排序算法一、归并排序二、归并排序的应用 一、归并排序原理(由小到大排序): 建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法采用分治法。算法描述将待排序序列分为左边和右边,目的就是使左边和右边成为已排好的两个序列。最后将两个序列合并即可。采用分治法,将左边的待排序列进一步分为左边和右边,操作同上。至到每一个数字成一个待排序序列,此时,由下而上进行合并,最后得到一个有序序列。重点进行合并操作的时候,先            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-20 13:03:42
                            
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            该文主要讲述基本排序算法:冒泡排序,选择排序,插入排序;高级排序算法:希尔排序对比。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            PS: 最近在做练习的时候经常用到一些排序算法,记录下来,便于以后参考一、冒泡排序       具体算法描述如下: 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们两个;对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数;针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;重复步骤1~3,直到排序完成。代码实现            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            排序算法排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。 排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。1、冒泡排序比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 对每一对相邻元素            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            0. 算法复杂度排序算法时间复杂度(平均)空间复杂度稳定性冒泡排序O(n2)O(1)稳定快速排序O(nlogn)O(1)不稳定简单插入排序O(n2)O(1)稳定shell 排序O(n1.3)O(1)不稳定简单选择排序O(n2)O(1)不稳定堆排序O(nlogn)O(1)不稳定二路归并排序O(nlogn)O(n)稳定计数排序O(n + k)O(n + k)稳定桶排序O(n + k)O(n + k)稳            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            javascript 冒泡排序算法            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            英文 | https://blog.bitsrc.io/a-guide-to-sorting-algorithms-in-javascript-5b32da4eae1e翻译 | 杨小爱排序被认为是许多编程语言中的一个重要概念,因为它可以帮助我们以更快、更轻松的方式定位元素。在这篇文章中,我们将使用排序算法对数组进行排序。JavaScript 中至少有 8 种不同的排序算法。为了使这篇文章简短但仍然            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        翻译
                                                                                    
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            时间复杂度看运行情况,空间复杂度看占用的空间 冒泡排序: export default (arr) => { // 冒泡排序 for (let i = arr.length - 1, tmp; i > 0; i--) { for (let j = 0; j < i; j++) { tmp = arr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            文章目录冒泡排序选择排序插入排序归并排序辅助排序函数:merge快速排序计数排序桶排序基数排序冒泡排序每次面对如何对数组进行排序的时候,我们首先想到的就是冒泡排序,为什么呢?我想可能是我们在接触编程算法的时候,遇见的第一个算法就是冒泡排序的吧,反正我就是这样的。 记得当时老师讲解的是:循环数组,对数组相邻的两项进行比较,用Ja            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            <! flowchart 箭头图标 勿删 写在前面 个人感觉:javascript对类似排序查找这样的功能已经有了很好的封装,以致于当我们想对数组排序的时候只需要调用arr.sort()方法,而查找数组元素也只需要调用indexOf()方法或lastIndexOf()方法,我们忽略了其内部的实现。而            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.o            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            归并排序 --> 归并排序            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复的走访要排序的数列,首先将第一个元素和第二个元素进行比较,若为逆序(Ri>Rj),则将两个元素互换,然后比较第二个元素与第三个元素,以此类推,直到第n-1个元素和第n个元素进行比较为止。这一过程为第一趟冒泡排序,其结果使得最大的元素被安置在最后一个元素位置上。然后进行第二趟冒泡排序,对前n-1个元素进行同样操作,其结果是将次大的元素安置在第n-1个元素的位            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言作为一名程序员数组的排序算法是必须要掌握的,今天来图解----选择排序选择排序原理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,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。选择排序原理图(未优化)绿色为当前比对的两个对象,然后进行交换这个是我自己使用生成器写的一个小demo,有些简陋,下面是这个demo的项目地            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            排序算法冒泡排序选择排序插入排序快速排序归并排序 var arr = [3,1,2,5,4,6]冒泡排序冒泡排序算法的原理如下: 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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