前端面試常考的10大排序算法

時間 2019-12-01

標籤前端面試排序算法欄目快樂工作简体版

原文原文鏈接

序言

前端崗相比其餘IT崗位，算法的要求仍是比較低的。可是小白的我曾經經歷騰訊、阿里、百度等大廠的校招面試，發現基本算法思想仍是必須掌握的。因而最近幾年開始慢慢研究基本的算法，發現《數據結構與算法JavaScript描述》特別適合前端閱讀。前端

接下來咱們分析下面試常考的10大算法思想和使用場景。git

1、冒泡排序（Bubble Sort）

冒泡排序，是交換排序中最簡單的排序方法，其主要思想是：在待排序序列中選兩相鄰記錄的數字，若是反序則交換，直到沒有反序的數列爲止。面試

一、算法描述

比較相鄰的元素。若是第一個比第二個大，就交換它們兩個；
對每一對相鄰元素做一樣的工做，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；
針對全部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。

二、代碼實現

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]) {// 相鄰元素兩兩比較
                var temp = arr[j+1];// 元素交換
                arr[j+1] = arr[j];
                arr[j] = temp;
            }
        }
    }
    return arr;
}
複製代碼

2、快速排序（Quick Sort）

快速排序，是對冒泡排序的一種改進。在快速排序中，記錄的比較和移動的是從兩端向中間進行，數值大的記錄一次就能從前面移動到後面，數值小的記錄一次就能從後面移動到前面，從而減小了總的比較次數和移動次數。算法

一、算法描述

快速排序使用分治法把一個數列（list）分爲2個數列（sub-lists），具體算法以下：shell

從數列中挑出一個元素，稱爲「基準」（pivot）；
從新排序數列，全部元素比基準值小的擺放在基準前面，全部元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數能夠到任一邊）。在這個分區退出以後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱爲分區（partition）操做；
遞歸地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。

二、代碼實現

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);
    }
}
// 分區操做
function partition(arr, left, right) { 
    // 設定基準值pivot
    var pivot = left,
        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;
}
// 交換數據
function swap(arr, i, j) {
    var temp = arr[i];
    arr[i] = arr[j];
    arr[j] = temp;
}
複製代碼

3、插入排序（Insertion Sort）

插入排序，是一類藉助「插入」進行排序的方法，其主要思想是：每次將一個待排序的數字按其關鍵碼的大小插入到一個已排好的有序序列中，直到所有數字排好序。 api

一、算法描述

插入排序採用in-place在數組上實現，具體算法描述以下：數組

從第一個元素開始，該元素能夠認爲已經被排序；
取出下一個元素，在已經排序的元素序列中從後向前掃描；
若是該元素（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。

二、代碼實現

function insertionSort(arr) {
    var len = arr.length;
    var preIndex, current;// 從後向前掃描索引，當前元素數值
    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;
}
複製代碼

4、希爾排序（Shell Sort）

希爾排序，是對插入排序的一種改進，其排序的基本思想：先將整個待排序序列分割成若干個子序列，在子序列分別進行直接插入排序，待整個序列基本有序時，再對總體序列進行一次插入排序。 bash

一、算法描述

選擇一個增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1；
按增量序列個數k，對序列進行k 趟排序；
每趟排序，根據對應的增量ti，將待排序列分割成若干長度爲m 的子序列，分別對各子表進行直接插入排序。僅增量因子爲1 時，整個序列做爲一個表來處理，表長度即爲整個序列的長度。

二、代碼實現

function SellSort(arr) {
    var len = arr.length;
    for(var gap = Math.floor(len / 2); gap > 0; gap = Math.floor(gap / 2)) {
        // 多個分組交替執行
        for(var i = gap; i < len;i++) {
            var j = i;
            var current = arr[i];
            while (j - gap >= 0 && current < arr[j - gap]) {
                 arr[j] = arr[j - gap];
                 j = j - gap;
            }
            arr[j] = current;
        }
    }
    return arr;
}
複製代碼

5、選擇排序（Selection Sort）

選擇排序，是一種簡單直觀的排序算法，其基本思想是：首先在待排序序列中選出最小值，存放在排序序列起始位置，而後再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小元素，放到已排序序列末尾。以此類推，直到全部元素均排序完畢。數據結構

一、算法描述

n個記錄的直接選擇排序可通過n-1趟直接選擇排序獲得有序結果。具體算法描述以下：函數

初始狀態：無序區爲R[1..n]，有序區爲空；
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爲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+1..n)分別變爲記錄個數增長1個的新有序區和記錄個數減小1個的新無序區；
n-1趟結束，數組有序化了。

二、代碼實現

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;
            }
        }
        temp = arr[i];
        arr[i] = arr[minIndex];
        arr[minIndex] = temp;
    }
    return arr;
}
複製代碼

6、堆排序（Heap Sort）

堆排序，是利用堆數據結構設計的一種排序算法。堆是具備下列性質的徹底二叉樹：每一個結點的值都小於或等於其左右孩子結點的值（稱爲小根堆）；或者每一個結點的值都大於或等於其左右孩子結點的值（稱爲大根堆）。

一、算法描述

將初始待排序關鍵字序列(R1,R2….Rn)構建成大頂堆，此堆爲初始的無序區；
將堆頂元素R[1]與最後一個元素R[n]交換，此時獲得新的無序區(R1,R2,……Rn-1)和新的有序區(Rn),且知足R[1,2…n-1]<=R[n]；
因爲交換後新的堆頂R[1]可能違反堆的性質，所以須要對當前無序區(R1,R2,……Rn-1)調整爲新堆，而後再次將R[1]與無序區最後一個元素交換，獲得新的無序區(R1,R2….Rn-2)和新的有序區(Rn-1,Rn)。不斷重複此過程直到有序區的元素個數爲n-1，則整個排序過程完成。

二、代碼實現

// 多個函數須要用到數據長度，把len設爲全局變量
var len; 
// 創建大頂堆
function buildMaxHeap(arr) {
    len = arr.length;
    for(var i = Math.floor(len/2); i >= 0;i--) {
        heapify(arr, i);
    }
}
// 堆調整
function heapify(arr, i) {
     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);
}
複製代碼

7、歸併排序（Merge Sort）

歸併排序，是一種藉助「歸併」進行排序的方法，歸併的含義是將兩個或兩個以上的有序序列歸併成一個有序序列的過程。歸併排序的主要思想：將若干有序序列逐步歸併，最終歸併爲一個有序序列。

一、算法描述

把長度爲n的輸入序列分紅兩個長度爲n/2的子序列；
對這兩個子序列分別採用歸併排序；
將兩個排序好的子序列合併成一個最終的排序序列。

二、代碼實現

function mergeSort(arr) {  //採用自上而下的遞歸方法
    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;
}
複製代碼

8、計數排序（Counting Sort）

計數排序，不是基於比較的排序算法，其核心在於將輸入的數據值轉化爲鍵存儲在額外開闢的數組空間中。做爲一種線性時間複雜度的排序，計數排序要求輸入的數據必須是有肯定範圍的整數。

一、算法描述

找出待排序的數組中最大和最小的元素；
統計數組中每一個值爲i的元素出現的次數，存入數組C的第i項；
對全部的計數累加（從C中的第一個元素開始，每一項和前一項相加）；
反向填充目標數組：將每一個元素i放在新數組的第C(i)項，每放一個元素就將C(i)減去1。

二、代碼實現

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;
}
複製代碼

9、桶排序（Bucket Sort）

桶排序，是一種簡單的分配排序，其工做原理：假設輸入數據服從均勻分佈，將數據分到有限數量的桶裏，每一個桶再分別排序（有可能再使用別的排序算法或是以遞歸方式繼續使用桶排序進行排）。

一、算法描述

設置一個定量的數組看成空桶；
遍歷輸入數據，而且把數據一個一個放到對應的桶裏去；
對每一個不是空的桶進行排序；
從不是空的桶裏把排好序的數據拼接起來。

二、代碼實現

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];                // 輸入數據的最小值
      } else if (arr[i] > maxValue) {
          maxValue = arr[i];                // 輸入數據的最大值
      }
    }
 
    // 桶的初始化
    var DEFAULT_BUCKET_SIZE = 5;            // 設置桶的默認數量爲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] = [];
    }
 
    // 利用映射函數將數據分配到各個桶中
    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]);                      // 對每一個桶進行排序，這裏使用了插入排序
        for (var j = 0; j < buckets[i].length; j++) {
            arr.push(buckets[i][j]);                     
        }
    }
 
    return arr;
}
複製代碼

10、基數排序（Radix Sort）

基數排序，是按照低位先排序，而後收集；再按照高位排序，而後再收集；依次類推，直到最高位。

一、算法描述

取得數組中的最大數，並取得位數；
arr爲原始數組，從最低位開始取每一個位組成radix數組；
對radix進行計數排序（利用計數排序適用於小範圍數的特色）。

二、代碼實現

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;
}
複製代碼