，空间复杂度是O(1)

我们仨之间

其实，三个算法都是难兄难弟，因为算法的时间复杂度都是在O(n^2)。在最坏情况下，它们都需要对整个数组进行重新调整。只是选择排序比较不稳定。

快速排序

快速排序，从它的名字就应该知道它很快，时间复杂度很低，性能很好。它将排序算法的时间复杂度降低到O(nlogn)

思路：

首先，我们需要找到一个基数，然后将比基数小的值放在基数的左边，将比基数大的值放在基数的右边，之后进行递归那两组已经归类好的数组。

图例：

原图片太大，放一张小图，并且附上原图片地址，有兴趣的可以看一下：

原图片地址

代码实现：

const arr = [30, 32, 6, 24, 37, 32, 45, 21, 38, 23, 47]; 
   
   function quickSort(arr){ 
   if(arr.length <= 1){ 
   return arr; 
   } 
   let temp = arr[0]; 
   const left = []; 
   const right = []; 
   for(var i = 1; i < arr.length; i++){ 
   if(arr[i] > temp){ 
   right.push(arr[i]); 
   }else{ 
   left.push(arr[i]); 
   } 
   } 
   return quickSort(left).concat([temp], quickSort(right)); 
   } 
   
   console.log(quickSort(arr));

代码地址：https://jsbin.com/jeqayi/edit?js,console

性能：

• 时间复杂度：平均时间复杂度O(nlogn)，只有在特殊情况下会是O(n^2)，不过这种情况非常少

• 空间复杂度：辅助空间是logn，所以空间复杂度为O(logn)

归并排序

归并排序，即将数组分成不同部分，然后注意排序之后，进行合并

思路：

首先，将相邻的两个数进行排序，形成n/2对，然后在每两对进行合并，不断重复，直至排序完。

图例：

代码实现：

//迭代版本 
   const arr = [3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48] 
   
   function mergeSort(arr){ 
   const len = arr.length; 
   
   for(let seg = 1; seg < len; seg += seg){ 
   let arrB = []; 
   for(let start = 0; start < len; start += 2*seg){ 
   let row = start, mid = Math.min(start+seg, len), heig = Math.min(start + 2*seg, len); 
   let start1 = start, end1 = mid; 
   let start2 = mid, end2 = heig; 
   while(start1 < end1 && start2 < end2){ 
   arr[start1] < arr[start2] ? arrB.push(arr[start1++]) : arrB.push(arr[start2++]); 
   } 
   while(start1 < end1){ 
   arrB.push(arr[start1++]); 
   } 
   while(start2 < end2){ 
   arrB.push(arr[start2++]); 
   } 
   } 
   arr = arrB; 
   } 
   
   return arr; 
   } 
   
   console.log(mergeSort(arr));

代码地址：https://jsbin.com/qazupis/edit?js,console

//递归版 
   const arr = [3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48]; 
   
   function mergeSort(arr, seg = 1){ 
   const len = arr.length; 
   if(seg > len){ 
   return arr; 
   } 
   const arrB = []; 
   for(var start = 0; start < len; start += 2*seg){ 
   let low = start, mid = Math.min(start+seg, len), heig = Math.min(start+2*seg, len); 
   let start1 = low, end1 = mid; 
   let start2 = mid, end2 = heig; 
   while(start1 < end1 && start2 < end2){ 
   arr[start1] < arr[start2] ? arrB.push(arr[start1++]) : arrB.push(arr[start2++]); 
   } 
   while(start1 < end1){ 
   arrB.push(arr[start1++]); 
   } 
   while(start2 < end2){ 
   arrB.push(arr[start2++]); 
   } 
   } 
   return mergeSort(arrB, seg * 2); 
   } 
   
   console.log(mergeSort(arr));

代码地址：https://jsbin.com/fojuyuh/edit?js,console

性能：

• 时间复杂度：平均时间复杂度是O(nlogn)

• 空间复杂度：辅助空间为n，空间复杂度为O(n)

基数排序

基数排序，就是将数的每一位进行一次排序，最终返回一个正常顺序的数组。

思路：

首先，比较个位的数字大小，将数组的顺序变成按个位依次递增的，之后再比较十位，再比较百位的，直至最后一位。

图例：

代码实现：

const arr = [3221, 1, 10, 9680, 577, 9420, 7, 5622, 4793, 2030, 3138, 82, 2599, 743, 4127, 10000]; 
   
   function radixSort(arr){ 
   let maxNum = Math.max(...arr); 
   let dis = 0; 
   const len = arr.length; 
   const count = new Array(10); 
   const tmp = new Array(len); 
   while(maxNum >=1){ 
   maxNum /= 10; 
   dis++; 
   } 
   for(let i = 1, radix = 1; i <= dis; i++){ 
   for(let j = 0; j < 10; j++){ 
   count[j] = 0; 
   } 
   for(let j = 0; j < len; j++){ 
   let k = parseInt(arr[j] / radix) % 10; 
   count[k]++; 
   } 
   for(let j = 1; j < 10; j++){ 
   count[j] += count[j - 1]; 
   } 
   for(let j = len - 1; j >= 0 ; j--){ 
   let k = parseInt(arr[j] / radix) % 10; 
   tmp[count[k] - 1] = arr[j]; 
   count[k]--; 
   } 
   for(let j = 0; j < len; j++){ 
   arr[j] = tmp[j]; 
   } 
   radix *= 10; 
   } 
   return arr; 
   } 
   
   console.log(radixSort(arr));

代码地址：https://jsbin.com/yewonaq/edit?js,console

性能：

• 时间复杂度：平均时间复杂度O(k*n)，最坏的情况是O(n^2)

总结

我们一共实现了6种排序算法，对于前端开发来说，熟悉前面4种是必须的。特别是快排，基本面试必考题。本篇的内容总结分为六部分：

• 冒泡排序

• 选择排序

• 插入排序

• 快速排序

• 归并排序

• 基数排序

排序算法，是算法的基础部分，需要明白它的原理，总结下来排序可以分为比较排序和统计排序两种方式，本篇前5种均为比较排序，基数排序属于统计排序的一种。希望看完的你，能够去动手敲敲代码，理解一下

如果你对我写的有疑问，可以评论，如我写的有错误，欢迎指正。你喜欢我的博客，请给我关注Star~呦。大家一起总结一起进步。欢迎关注我的github博客