先看一下各個演算法的時間複雜度和空間複雜度
說明：
時間複雜度：指的是一個演算法執行所耗費的時間
空間複雜度指：執行完一個程式所需記憶體的大小
穩定指：如果a=b,a在b的前面，排序後a仍然在b的前面
不穩定指：如果a=b，a在b的前面，排序後可能會交換位置
下面主要通過文字和動圖介紹氣泡排序、選擇排序、快速排序和插入排序這些經典的排序演算法，並用js程式碼實現
1. 氣泡排序（Bubble Sort）
氣泡排序可謂是最經典的排序演算法了，它是基於比較的排序演算法，其優點是實現簡單，排序數量較小時效能較好。
它重複地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果它們的順序錯誤就把它們交換過來。走訪數列的工作是重複地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。這個演算法的名字由來是因為越小的元素會經由交換慢慢“浮”到數列的頂端。
1. 1 演算法原理
相鄰的資料進行兩兩比較，小數放在前面，大數放在後面，如果前面的資料比後面的資料大，就交換這兩個數的位置。也可以實現大數放在前面，小數放在後面，如果前面的資料比後面的小，就交換兩個的位置。要實現上述規則需要用到兩層for迴圈。
1. 2 演算法描述
- 比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大，就交換它們兩個；
- 對每一對相鄰元素作同樣的工作，從開始第一對到結尾的最後一對，這樣在最後的元素應該會是最大的數；
- 針對所有的元素重複以上的步驟，除了最後一個；
- 重複步驟1~3，直到排序完成。
1. 3 動圖演示
1. 4 js程式碼實現
function bubbleSort(arr) {
var len = arr.length;
for (var i = 0; i < len; i++) {
for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) { // 相鄰元素兩兩對比
// 元素交換
/** 1.使用中間變數 **/
var temp = arr[j + 1];
arr[j + 1] = arr[j]
arr[j] = temp
/** 2.適用純數字的陣列排序 **/
arr[j] = arr[j] + arr[j + 1]
arr[j + 1] = arr[j] - arr[j + 1]
arr[j] -= arr[j + 1]
/** 3.使用es6解構賦值 **/
[arr[j]， arr[j + 1]] = [arr[j + 1], arr[j]]
}
}
}
return arr;
}
複製程式碼氣泡排序演算法優化
function bubbleSort(arr) {
var len = arr.length;
for (var i = 0; i < len; i++) {
var exchange=false; // 交換標誌
for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) { // 相鄰元素兩兩對比
[arr[j], arr[j + 1]] = [arr[j + 1], arr[j]] // 元素交換
exchange=true; //
}
}
if(!exchange){ // 若本趟排序未發生交換，提前終止演算法
break;
}
}
return arr;
}
複製程式碼2. 選擇排序（Selection Sort）
表現最穩定的排序演算法之一，因為無論什麼資料進去都是O(n²)的時間複雜度。。。所以用到它的時候，資料規模越小越好。唯一的好處可能就是不佔用額外的記憶體空間了吧。
2. 1 演算法原理
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，然後，再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小（大）元素，然後放到已排序序列的末尾。以此類推，直到所有元素均排序完畢。
2. 2 演算法描述
n個記錄的直接選擇排序可經過n-1趟直接選擇排序得到有序結果。具體演算法描述如下：
- 初始狀態：無序區為R[1..n]，有序區為空；
- 第i趟排序(i=1,2,3…n-1)開始時，當前有序區和無序區分別為R[1..i-1]和R(i..n）。該趟排序從當前無序區中-選出關鍵字最小的記錄R[k]，將它與無序區的第1個記錄R交換，使R[1..i]和R[i+..n)分別變為記錄個數增加1個的新有序區和記錄個數減少1個的新無序區；
- n-1趟結束，陣列有序化了。
2. 3 動圖演示
2. 4 js程式碼實現
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]) { //尋找最小的數
minIndex = j; //將最小數的索引儲存
}
}
temp = arr[i];
arr[i] = arr[minIndex];
arr[minIndex] = temp;
}
return arr;
}
複製程式碼3. 插入排序（Insertion Sort）
插入排序（Insertion-Sort）的演算法描述是一種簡單直觀的排序演算法。
3. 1 演算法原理
它的工作原理是通過構建有序序列，對於未排序資料，在已排序序列中從後向前掃描，找到相應位置並插入。插入排序在實現上，通常採用in-place排序（即只需用到O(1)的額外空間的排序），因而在從後向前掃描過程中，需要反覆把已排序元素逐步向後挪位，為最新元素提供插入空間。
3. 2 演算法描述
一般來說，插入排序都採用in-place在陣列上實現。具體演算法描述如下：
- 從第一個元素開始，該元素可以認為已經被排序；
- 取出下一個元素，在已經排序的元素序列中從後向前掃描；
- 如果該元素（已排序）大於新元素，將該元素移到下一位置；
- 重複步驟3，直到找到已排序的元素小於或者等於新元素的位置；
- 將新元素插入到該位置後；
- 重複步驟2~5。
3. 3 動圖演示
3. 4 js程式碼實現
function insertSort(arr) {
// 從1位置開始遍歷arr中每元素，同時宣告空變數temp
for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] < arr[i - 1]) { // 如果當前元素<前一個元素
let temp = arr[i] // 將當前元素值臨時儲存在temp中
let p = i - 1 // 定義變數 p = i- 1
// 迴圈 條件：
// 1. p>=0且temp小於p位置的元素
while (p >= 0 && temp < arr[p]) {
// 迴圈體： 將P位置的值賦值給p的後一個元素
arr[p + 1] = arr[p]
p-- // p向前移動一個
}
arr[p + 1] = temp // 將temp的值賦值給p+1位置的元素
}
}
}
複製程式碼4. 快速排序（Selection Sort）
快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序 n 個專案要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 演算法更快，因為它的內部迴圈（inner loop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。
4. 1 演算法原理
快速排序又是一種分而治之思想在排序演算法上的典型應用。本質上來看，快速排序應該算是在氣泡排序基礎上的遞迴分治法。
4. 2 演算法描述
- 選基準：在資料結構中選擇一個元素作為基準(pivot
- 劃分割槽：參照基準元素值的大小，劃分無序區，所有小於基準元素的資料放入一個區間，所有大於基準元素的資料放入另一區間，分割槽操作結束後，基準元素所處的位置就是最終排序後它應該所處的位置
- 遞迴：對初次劃分出來的兩個無序區間，遞迴呼叫第 1步和第 2步的演算法，直到所有無序區間都只剩下一個元素為止。
4. 3 動圖演示
4. 4 js程式碼實現
function quickSort(arr){
//如果arr.length<=1,則直接返回arr
if(arr.length<=1){return arr}
// arr的元素個數/2，再下去整，將值儲存在pivotIndex中
var pivotIndex=Math.floor(arr.length/2);
// 將arr中pivotIndex位置的元素，儲存在變數pivot中
var pivot=arr[pivotIndex];
//宣告空陣列left和right
var left=[];
var right=[];
for(var i=0;i<arr.length;i++){ // 遍歷arr中每個元素
if(i !== pivotIndex){ // 如果i !== pivotIndex
if(arr[i]<=pivot){ // 如果當前元素值<pivot
left.push(arr[i]); // 就將當前值壓入left
}else{
right.push(arr[i]); // 就將當前值壓入right
}
}
}
//遞迴
return quickSort(left).concat(pivot, quickSort(right)); // 連結多個陣列到 left 從小到大
}
複製程式碼參考文獻
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