前端面试必备——十大经典排序算法 #14

Wscats · 2017-08-01T03:28:42Z

冒泡排序

冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

作为最简单的排序算法之一，冒泡排序给我的感觉就像 Abandon 在单词书里出现的感觉一样，每次都在第一页第一位，所以最熟悉。冒泡排序还有一种优化算法，就是立一个 flag，当在一趟序列遍历中元素没有发生交换，则证明该序列已经有序。但这种改进对于提升性能来说并没有什么太大作用。

1. 算法步骤

比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

2. 动图演示

3. 什么时候最快

当输入的数据已经是正序时（都已经是正序了，我还要你冒泡排序有何用啊）。

4. 什么时候最慢

当输入的数据是反序时（写一个 for 循环反序输出数据不就行了，干嘛要用你冒泡排序呢，我是闲的吗）。

5. JavaScript 代码实现

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

6. Python 代码实现

def bubbleSort(arr):
    for i in range(1, len(arr)):
        for j in range(0, len(arr)-i):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
    return arr

7. Go 代码实现

func bubbleSort(arr []int) []int {
	length := len(arr)
	for i := 0; i < length; i++ {
		for j := 0; j < length-1-i; j++ {
			if arr[j] > arr[j+1] {
				arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
			}
		}
	}
	return arr
}

选择排序

选择排序是一种简单直观的排序算法，无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。所以用到它的时候，数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。

1. 算法步骤

首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置
再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。
重复第二步，直到所有元素均排序完毕。

2. 动图演示

3. JavaScript 代码实现

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

4. Python 代码实现

def selectionSort(arr):
    for i in range(len(arr)-1):
        for j in range(i+1, len(arr)):
            if arr[j] < arr[i]:
                arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
    return arr

5. Go 代码实现

func selectionSort(arr []int) []int {
	length := len(arr)
	for i := 0; i < length-1; i++ {
		min := i
		for j := i + 1; j < length; j++ {
			if arr[min] > arr[j] {
				min = j
			}
		}
		arr[i], arr[min] = arr[min], arr[i]
	}
	return arr
}

插入排序

插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但它的原理应该是最容易理解的了，因为只要打过扑克牌的人都应该能够秒懂。插入排序是一种最简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。

插入排序和冒泡排序一样，也有一种优化算法，叫做拆半插入。

1. 算法步骤

将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。
从头到尾依次扫描未排序序列，将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。（如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等，则将待插入元素插入到相等元素的后面。）

2. 动图演示

3. JavaScript 代码实现

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;
}

4. Python 代码实现

def insertionSort(arr):
    for i in range(len(arr)):
        preIndex = i-1
        current = arr[i]
        while preIndex >= 0 and arr[preIndex] > current:
            arr[preIndex+1] = arr[preIndex]
            preIndex-=1
        arr[preIndex+1] = current
    return arr

5. Go 代码实现

func insertionSort(arr []int) []int {
	for i := range arr {
		preIndex := i - 1
		current := arr[i]
		for preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current {
			arr[preIndex+1] = arr[preIndex]
			preIndex -= 1
		}
		arr[preIndex+1] = current
	}
	return arr
}

希尔排序

希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。

希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：

插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时，效率高，即可以达到线性排序的效率；
但插入排序一般来说是低效的，因为插入排序每次只能将数据移动一位；

希尔排序的基本思想是：先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录“基本有序”时，再对全体记录进行依次直接插入排序。

1. 算法步骤

选择一个增量序列 t1，t2，……，tk，其中 ti > tj, tk = 1；
按增量序列个数 k，对序列进行 k 趟排序；
每趟排序，根据对应的增量 ti，将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为 1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。

2. JavaScript 代码实现

function shellSort(arr) {
    var len = arr.length,
        temp,
        gap = 1;
    while(gap < len/3) {          //动态定义间隔序列
        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;
}

3. Python 代码实现

def shellSort(arr):
    import math
    gap=1
    while(gap < len(arr)/3):
        gap = gap*3+1
    while gap > 0:
        for i in range(gap,len(arr)):
            temp = arr[i]
            j = i-gap
            while j >=0 and arr[j] > temp:
                arr[j+gap]=arr[j]
                j-=gap
            arr[j+gap] = temp
        gap = math.floor(gap/3)
    return arr
}

4. Go 代码实现

func shellSort(arr []int) []int {
	length := len(arr)
	gap := 1
	for gap < gap/3 {
		gap = gap*3 + 1
	}
	for gap > 0 {
		for i := gap; i < length; i++ {
			temp := arr[i]
			j := i - gap
			for j >= 0 && arr[j] > temp {
				arr[j+gap] = arr[j]
				j -= gap
			}
			arr[j+gap] = temp
		}
		gap = gap / 3
	}
	return arr
}

归并排序

归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现由两种方法：

自上而下的递归（所有递归的方法都可以用迭代重写，所以就有了第 2 种方法）；
自下而上的迭代；

和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响，但表现比选择排序好的多，因为始终都是 O(nlogn) 的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。

2. 算法步骤

申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列；
设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置；
比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置；
重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾；
将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。

3. 动图演示

4. JavaScript 代码实现

function mergeSort(arr) {  // 采用自上而下的递归方法
    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;
}

5. Python 代码实现

def mergeSort(arr):
    import math
    if(len(arr)<2):
        return arr
    middle = math.floor(len(arr)/2)
    left, right = arr[0:middle], arr[middle:]
    return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))

def merge(left,right):
    result = []
    while left and right:
        if left[0] <= right[0]:
            result.append(left.pop(0));
        else:
            result.append(right.pop(0));
    while left:
        result.append(left.pop(0));
    while right:
        result.append(right.pop(0));
    return result

6. Go 代码实现

func mergeSort(arr []int) []int {
	length := len(arr)
	if length < 2 {
		return arr
	}
	middle := length / 2
	left := arr[0:middle]
	right := arr[middle:]
	return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))
}

func merge(left []int, right []int) []int {
	var result []int
	for len(left) != 0 && len(right) != 0 {
		if left[0] <= right[0] {
			result = append(result, left[0])
			left = left[1:]
		} else {
			result = append(result, right[0])
			right = right[1:]
		}
	}

	for len(left) != 0 {
		result = append(result, left[0])
		left = left[1:]
	}

	for len(right) != 0 {
		result = append(result, right[0])
		right = right[1:]
	}

	return result
}

快速排序

快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。

快速排序又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。

快速排序的名字起的是简单粗暴，因为一听到这个名字你就知道它存在的意义，就是快，而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n²)，但是人家就是优秀，在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好。

1. 算法步骤

从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）;
重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；

递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

2. 动图演示

3. JavaScript 代码实现

function quickSort(arr, left, right) {
    var len = arr.length,
        partitionIndex,
        left = typeof left != 'number' ? 0 : left,
        right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right;

    if (left < right) {
        partitionIndex = partition(arr, left, right);
        quickSort(arr, left, partitionIndex-1);
        quickSort(arr, partitionIndex+1, right);
    }
    return arr;
}

function partition(arr, left ,right) {     // 分区操作
    var pivot = left,                      // 设定基准值（pivot）
        index = pivot + 1;
    for (var i = index; i <= right; i++) {
        if (arr[i] < arr[pivot]) {
            swap(arr, i, index);
            index++;
        }        
    }
    swap(arr, pivot, index - 1);
    return index-1;
}

function swap(arr, i, j) {
    var temp = arr[i];
    arr[i] = arr[j];
    arr[j] = temp;
}
functiion paritition2(arr, low, high) {
  let pivot = arr[low];
  while (low < high) {
    while (low < high && arr[high] > pivot) {
      --high;
    }
    arr[low] = arr[high];
    while (low < high && arr[low] <= pivot) {
      ++low;
    }
    arr[high] = arr[low];
  }
  arr[low] = pivot;
  return low;
}

function quickSort2(arr, low, high) {
  if (low < high) {
    let pivot = paritition2(arr, low, high);
    quickSort2(arr, low, pivot - 1);
    quickSort2(arr, pivot + 1, high);
  }
  return arr;
}

JavaScript实现快速排序

4. Python 代码实现

def quickSort(arr, left=None, right=None):
    left = 0 if not isinstance(left,(int, float)) else left
    right = len(arr)-1 if not isinstance(right,(int, float)) else right
    if left < right:
        partitionIndex = partition(arr, left, right)
        quickSort(arr, left, partitionIndex-1)
        quickSort(arr, partitionIndex+1, right)
    return arr

def partition(arr, left, right):
    pivot = left
    index = pivot+1
    i = index
    while  i <= right:
        if arr[i] < arr[pivot]:
            swap(arr, i, index)
            index+=1
        i+=1
    swap(arr,pivot,index-1)
    return index-1

def swap(arr, i, j):
    arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

5. Go 代码实现

func quickSort(arr []int) []int {
	return _quickSort(arr, 0, len(arr)-1)
}

func _quickSort(arr []int, left, right int) []int {
	if left < right {
		partitionIndex := partition(arr, left, right)
		_quickSort(arr, left, partitionIndex-1)
		_quickSort(arr, partitionIndex+1, right)
	}
	return arr
}

func partition(arr []int, left, right int) int {
	pivot := left
	index := pivot + 1

	for i := index; i <= right; i++ {
		if arr[i] < arr[pivot] {
			swap(arr, i, index)
			index += 1
		}
	}
	swap(arr, pivot, index-1)
	return index - 1
}

func swap(arr []int, i, j int) {
	arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
}

6. C++版

 //标准分割函数
 Paritition1(int A[], int low, int high) {
   int pivot = A[low];
   while (low < high) {
     while (low < high && A[high] >= pivot) {
       --high;
     }
     A[low] = A[high];
     while (low < high && A[low] <= pivot) {
       ++low;
     }
     A[high] = A[low];
   }
   A[low] = pivot;
   return low;
 }

 void QuickSort(int A[], int low, int high) //快排母函数
 {
   if (low < high) {
     int pivot = Paritition1(A, low, high); 
     QuickSort(A, low, pivot - 1);
     QuickSort(A, pivot + 1, high);
   }
 }

堆排序

堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法：

大顶堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于升序排列；
小顶堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于降序排列；

堆排序的平均时间复杂度为 Ο(nlogn)。

1. 算法步骤

创建一个堆 H[0……n-1]；
把堆首（最大值）和堆尾互换；
把堆的尺寸缩小 1，并调用 shift_down(0)，目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置；
重复步骤 2，直到堆的尺寸为 1。

2. 动图演示

3. JavaScript 代码实现

var len;    // 因为声明的多个函数都需要数据长度，所以把len设置成为全局变量

function buildMaxHeap(arr) {   // 建立大顶堆
    len = arr.length;
    for (var i = Math.floor(len/2); i >= 0; i--) {
        heapify(arr, i);
    }
}

function heapify(arr, i) {     // 堆调整
    var left = 2 * i + 1,
        right = 2 * i + 2,
        largest = i;

    if (left < len && arr[left] > arr[largest]) {
        largest = left;
    }

    if (right < len && arr[right] > arr[largest]) {
        largest = right;
    }

    if (largest != i) {
        swap(arr, i, largest);
        heapify(arr, largest);
    }
}

function swap(arr, i, j) {
    var temp = arr[i];
    arr[i] = arr[j];
    arr[j] = temp;
}

function heapSort(arr) {
    buildMaxHeap(arr);

    for (var i = arr.length-1; i > 0; i--) {
        swap(arr, 0, i);
        len--;
        heapify(arr, 0);
    }
    return arr;
}

4. Python 代码实现

def buildMaxHeap(arr):
    import math
    for i in range(math.floor(len(arr)/2),-1,-1):
        heapify(arr,i)

def heapify(arr, i):
    left = 2*i+1
    right = 2*i+2
    largest = i
    if left < arrLen and arr[left] > arr[largest]:
        largest = left
    if right < arrLen and arr[right] > arr[largest]:
        largest = right

    if largest != i:
        swap(arr, i, largest)
        heapify(arr, largest)

def swap(arr, i, j):
    arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

def heapSort(arr):
    global arrLen
    arrLen = len(arr)
    buildMaxHeap(arr)
    for i in range(len(arr)-1,0,-1):
        swap(arr,0,i)
        arrLen -=1
        heapify(arr, 0)
    return arr

5. Go 代码实现

func heapSort(arr []int) []int {
	arrLen := len(arr)
	buildMaxHeap(arr, arrLen)
	for i := arrLen - 1; i >= 0; i-- {
		swap(arr, 0, i)
		arrLen -= 1
		heapify(arr, 0, arrLen)
	}
	return arr
}

func buildMaxHeap(arr []int, arrLen int) {
	for i := arrLen / 2; i >= 0; i-- {
		heapify(arr, i, arrLen)
	}
}

func heapify(arr []int, i, arrLen int) {
	left := 2*i + 1
	right := 2*i + 2
	largest := i
	if left < arrLen && arr[left] > arr[largest] {
		largest = left
	}
	if right < arrLen && arr[right] > arr[largest] {
		largest = right
	}
	if largest != i {
		swap(arr, i, largest)
		heapify(arr, largest, arrLen)
	}
}

func swap(arr []int, i, j int) {
	arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
}

计数排序

计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。

1. 动图演示

2. JavaScript 代码实现

function countingSort(arr, maxValue) {
    var bucket = new Array(maxValue+1),
        sortedIndex = 0;
        arrLen = arr.length,
        bucketLen = maxValue + 1;

    for (var i = 0; i < arrLen; i++) {
        if (!bucket[arr[i]]) {
            bucket[arr[i]] = 0;
        }
        bucket[arr[i]]++;
    }

    for (var j = 0; j < bucketLen; j++) {
        while(bucket[j] > 0) {
            arr[sortedIndex++] = j;
            bucket[j]--;
        }
    }

    return arr;
}

3. Python 代码实现

def countingSort(arr, maxValue):
    bucketLen = maxValue+1
    bucket = [0]*bucketLen
    sortedIndex =0
    arrLen = len(arr)
    for i in range(arrLen):
        if not bucket[arr[i]]:
            bucket[arr[i]]=0
        bucket[arr[i]]+=1
    for j in range(bucketLen):
        while bucket[j]>0:
            arr[sortedIndex] = j
            sortedIndex+=1
            bucket[j]-=1
    return arr

4. Go 代码实现

func countingSort(arr []int, maxValue int) []int {
	bucketLen := maxValue + 1
	bucket := make([]int, bucketLen) // 初始为0的数组

	sortedIndex := 0
	length := len(arr)

	for i := 0; i < length; i++ {
		bucket[arr[i]] += 1
	}

	for j := 0; j < bucketLen; j++ {
		for bucket[j] > 0 {
			arr[sortedIndex] = j
			sortedIndex += 1
			bucket[j] -= 1
		}
	}

	return arr
}

桶排序

桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。为了使桶排序更加高效，我们需要做到这两点：

在额外空间充足的情况下，尽量增大桶的数量
使用的映射函数能够将输入的 N 个数据均匀的分配到 K 个桶中

同时，对于桶中元素的排序，选择何种比较排序算法对于性能的影响至关重要。

1. 什么时候最快

当输入的数据可以均匀的分配到每一个桶中。

2. 什么时候最慢

当输入的数据被分配到了同一个桶中。

3. JavaScript 代码实现

function bucketSort(arr, bucketSize) {
    if (arr.length === 0) {
      return arr;
    }

    var i;
    var minValue = arr[0];
    var maxValue = arr[0];
    for (i = 1; i < arr.length; i++) {
      if (arr[i] < minValue) {
          minValue = arr[i];                // 输入数据的最小值
      } else if (arr[i] > maxValue) {
          maxValue = arr[i];                // 输入数据的最大值
      }
    }

    //桶的初始化
    var DEFAULT_BUCKET_SIZE = 5;            // 设置桶的默认数量为5
    bucketSize = bucketSize || DEFAULT_BUCKET_SIZE;
    var bucketCount = Math.floor((maxValue - minValue) / bucketSize) + 1;   
    var buckets = new Array(bucketCount);
    for (i = 0; i < buckets.length; i++) {
        buckets[i] = [];
    }

    //利用映射函数将数据分配到各个桶中
    for (i = 0; i < arr.length; i++) {
        buckets[Math.floor((arr[i] - minValue) / bucketSize)].push(arr[i]);
    }

    arr.length = 0;
    for (i = 0; i < buckets.length; i++) {
        insertionSort(buckets[i]);                      // 对每个桶进行排序，这里使用了插入排序
        for (var j = 0; j < buckets[i].length; j++) {
            arr.push(buckets[i][j]);                      
        }
    }

    return arr;
}

基数排序

基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮点数，所以基数排序也不是只能使用于整数。

1. 基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序

基数排序有两种方法：

这三种排序算法都利用了桶的概念，但对桶的使用方法上有明显差异：

基数排序：根据键值的每位数字来分配桶；
计数排序：每个桶只存储单一键值；
桶排序：每个桶存储一定范围的数值；

2. LSD 基数排序动图演示

3. JavaScript 代码实现

//LSD Radix Sort
var counter = [];
function radixSort(arr, maxDigit) {
    var mod = 10;
    var dev = 1;
    for (var i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
        for(var j = 0; j < arr.length; j++) {
            var bucket = parseInt((arr[j] % mod) / dev);
            if(counter[bucket]==null) {
                counter[bucket] = [];
            }
            counter[bucket].push(arr[j]);
        }
        var pos = 0;
        for(var j = 0; j < counter.length; j++) {
            var value = null;
            if(counter[j]!=null) {
                while ((value = counter[j].shift()) != null) {
                      arr[pos++] = value;
                }
          }
        }
    }
    return arr;
}

参考文档

Wscats · 2017-08-07T09:56:03Z

TF-IDF与余弦相似性的应用（二）：找出相似文章

Wscats · 2018-02-23T02:00:27Z

时间换空间以及空间换时间

两个数字进行交换

//时优 运用空间而减少了时间的使用
function swap(a, b) {
	var c;
	c = a;
	a = b;
	b = a;
}
//空优 运用时间而减少了空间的使用
function swap(a, b) {
	a = a + b;
	b = a - b;
	a = a - b;
}

数组去重，也是一个典型的用空间换时间的例子

function unique(arr) {
	var obj = {}
	var result = []
	for(var i in arr) {
		if(!obj[arr[i]]) {
			obj[arr[i]] = true;
			result.push(arr[i]);
		}
	}
	return result;
}

字符串中判断出现次数最多的那个字母，这个跟数组去重原理一样，用一个对象记录值得出现次数，然后再遍历对象寻找出现次数最大的那个字母

function findMaxDuplicateChar(str) {
    // 记录字母出现次数
    let charObj = {};
    for (let i = 0; i < str.length; i++) {
        if (!charObj[str[i]]) {
            charObj[str[i]] = 1;
        } else {
            charObj[str[i]] += 1;
        }
    }
    // 判断次数最多的字母
    let maxChar = '',
        maxValue = 1;
    for (var k in charObj) {
        if (charObj[k] >= maxValue) {
            maxChar = k;
            maxValue = charObj[k];
        }
    }
    return maxChar;
}
var str = 'afjghdfraaaasdenas';
var maxChar = findMaxDuplicateChar('afjghdfraaaasdenas');

Wscats · 2018-02-23T02:17:19Z

算法的效率

算法的效率主要由以下两个复杂度来评估：

复杂度	描述
时间复杂度	评估执行程序所需的时间。可以估算出程序对处理器的使用程度
空间复杂度	评估执行程序所需的存储空间。可以估算出程序对计算机内存的使用程度
常见的时间复杂度，按数量级递增排列依次为：

下面引用算法(一)时间复杂度的图来表示各种时间复杂度

常数阶O(1)
对数阶O(log2n)
线性阶O(n)
线性对数阶O(nlog2n)
平方阶O(n^2)
立方阶O(n^3)
k次方阶O(n^k)
指数阶O(2^n)

推导大O阶技巧

推导大O阶，我们可以按照如下的规则来进行推导，得到的结果就是大O表示法，例如2 n ^ 2 + 3 n + 3

用常数1来取代运行时间中所有加法常数 //2 n ^ 2 + 3 n + 1
修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项 //2 n ^ 2
如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数。 //n ^ 2

常数阶

比如高斯算法，经典的1+2+3+...99+100的和

var sum = 0, n = 100; //执行一次  
sum = (1 + n) * n / 2; //执行一次  
console.log(sum); //执行一次

因为总共运行三次，这个算法的时间复杂度：O(3)，但一般记作O(1)

下面我们看另外一个算法

var i, sum = 0, n = 100; //执行1次
for(i = 1; i <= n; i++) { //执行 n+1次 
	sum = sum + i; //执行n次 
}
console.log(sum); //执行1次

这个跟上面不同的是中间用了一个for循环的方法，所以算法的执行次数为1 + ( n + 1 ) + n + 1 = 2n + 3
上述算法的执行总次数（所需时间）会随着 n 的增大而增加，但是在for循环以外的语句并不受n的规模影响（永远都只执行一次）。所以我们可以将上述算法的执行总次数简单的记做： 2n或者简记n
这样我们就得到了我们设计的算法的时间复杂度，我们把它记作：O(n)
从感官上我们就不难看出，从算法的效率上看，O(1)<O(n)的，所以高斯的算法更快，更优秀。

线性阶

for(var i = 0; i < n; i++) {
	//时间复杂度为O(1)的算法
	...
}

上面算法循环体中的代码执行了n次，因此时间复杂度为O(n)

对数阶

对数阶时间复杂度会越来越小

var number = 1;
while(number < n) {
	number = number * 2;
	//时间复杂度为O(1)的算法
	...
}

可以看出上面的代码，随着number每次乘以2后，都会越来越接近n，当number不小于n时就会退出循环。假设循环的次数为X，则由2^x=n得出x=log₂n，因此得出这个算法的时间复杂度为O(logn)

平方阶

for循环是要阶乘的

for(var i = 0; i < n; i++) { //执行 n+1次 
	for(var j = 0; j < n; i++) { //执行 n+1次 
		//复杂度为O(1)的算法
		...
		//执行 n次 
	}
}

时间复杂度如下( n + 1)(n + 1 + n) = 2 n ^ 2 + 3 n + 1，因为只保留最高阶，所以系数和常数都被去掉，所以时间复杂度为O(n²)

参考文档

Wscats · 2018-03-17T08:31:55Z

leetcode

Wscats added the 面试题 label Aug 1, 2017

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

前端面试必备——十大经典排序算法 #14

前端面试必备——十大经典排序算法 #14

Wscats commented Aug 1, 2017 •

edited

Loading

Wscats commented Aug 7, 2017

Wscats commented Feb 23, 2018 •

edited

Loading

Wscats commented Feb 23, 2018 •

edited

Loading

Wscats commented Mar 17, 2018

前端面试必备——十大经典排序算法 #14

前端面试必备——十大经典排序算法 #14

Comments

Wscats commented Aug 1, 2017 • edited Loading

冒泡排序

1. 算法步骤

2. 动图演示

3. 什么时候最快

4. 什么时候最慢

5. JavaScript 代码实现

6. Python 代码实现

7. Go 代码实现

选择排序

1. 算法步骤

2. 动图演示

3. JavaScript 代码实现

4. Python 代码实现

5. Go 代码实现

插入排序

1. 算法步骤

2. 动图演示

3. JavaScript 代码实现

4. Python 代码实现

5. Go 代码实现

希尔排序

1. 算法步骤

2. JavaScript 代码实现

3. Python 代码实现

4. Go 代码实现

归并排序

2. 算法步骤

3. 动图演示

4. JavaScript 代码实现

5. Python 代码实现

6. Go 代码实现

快速排序

1. 算法步骤

2. 动图演示

3. JavaScript 代码实现

4. Python 代码实现

5. Go 代码实现

6. C++版

堆排序

1. 算法步骤

2. 动图演示

3. JavaScript 代码实现

4. Python 代码实现

5. Go 代码实现

计数排序

1. 动图演示

2. JavaScript 代码实现

3. Python 代码实现

4. Go 代码实现

桶排序

1. 什么时候最快

2. 什么时候最慢

3. JavaScript 代码实现

基数排序

1. 基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序

2. LSD 基数排序动图演示

3. JavaScript 代码实现

参考文档

Wscats commented Aug 7, 2017

Wscats commented Feb 23, 2018 • edited Loading

时间换空间以及空间换时间

Wscats commented Feb 23, 2018 • edited Loading

算法的效率

推导大O阶技巧

常数阶

线性阶

对数阶

平方阶

参考文档

Wscats commented Mar 17, 2018

Wscats commented Aug 1, 2017 •

edited

Loading

Wscats commented Feb 23, 2018 •

edited

Loading

Wscats commented Feb 23, 2018 •

edited

Loading