基本算法整理

知識擴(kuò)充:
  時(shí)間復(fù)雜度:算法的時(shí)間復(fù)雜度是一個(gè)函數(shù),描述了算法的運(yùn)行時(shí)間。時(shí)間復(fù)雜度越低,效率越高。
  自我理解:一個(gè)算法,運(yùn)行了幾次時(shí)間復(fù)雜度就為多少,如運(yùn)行了n次,則時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。

  • 冒泡排序
    解析:
    1.比較相鄰的兩個(gè)元素,如果前一個(gè)比后一個(gè)大,則交換位置。
    2.第一輪的時(shí)候最后一個(gè)元素應(yīng)該是最大的一個(gè)。
    3.按照步驟一的方法進(jìn)行相鄰兩個(gè)元素的比較,這個(gè)時(shí)候由于最后一個(gè)元素已經(jīng)是最大的了,所以最后一個(gè)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);
  • 快速排序
    解析:
    快速排序是對冒泡排序的一種改進(jìn),第一趟排序時(shí)將數(shù)據(jù)分成兩部分,一部分比另一部分的所有數(shù)據(jù)都要小。然后遞歸調(diào)用,在兩邊都實(shí)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));
  • 插入排序
    解析:
    (1) 從第一個(gè)元素開始,該元素可以認(rèn)為已經(jīng)被排序
    (2) 取出下一個(gè)元素,在已經(jīng)排序的元素序列中從后向前掃描
    (3) 如果該元素(已排序)大于新元素,將該元素移到下一位置
    (4) 重復(fù)步驟3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
    (5)將新元素插入到下一位置中
    (6) 重復(fù)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;
}
  • 二分查找
    解析:
    二分查找,也為折半查找。首先要找到一個(gè)中間值,通過與中間值比較,大的放又,小的放在左邊。再在兩邊中尋找中間值,持續(xù)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) //遞歸調(diào)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);
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