本文主要是介绍JavaScript排序大揭秘：手绘图解6大常见排序算法，一网打尽，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前言
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本文用图解总结梳理了6种常见的排序算法 ，如下👇：
- 冒泡排序
- 选择排序
- 插入排序
- 快速排序
- 归并排序
- 堆排序
目录
一.冒泡排序
思路及图解
代码实现
二.选择排序
思路及图解
代码实现
三.插入排序
思路及图解
代码实现
四.快速排序
思路及图解
代码实现
五.归并排序
思路及图解
代码实现
六.堆排序
思路及图解
代码实现
结语
一.冒泡排序
思路及图解
- 基本思路
冒泡排序的基本思路：比较相邻的两个元素，将较大的元素交换到后面。通过多次遍历和两两比较，使得每一轮遍历都能确定一个当前未排序元素的最终位置，直至所有元素有序。
- 冒泡排序图解
时间复杂度：O(n^2)；空间复杂度：O(1)
代码实现
下面是用 JavaScript 实现的冒泡排序代码：
function bubbleSort(arr) {//外循环控制比较次数：n-1次for (let i = 0; i < arr.length - 1; i++) {// 内循环控制比较元素for (let j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {// 如果前一个元素比后一个元素大，则交换它们的位置if (arr[j] > arr[j + 1]) {[arr[j], arr[j + 1]] = [arr[j + 1], arr[j]]; }}}return arr;
}// 测试
const arr = [3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48];
console.log(bubbleSort(arr));
// 输出：[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]- 优化版
如果在某一轮比较中没有发生元素交换，则说明数组已经有序，可以提前结束排序过程。
function bubbleSort(arr) {let flag; // 标记位for (let i = 0; i < arr.length; i++) {flag = false;for (let j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {flag = true; // 发生了交换[arr[j], arr[j + 1]] = [arr[j + 1], arr[j]];}}if (!flag) break; // 如果一轮比较后没有发生交换，说明已经有序}return arr;
}二.选择排序
思路及图解
- 基本思路
选择排序的基本思路：每次从未排序的部分中选择最小（或最大）的元素，然后将其与未排序部分的第一个元素交换位置，直到整个数组排序完成。
- 选择排序图解
时间复杂度：O(n^2)；空间复杂度：O(1)
代码实现
下面是用 JavaScript 实现的选择排序代码：
function selectSort(arr) {for (let i = 0; i < arr.length - 1; i++) {let minIndex = i; // 假设当前位置是最小值的位置// 在未排序部分找到最小元素的索引 for (let j = i + 1; j < arr.length; j++) {if (arr[j] < arr[minIndex]) {minIndex = j;}}// 如果当前循环的索引不是最小数的索引，交换它们if(i !== minIndex) {[arr[i], arr[minIndex]] = [arr[minIndex], arr[i]];}}return arr;
}// 测试
const arr = [3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48];
console.log(selectSort(arr));
// 输出：[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]三.插入排序
思路及图解
- 基本思路
基本思想：将待排序的数组分成已排序区间和未排序区间，初始时已排序区间只有一个元素，然后逐步将未排序区间的元素插入到已排序区间的合适位置，直到整个数组排序完成。
整个过程就像打扑克牌，从牌堆顶取一张牌，找到合适的位置插入到已有牌的顺序中。
- 插入排序图解
时间复杂度：O(n^2)；空间复杂度：O(1)
代码实现
下面是用 JavaScript 实现的插入排序代码：
function insertionSort(arr) {for (let i = 1; i < arr.length; i++) {// 当前待插入的元素let current = arr[i]; let j = i - 1;// 将大于当前元素的元素都向后移动while (j >= 0 && arr[j] > current) {arr[j + 1] = arr[j];j--;}// 找到合适的位置插入当前元素arr[j + 1] = current; }return arr;
}// 测试
const arr = [3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48];
console.log(insertionSort(arr));
// 输出：[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]四.快速排序
思路及图解
- 基本思路
快排采用分治的思想，选择一个基准元素，将数组分割成两个子数组，小于基准元素的放在左边，大于基准元素的放在右边，然后对这两个子数组进行递归排序，直到左右两部分只剩下一个数。
- 快速排序图解
时间复杂度：O(nlogn)；空间复杂度：O(logn)
代码实现
下面是用 JavaScript 实现的快速排序代码：
function quickSort(arr) {//递归出口，如果数组长度小于等于1，直接返回数组，无需排序if (arr.length <= 1) {return arr; }// 选取数组的第一个元素作为基准元素const pivot = arr[0]; // 用于存放小于等于基准元素的部分const left = []; // 用于存放大于基准元素的部分const right = []; // 将小于等于基准元素的数放入 left 数组，大于基准元素的放入 right 数组for (let i = 1; i < arr.length; i++) {if (arr[i] <= pivot) {left.push(arr[i]); } else {right.push(arr[i]); }}// 递归地对左右两个部分进行排序return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)];
}// 测试
const arr = [3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48];
console.log(quickSort(arr));
// 输出：[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]五.归并排序
思路及图解
- 基本思路
归并排序是一种经典的分治算法，核心思想是将待排序数组分成若干个子序列，分别进行排序，然后将已排序的子序列合并成更大的有序序列，直到整个数组排序完成。
- 归并排序图解
时间复杂度：O(nlogn)；空间复杂度：O(n)
代码实现
下面是用 JavaScript 实现的归并排序代码：
function mergeSort(arr) {// 如果数组长度小于 2，不需要排序，直接返回if (arr.length < 2) {return arr;}let mid = Math.floor(len / 2);// 将数组从中间位置分为左右两个子数组let l = arr.slice(0, mid);let r = arr.slice(mid);// 递归调用mergeSort对左右两个子数组进行排序，并将结果合并return merge(mergeSort(l), mergeSort(r));
}function merge(left, right) {let arr = [];// 排序并合并两个数组while (left.length && right.length) {if (left[0] <= right[0]) {arr.push(left.shift());} else {arr.push(right.shift());}}// 合并左右子数组中剩余的元素return arr.concat(left, right);
}// 测试
const arr = [3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48];
console.log(mergeSort(arr));
// 输出：[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]六.堆排序
思路及图解
- 基本思路
堆排序的基本思路：先将待排序的数组构建成一个最大堆（或最小堆），然后依次将堆顶元素与堆尾元素交换并重新调整堆，重复这个过程直到整个数组排序完成。
1.构建最大堆。将待排序的数组视为完全二叉树，从最后一个非叶子节点开始，依次向前调整节点，使得每个节点都满足父节点的值大于或等于子节点的值。
2.交换并调整堆。将堆顶元素（即当前最大的元素）与堆尾元素交换，然后重新调整剩余的元素，使得剩余元素重新构成一个最大堆。重复这个过程，直到所有元素都被排序完成。
- 堆排序图解
时间复杂度：O(nlogn)；空间复杂度：O(1)
代码实现
下面是用 JavaScript 实现的堆排序代码：
// 调整堆，使得剩余元素重新构成最大堆
function heapify(arr, n, i) {let l = i * 2 + 1;let r = i * 2 + 2;let max = i;// 找出左右子节点和当前节点中的最大值if (l < n && arr[l] > arr[max]) {max = l;}if (r < n && arr[r] > arr[max]) {max = r;}// 如果最大值不是当前节点，交换节点并继续调整堆if (max !== i) {[arr[max], arr[i]] = [arr[i], arr[max]];heapify(arr, n, max);}
}
// 堆排序
function heapSort(arr) {let len = arr.length;// 建立大根堆，从最后一个非叶子节点开始let last = Math.floor((len - 2) / 2);for (let i = last; i >= 0; i--) {heapify(arr, len, i);}// 每次把堆顶的数与最后一个数交换，并重新调整堆for (let i = 0; i < len; i++) {[arr[0], arr[len - 1 - i]] = [arr[len - 1 - i], arr[0]];heapify(arr, len - 1 - i, 0);}return arr;
}// 测试
const arr = [3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48];
console.log(heapSort(arr));
// 输出：[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]结语
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