知識擴充:
時間複雜度:演算法的時間複雜度是一個函數,描述了演算法的運行時間。時間複雜度越低,效率越高。
自我理解:一個演算法,運行了幾次時間複雜度就為多少,如運行了n次,則時間複雜度為O(n)。
1.冒泡排序
解析:1.比較相鄰的兩個元素,如果前一個比後一個大,則交換位置。
2.第一輪的時候最後一個元素應該是最大的一個。
3.按照步驟一的方法進行相鄰兩個元素的比較,這個時候由於最後一個元素已經是最大的了,所以最後一個元素不用比較。
function sort(elements){ for(var i=0;i<elements.length-1;i++){ for(var j=0;j<elements.length-i-1;j++){ if(elements[j]>elements[j+1]){ var swap=elements[j]; elements[j]=elements[j+1]; elements[j+1]=swap; } } } } var elements = [3, 1, 5, 7, 2, 4, 9, 6, 10, 8]; console.log('before: ' + elements); sort(elements); console.log(' after: ' + elements);
2.快速排序
解析:快速排序是對冒泡排序的一種改進,第一趟排序時將資料分成兩部分,一部分比另一部分的所有資料都要小。然後遞歸調用,在兩邊都實行快速排序。
function quickSort(elements) { if (elements.length <= 1) { return elements; } var pivotIndex = Math.floor(elements.length / 2); var pivot = elements.splice(pivotIndex, 1)[0]; var left = []; var right = []; for (var i = 0; i < elements.length; i++){ if (elements[i] < pivot) { left.push(elements[i]); } else { right.push(elements[i]); } } return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right)); }; var elements=[5,6,2,1,3,8,7,1.2,5.5,4.5]; alert(quickSort(elements));
3.插入排序
解析:
(1) 從第一個元素開始,該元素可以認為已經被排序
(2) 下一個元素,在已經取出的元素序列中從後排序前掃描
(3) 如果該元素(已排序)大於新元素,將該元素移到下一位置
(4) 重複步驟3,直到找到已排序的元素小於或等於新元素的位置
(5)將新元素插入到下一個位置
(6) 重複步驟2
insertSort: function(elements) { var i = 1, j, step, key, len = elements.length; for (; i < len; i++) { step = j = i; key = elements[j]; while (--j > -1) { if (elements[j] > key) { elements[j + 1] = elements[j]; } else { break; } } elements[j + 1] = key; } return elements; }
2.二分查找
解析:二分查找,也為折半查找。首先要找出一個中間值,透過與中間值比較,大的放又,小的放在左邊。再在兩邊尋找中間值,持續以上操作,直到找到所在位置為止。
(1)遞歸方法
function binarySearch(data,item,start,end){ var end=end || data.length-1; var start=start || 0; var m=Math.floor((start+end)/2); if(item==data[m]){ return m; }else if(item<data[m]){ return binarySearch(data,item,start,m-1) //递归调用 }else{ return binarySearch(data,item,m+1,end); } return false; } var arr=[34,12,5,123,2,745,32,4]; binary(arr,5);
(2)非遞歸方法
function binarySearch(data, item){ var h = data.length - 1, l = 0; while(l <= h){ var m = Math.floor((h + l) / 2); if(data[m] == item){ return m; } if(item > data[m]){ l = m + 1; }else{ h = m - 1; } } return false; } var arr=[34,12,5,123,2,745,32,4]; binarySearch(arr,5);