引言:
許多網際網路公司在招聘前端開發人才時,不僅考察面試者對於前端知識的掌握程度,資料結構與演算法也漸漸成為了默許的要求。
除了考察連結串列、二叉樹、圖等資料結構以外,在演算法中最具有代表性的就是“手撕”快速排序演算法。
快速排序演算法,對於大多數人而言確實具有一定的難度。排序思路,程式碼設計以及難以理解的遞迴思想。
本文一步步帶你寫基於原生JavaScript語言的快速排序演算法。
思想:
快速排序最核心的是分治思想,顧名思義,分而治之。
簡單來說就是,按照一個標準(也稱基準),將一個集合劃分為多個集合,分開求解。
再通俗一點就是,將強大的敵軍分成一塊一塊的,再逐個擊破。
舉個例子:
這個陣列是亂序的。現在我們模擬快速排序的過程。
首先第一趟是這樣的:
1.我們規定基準是當前陣列第一個元素,也就是array[0]。
2.將當前陣列遍歷,比基準小的放left裡,大的放right裡。
3.一趟完成時,array會被劃分為left、mid和right三部分。
如圖所示:沒有比mid小的元素,所以left陣列裡是空的;除mid外,其他比mid值大的元素全在right裡。
第二趟也是同樣的道理:
1.對於left陣列為空,則忽略。
2.對於right陣列,裡邊的元素數量不止一個,那麼就可以進行第二趟快排了:
接著再對left和right分別進行劃分,快排,巨集觀看來就是這樣:
這種結構是不是非常熟悉,有點像二叉樹呢?
設計與實現:
我們搞懂了過程,現在我們需要設計演算法了。
在筆試中需要手撕快排,最好的辦法就是儘量精簡程式碼,寫著也容易,看著也舒服!
根據前邊我們看到的結構,是不是能夠聯想到二叉樹的遍歷呢?
二叉樹遍歷最精簡的程式碼就是使用遞迴。(不管先序、中序還是後序)
說白了,遞迴就是在函式中呼叫自己,返回自己。
但最重要的還是要有個終止條件,也就是當陣列中的元素數量不大於一個時,就沒必要排序了。
無論怎樣,先定義個quickSort方法:
function quickSort(arr) { if (arr.length <= 1) { return arr; } }
然後我們還需要定義陣列left和right,還要將mid初始化為arr[0]。
function quickSort(arr) { if (arr.length <= 1) { return arr; } let left = []; let right = []; let mid = arr[0]; }
這時我們就要遍歷陣列了,從mid後邊的元素開始。
若第i個元素比mid小,就放到left中。
若第i個元素比mid大或者一樣大,就放到right中。
所以,上程式碼:
function quickSort(arr) { if (arr.length <= 1) { return arr; } let left = []; let right = []; let mid = arr[0]; for (let i = 1; i < arr.length; i++) { if (arr[i] < mid) { left.push(arr[i]); } else { right.push(arr[i]); } } }
這樣,第一趟排序的結果就可以知道了,我們用js的concat方法將left、mid和right拼接一下。
function quickSort(arr) { if (arr.length <= 1) { return arr; } let left = []; let right = []; let mid = arr[0]; for (let i = 1; i < arr.length; i++) { if (arr[i] < mid) { left.push(arr[i]); } else { right.push(arr[i]); } } return left.concat(mid, right); }
我們執行一下,看結果:
我們用流程推理一下,果然是第一趟排序的結果。
接下來,我們需要進行第二趟、第三趟……最後一趟排序。
這時我們就要用到遞迴思想了,我們需要對left和right再進行quickSort方法的呼叫。
那麼顯而易見,這麼寫就順理成章了:
function quickSort(arr) { if (arr.length <= 1) { return arr; } let left = []; let right = []; let mid = arr[0]; for (let i = 1; i < arr.length; i++) { if (arr[i] < mid) { left.push(arr[i]); } else { right.push(arr[i]); } } return quickSort(left).concat(mid, quickSort(right)); }
好了,這個方法寫完了,一切都是那麼合理,我們呼叫一下看看結果:
console.log(quickSort([1, 5, 2, 3, 6, 8, 8, 7, 4]));
和想象中的一樣,一切都在計劃中:
至此,快速排序就寫完了,至少在筆試中這麼寫足夠用了!
分析:
對於快速排序,平均情況的時間複雜度為:O(n*lgn)。
當一個序列基本有序,就個別一個元素位置不對,那麼也就是快速排序演算法的最差情況,時間複雜度為:O(n*n)。
所以,與其他排序演算法相比,快速排序的價效比還是最高的,因此使用也最廣泛。