深入剖析 JavaScript 数组排序算法：快速、归并和插入排序 (深入剖析java虚拟机)

在编程中，数组排序是一个常见的操作。它通常用于对数据进行排序，以使其更容易查找或处理。JavaScript 提供了多种内置的排序算法，例如 sort() 方法。但是，了解底层排序算法如何工作的原理非常重要，以便在需要时可以有效地使用它们。

本文将深入剖析 JavaScript 中三种最常用的数组排序算法：快速排序、归并排序和插入排序。我们将探讨每种算法的步骤、时间复杂度和优缺点，以帮助你了解它们在不同情况下的适用性。

快速排序

快速排序是一种分而治之的算法，它将数组划分为两个较小的子数组，对它们进行递归排序，然后合并排序后的子数组。

快速排序的过程如下：

1. 选择数组中的一个元素作为枢轴点。 2. 对数组进行分区，将所有小于枢轴点的元素移动到其左侧，所有大于枢轴点的元素移动到其右侧。 3. 对两个子数组（左子数组和右子数组）递归调用快速排序。 4. 合并排序后的子数组。

快速排序的时间复杂度为 O(n log n)（平均情况下），最坏情况下的时间复杂度为 O(n ² )。

优点：

对于大型数组，平均时间复杂度较低。在大多数情况下，比其他排序算法快。

缺点：

最坏情况下的时间复杂度为 O(n ² )（如果数组已排序或具有许多重复元素）。递归调用可能导致堆栈溢出。

归并排序

归并排序也是一种分而治之的算法，它将数组分成越来越小的子数组，直到它们只有一个元素。这些子数组从最小的开始合并在一起。

归并排序的过程如下：

1. 如果数组只有一个元素，则返回。 2. 将数组分成左右两半。 3. 对左右两半进行递归调用归并排序。 4. 合并排序后的左右两半。

归并排序的时间复杂度始终为 O(n log n)，无论数组的顺序如何。

优点：

时间复杂度始终为 O(n log n)。稳定，这意味着具有相等值的元素在排序后仍保持其相对顺序。

缺点：

需要额外的空间来合并子数组。对于小型数组，可能比其他排序算法慢。

插入排序

插入排序是一种简单而有效的算法，它逐个元素地遍历数组，将每个元素插入到已经排序的子数组中的正确位置。

插入排序的过程如下：

1. 从第二个元素开始遍历数组。 2. 对于当前元素，从已经排序的子数组中向后移动元素，直到找到一个比当前元素小的元素。 3. 将当前元素插入已排序子数组中的正确位置。

插入排序的时间复杂度为 O(n ² )。

优点：

对于小型数组或几乎排序好的数组非常有效。稳定，这意味着具有相等值的元素在排序后仍保持其相对顺序。占用的空间较少。

缺点：

对于大型数组，时间复杂度为 O(n ² )。比快速排序或归并排序慢得多。

选择合适的排序算法

选择合适的排序算法取决于数据的大小、顺序以及所需的性能。以下是一些指导原则：

对于小型数组或几乎排序好的数组，插入排序是最佳选择。对于大型数组且需要低平均时间的排序，快速排序是最佳选择。对于需要稳定排序且时间复杂度始终为 O(n log n) 的情况，归并排序是最佳选择。

示例代码

以下是在 JavaScript 中实现这三种排序算法的示例代码：

快速排序

javascript function quickSort(arr) {if (arr.length <= 1) {return arr;}const pivot = arr[0];const left = [];const right = [];for (let i = 1; i < arr.length; i++) {if (arr[i] < pivot) {left.push(arr[i]);} else {right.push(arr[i]);}}return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)]; }

归并排序

javascript function mergeSort(arr) {if (arr.length <= 1) {return arr;}const mid = Math.floor(arr.length / 2);const left = mergeSort(arr.slice(0, mid));const right = mergeSort(arr.slice(mid));return merge(left, right); }function merge(left, right) {const result = [];let i = 0;let j = 0;while (i < left.length && j < right.length) {if (left[i] < right[j]) {result.push(left[i]);i++;} else {result.push(right[j]);j++;}}while (i < left.length) {result.push(left[i]);i++;}while (j < right.length) {result.push(right[j]);j++;}return result; }

插入排序

javascript function insertionSort(arr) { for (let i = 1; i < arr.length; i++) {const current = arr[i];let j = i - 1;while (j >= 0 && current < arr[j]) {arr[j + 1] = arr[j];j--;}arr[j + 1] = current;}return arr; }

结论

快速排序、归并排序和插入排序是 JavaScript 中最常用的数组排序算法，具有不同的时间复杂度、稳定性和空间使用情况。通过了解这些算法的原理，你可以选择最适合特定任务的算法。这些算法在各种应用程序中都有广泛的应用，例如对数据进行排序以进行搜索、分析或可视化。

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程序员实用算法有哪些推荐算法一:快速排序算法

程序员实用算法有用推荐

算法一: 快速排序算法

快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要O(nlog n)次比较。在最坏状况下则需要O(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他O(n log n) 算法更快，因为它的内部循环 (inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。

算法二: 堆排序算法

堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。

堆排序的平均时间复杂度为O(nlogn)

算法三: 归并排序

归并排序(Merge sort，台湾译作:合并排序)是建立在归澡作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide andConquer)的一个非常典型的应用。

算法四:二分查找算法

二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束:如果某一特 定元素大干或者小干中间元素，则在数组大于或小干中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这 种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为O(logn) 。

算法五: BFPRT(线性查找算法)

BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大(第k小)的元素，通过巧妙的分析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算 法的思想与快速排序思想相似，当然，为使得算法在最坏情况下，依然能达到o(n)的时间复杂度，五位算法作者做了精妙的处理。

算法六: BFS(广度优先搜索)

广度优先搜索算法(Breadth-First-Search)，是一种图形搜索算法。简单的说BFS是从根节点开始，活着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。

如何用java实现快速排序,简答讲解下原理

一、如何用java实现快速排序,简答讲解下原理

二、快速排序

基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列

快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，其排序流程如下：

(1)首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。

(2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于或等于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。

(3)然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分成左右两部分，同样在左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理

(4)重复上述过程，可以看出，这是一个递归定义。通过递归将左侧部分排好序后，再递归排好右侧部分的顺序。当左、右两个部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。

下面通过一个例子介绍快速排序算法的思想，假设要对数组a[10]={6，1，2，7，9，3，4，5，10，8}进行排序，首先要在数组中选择一个数作为基准值，这个数可以随意选择，在这里，我们选择数组的第一个元素a[0]=6作为基准值，接下来，我们需要把数组中小于6的数放在左边，大于6的数放在右边，怎么实现呢？

我们设置两个“哨兵”，记为“哨兵i”和“哨兵j”，他们分别指向数组的第一个元素和最后一个元素，即i=0，j=9。首先哨兵j开始出动，哨兵j一步一步地向左挪动（即j–），直到找到一个小于6的数停下来。接下来哨兵i再一步一步向右挪动（即i），直到找到一个数大于6的数停下来。

最后哨兵j停在了数字5面前，哨兵i停在了数字7面前。此时就需要交换i和j指向的元素的值。

交换之后的数组变为a[10]={6，1，2，5，9，3，4，7，10，8}：

第一次交换至此结束。接下来，由于哨兵i和哨兵j还没有相遇，于是哨兵j继续向前，发现比6小的4之后停下；哨兵i继续向前，发现比6大的9之后停下，两者再进行交换。交换之后的数组变为a[10]={6，1，2，5，4，3，9，7，10，8}。

第二次交换至此结束。接下来，哨兵j继续向前，发小比6小的3停下来；哨兵i继续向前，发现i==j了！！！于是，这一轮的探测就要结束了，此时交换a[i]与基准的值，数组a就以6为分界线，分成了小于6和大于6的左右两部分：a[10]={3，1，2，5，4，6，9，7，10，8}。

至此，第一轮快速排序完全结束，接下来，对于6左边的半部分3，1，2，5，4，执行以上过程；对于6右边的半部分9，7，10，8，执行以上过程，直到不可拆分出新的子序列为止。最终将会得到这样的序列：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10，到此，排序完全结束。

快速排序的一次划分算法从两头交替搜索，直到low和hight重合，因此其时间复杂度是O(n)；而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。

理想的情况是，每次划分所选择的中间数恰好将当前序列几乎等分，经过log 2 n趟划分，便可得到长度为1的子表。这样，整个算法的时间复杂度为O(nlog 2 n)。

最坏的情况是，每次所选的中间数是当前序列中的最大或最小元素，这使得每次划分所得的子表中一个为空表，另一子表的长度为原表的长度-1。这样，长度为n的数据表的快速排序需要经过n趟划分，使得整个排序算法的时间复杂度为O(n 2 )。

为改善最坏情况下的时间性能，可采用其他方法选取中间数。通常采用“三者值取中”方法，即比较H->r[low]、H->r[high]与H->r[(lowhigh)/2]，取三者中关键字为中值的元素为中间数。

可以证明，快速排序的平均时间复杂度也是O(nlog 2 n)。因此，该排序方法被认为是目前最好的一种内部排序方法

三、快速排序算法原理与实现

快速排序的基本思想就是从一个数组中任意挑选一个元素（通常来说素）作为中轴元素，将剩下的元素以中，将小于等于中轴元素的放到中轴元素的左边，将大于中轴元素的放到中轴元素的右边。

然后以当前中轴元素的位置为界，将左半部分子数组和右半部分子数组，直到子数组的元素个数小于等于1（因为一个元素的数组必定是有序的）。

数组中两个元素值的Swap方法，其代码

public static void Swap(int[] A, int i

A[i] = A[j];

扩展资料：

快速排序算法 的基本思想是：将所要进行排序的数分为左右两有数据都比另外一 部分的数据小，然后将所分得的两分，重复执行以上的划分操作，直 到所有要进行排序的数据变为

定义两个变量low和high，将low、high分别设置为要进行排序的序列的起始元素和最后一个元素的下标。第一次，low和high的取值分别为0和n-1，接下来的每次取值由划分得到的序列起始元素和最后一个元素的下标来决定。

定义一个变量key，接下来以key的取值为基准将数组A划分为左右值为要进行排序序列的第一个元素值。第一次的毎次取值由要划 分序列的起始元素决定。

从high所指向的数组元素开始向左扫描，扫描的同时将下标为high的数组元素依较操作，直到high不大于low或找到第一个小于基准值该值赋值给low所指向的数组元素，同时将low右移一个位置。

如果low依然小于high，那么由low所指向的数组元素开始向右扫描，扫描的同时将下标为low的数组元素值依次与划分的基准作，直到low不小于high或找到第一个大于基准值key的数组元素，然后将该值赋给high所指向的数组元素，同时将hi

重复步骤(3) (4)，直到low的植不小于功划分后得到的左右两部分分别为A[low……pos-1]和A[pos1……high]，其中，pos下标所对应的数组元素的值就是进行划分的基准值ke为pos的数组元素赋

参考资料:快速排序算法_网络百科

Java数组排序 几种排序方法详细一点

JAVA中在运用数组进行排序功能时，一般有四种方法：快速排序法、冒泡法、选择排序法、插入排序法。

快速排序法主要是运用了Arrays中的一个方法（）实现。

冒泡法是运用遍历数组进行比较，通过不断的比较将最小值或者最大值一个一个的遍历出来。

选择排序法是将数组的第一个数据作为最大或者最小的值，然后通过比较循环，输出有序的数组。

插入排序是选择一个数组中的数据，通过不断的插入比较最后进行排序。下面我就将他们的实现方法一一详解供大家参考。

<1>利用Arrays带有的排序方法快速排序

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