JavaScript排序，不僅是冒泡

作編程，排序是個必然的需求。前端也不例外，雖然很少，可是你確定會遇到。

不過說到排序，最容易想到的就是冒泡排序，選擇排序，插入排序了。

冒泡排序

依次比較相鄰的兩個元素，若是後一個小於前一個，則交換，這樣從頭至尾一次，就將最大的放到了末尾。

從頭至尾再來一次，因爲每進行一輪，最後的都已是最大的了，所以後一輪須要比較次數能夠比上一次少一個。雖然你仍是可讓他從頭至尾來比較，可是後面的比較是沒有意義的無用功，爲了效率，你應該對代碼進行優化。

圖片演示以下：

代碼實現：

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]) { // 相鄰元素兩兩對比 var temp = arr[j+1]; // 元素交換 arr[j+1] = arr[j]; arr[j] = temp; } } } return arr; }

選擇排序

選擇排序我以爲是最簡單的了，大一學VB的時候，就只記住了這個排序方法，原理很是簡單：每次都找一個最大或者最小的排在開始便可。

1. 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

2. 再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小（大）元素，而後放到已排序序列的末尾。

3. 重複第二步，直到全部元素均排序完畢。

動圖演示：

代碼演示：

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; // 將最小數的索引保存 } } temp = arr[i]; arr[i] = arr[minIndex]; arr[minIndex] = temp; } return arr; }

插入排序

插入排序也比較簡單。就像打撲克同樣，依次將拿到的元素插入到正確的位置便可。

1. 將第一待排序序列第一個元素看作一個有序序列，把第二個元素到最後一個元素當成是未排序序列。

2. 從頭至尾依次掃描未排序序列，將掃描到的每一個元素插入有序序列的適當位置。（若是待插入的元素與有序序列中的某個元素相等，則將待插入元素插入到相等元素的後面。）

動圖演示：

代碼示例：

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; }

簡單的代價是低效

上面三種都是很是簡單的排序方法，簡單的同時呢，效率也會比較低，仍是拿這本書裏的對比圖來講明：

時間複雜度都高達 O(n^2) ,而它們後面的一些排序算法時間複雜度基本都只有 O(n log n) 。

個人強迫症又犯了，我想要高效率一點的排序方法。

歸併排序

簡單把這本書的內容過了一遍，當時就理解了這個歸併排序，所以這裏就談一下這個歸併排序吧。

基本原理是分治法，就是分開而且遞歸來排序。

步驟以下：

1. 申請空間，使其大小爲兩個已經排序序列之和，該空間用來存放合併後的序列；
2. 設定兩個指針，最初位置分別爲兩個已經排序序列的起始位置；
3. 比較兩個指針所指向的元素，選擇相對小的元素放入到合併空間，並移動指針到下一位置；
4. 重複步驟 3 直到某一指針達到序列尾；
5. 將另外一序列剩下的全部元素直接複製到合併序列尾。

動圖演示：

代碼示例：

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; }

既然是個愛折騰的人，折騰了總得看看效果吧。

效率測試

因爲我學這個來進行排序不是對簡單數組，數組內都是對象，要對對象的某個屬性進行排序，還要考慮升降序。

所以個人代碼實現以下：

/** * [歸併排序] * @param {[Array]} arr [要排序的數組] * @param {[String]} prop [排序字段，用於數組成員是對象時，按照其某個屬性進行排序，簡單數組直接排序忽略此參數] * @param {[String]} order [排序方式 省略或asc爲升序 不然降序] * @return {[Array]} [排序後數組，新數組，並不是在原數組上的修改] */ var mergeSort = (function() { // 合併 var _merge = function(left, right, prop) { var result = []; // 對數組內成員的某個屬性排序 if (prop) { while (left.length && right.length) { if (left[0][prop] <= right[0][prop]) { result.push(left.shift()); } else { result.push(right.shift()); } } } else { // 數組成員直接排序 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; }; var _mergeSort = function(arr, prop) { // 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, prop), _mergeSort(right, prop), prop); }; return function(arr, prop, order) { var result = _mergeSort(arr, prop); if (!order || order.toLowerCase() === 'asc') { // 升序 return result; } else { // 降序 var _ = []; result.forEach(function(item) { _.unshift(item); }); return _; } }; })();

須要對哪一個屬性進行排序是不肯定，能夠隨意指定，所以寫成了參數。有因爲不想讓這些東西在每次循環都進行判斷，所以代碼有點冗餘。

關於降序的問題，也沒有加入參數中，而是簡單的升序後再逆序輸出。緣由是不想讓每次循環遞歸裏都去判斷條件，因此簡單處理了。

下面就是見證效率的時候了，一段數據模擬：

var getData = function() { return Mock.mock({ "list|1000": [{ name: '@cname', age: '@integer(0,500)' }] }).list; };

實際測試來啦：

// 效率測試 var arr = getData(); console.time('歸併排序'); mergeSort(arr, 'age'); console.timeEnd('歸併排序'); console.time('冒泡排序'); for (var i = 0, l = arr.length; i < l - 1; ++i) { var temp; for (var j = 0; j < l - i - 1; ++j) { if (arr[j].age > arr[j + 1].age) { temp = arr[j + 1]; arr[j + 1] = arr[j]; arr[j] = temp; } } } console.timeEnd('冒泡排序');

進行了五次，效果以下：

// 歸併排序: 6.592ms // 冒泡排序: 25.959ms // 歸併排序: 1.334ms // 冒泡排序: 20.078ms // 歸併排序: 1.085ms // 冒泡排序: 16.420ms // 歸併排序: 1.200ms // 冒泡排序: 16.574ms // 歸併排序: 2.593ms // 冒泡排序: 12.653ms

最低4倍，最高近16倍的效率之差仍是比較滿意的。

雖然 1000 條數據讓前端排序的可能性不大，可是幾十上百條的狀況仍是有的。另外因爲node， JavaScript 也能運行的服務端了，這個效率的提高也仍是有用武之地的。

一點疑問

歸併排序裏面使用了遞歸，在《數據結構與算法 JavaScript 描述》中，做者給出了自下而上的迭代方法。可是對於遞歸法，做者卻認爲：

However, it is not possible to do so in JavaScript, as the recursion goes too deep for the language to handle.

然而，在 JavaScript 中這種方式不太可行，由於這個算法的遞歸深度對它來說太深了。

gitbook上這本書的做者對此有疑問，我也有疑問。

歸併中雖然用了遞歸，可是他是放在 return 後的呀。關於在renturn後的遞歸是有尾遞歸優化的呀。

關於尾遞歸優化是指：原本外層函數內部再調用一個函數的話，因爲外層函數須要等待內層函數返回後才能返回結果，進入內層函數後，外層函數的信息，內存中是必須記住的，也就是調用堆棧。而內部函數放在 return 關鍵字後，就表示外層函數到此也就結束了，進入內層函數後，沒有必要再記住外層函數內的全部信息。

上面是個人理解的描述，不知道算不算準確。 chrome 下已經能夠開啓尾遞歸優化的功能了，我以爲這個遞歸是不應影響他在 JavaScript 下的使用的。

最後

有興趣的話，推薦讀讀這本書，進行排序的時候，能夠考慮一些更高效的方法。

不過須要注意的是，這些高效率的排序方法，通常都須要相對較多的額外內存空間，須要權衡一下。

另外，很是小規模的數據就沒有必要了。一是影響過小，而是咱們人的效率問題，一分鐘能從頭寫個冒泡、選擇、插入的排序方法，而換成是歸併排序呢？

 

來自：http://blog.cdswyda.com/post/javascript/2017-03-22-js-sort-not-only-bubblesort