javascript排序算法实现：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序、堆排序、计数排序

你的名字 2022-11-19 07:54 168阅读 0赞

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javascript语言实现各排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序、堆排序、计数排序（原创内容，禁止转载）

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### 1. 冒泡排序算法实现（javascript） ###

//冒泡排序算法(javascript)
    //author：Hengda
    //arr数组
    //mode false 升序 ture 降序
    function bubbleSort( arr, mode ){ 
    
        var i, j, temp, len = arr.length;
        for( i = len - 1 ; i > 0; i-- ){ 
            for( j = 0; j < i; j++ ){ 
                if( mode ? arr[ j + 1 ] < arr[ j ] : arr[ j + 1 ] > arr[ j ] ){ 
                    temp = arr[ j + 1 ];
                    arr[ j + 1 ] = arr[ j ];
                    arr[ j ] = temp;
                }
            }
        }
        return arr;
    }

### 2. 计数排序算法实现（javascript） ###

//计数排序算法(javascript)
    //author：Hengda
    //arr数组
    //mode false 升序 ture 降序
    function countingSort( arr, mode ){ 
        //i,j为控制变量，temp为交换变量，len为数组的长度
        var i, j, temp, len = arr.length;
        var countArr = [];//用于原始数组中统计各元素出现的次数
        var fillPos;//标记下一个回填位置
        var countArrLen;//计数数组的长度
        //统计
        for( i = 0; i < len; i++ ){ 
            if( countArr[ arr[ i ] ] != null ){ 
                countArr[ arr[ i ] ] ++;
            }else{ 
                countArr[ arr[ i ] ] = 1;
            }
        }
    
        //将数据重新排列回填到原始数组中
        //统计
        var fillPos = 0;//回填起始位置
        var countArrLen = countArr.length;
    
        if( mode ){ 
            //
            for( i = countArrLen - 1; i >=0; i-- ){ 
                //
                if( countArr[ i ] != null ){ 
                    //回填countArr[ i ]个当前值i到原始数组，回填起始位置为fillPos
                    for( j = 0; j < countArr[ i ]; j++ ){ 
                        arr[ fillPos++ ] = i;
                    }
                }
            }
    
        }else{ 
            //
            for( i = 0; i < countArrLen; i++ ){ 
                //
                if( countArr[ i ] != null ){ 
                    //回填countArr[ i ]个当前值i到原始数组，回填起始位置为fillPos
                    for( j = 0; j < countArr[ i ]; j++ ){ 
                        arr[ fillPos++ ] = i;
                    }
                }
            }
        }
    
        //排序完成
        return arr;
    }

### 3. 堆排序算法实现（javascript） ###

//堆中某节点按升序或者降序递归下沉
    //author： Hengda
    //arr： 待排序数组
    //nodeNo： 二叉树中指定节点的序号/堆数组中的下标
    //heapLen： 堆的长度
    //mode： true 大的下沉，false 小的下沉
    function heapNodeSink( arr, nodeNo, heapLen, mode ){ 
    
        var leftChild = ( nodeNo + 1 ) * 2 - 1; //做孩子
        var rightChild = leftChild + 1;         //右孩子
        var maxminNo = nodeNo;                  //最大值的序号
        var temp;                               //用户变量值得交换
    
        if( mode ){ 
            //
            if( heapLen > leftChild && arr[ maxminNo ] > arr[ leftChild ] ){ 
                maxminNo = leftChild;//更新最大节点序号
            }
            if( heapLen > rightChild && arr[ maxminNo ] > arr[ rightChild ] ){ 
                maxminNo = rightChild;//更新最大节点序号
            }
        }else{ 
            if( heapLen > leftChild && arr[ maxminNo ] < arr[ leftChild ] ){ 
                maxminNo = leftChild;//更新最大节点序号
            }
            if( heapLen > rightChild && arr[ maxminNo ] < arr[ rightChild ] ){ 
                maxminNo = rightChild;//更新最大节点序号
            }
        }
    
        //最大值所在节点有变化，则交换
        if( maxminNo != nodeNo ){ 
    
            //交换
            temp = arr[ maxminNo ];
            arr[ maxminNo ] = arr[ nodeNo ];
            arr[ nodeNo ] = temp;
    
            //继续下沉操作
            heapNodeSink( arr, maxminNo, heapLen, mode );
        }
    }

//功能： 堆排序(javascript)
    //author： Hengda
    //arr： 待排序数组
    //mode： true 从大到小排序，false 从小到大排序
    function heapSort( arr, mode ){ 
        var len = arr.length;   //数组的长度
        var temp;               //用于交换节点值
        var endHeapNodeNo;      //堆末尾节点在数组中的下标
    
        //将数组调整为二叉堆
        for( var i = Math.floor( len / 2 ) - 1; i >= 0; i-- ){ 
            heapNodeSink( arr, i, len, mode );
        }
    
        for( var heapLen = len; heapLen > 0; heapLen-- ){ 
            endHeapNodeNo = heapLen - 1;//堆的最后一个节点的序号
    
            //交换堆顶和堆尾元素
            temp = arr[ endHeapNodeNo ];
            arr[ endHeapNodeNo ] = arr[ 0 ];
            arr[ 0 ] = temp;
    
            //对除了堆尾元素组成的堆进行堆顶下沉操作
            heapNodeSink( arr, 0,  heapLen - 1, mode );
        }
        return arr;
    }

### 4. 插入排序算法实现（javascript） ###

//插入排序算法(javascript)
    //算法原理
    //author：Hengda
    //2020/1/25
    //arr 待排序数组
    //mode true 从大到小排列，false 从小到大排列
    function insertionSort( arr, mode ){ 
    
        var i, j, temp, len = arr.length;//len为待排序数组长度 temp为交换变量 i j为控制变量。
    
        //从数组的第二个元素开始逐个往后处理。
        for( i = 1; i < len; i++ ){ 
            //将当前被处理元素值记录下来。
            temp = arr[ i ];
            //以下标倒序逐一比较当前元素位置之前的所有元素，如果比当前元素大，则逐一向后覆盖一个元素。
            for( j = i - 1; j >= 0 && ( mode ? arr[ j ] < temp : arr[ j ] > temp ); j-- ){ 
                arr[ j + 1 ] = arr[ j ];
            }
            //将点前被处理元素的值填入最终空缺的位置即 （j + 1） 注意这个 j 已经被for循环做了-1操作，所以这里需要+1。
            arr[ j + 1 ] = temp;
        }
    
        //遍历完成后，整个数组即为有序数组。
        return arr;
    }

### 5. 归并排序算法实现（javascript） ###

//归并排序算法(javascript)
    //author：Hengda
    //arr数组
    //start 数组中待排序段落的起止位置，len为数据段的长度
    //mode false 升序 ture 降序
    function mergeSort( arr, start, len ,mode){ 
    
        var i, j, temp;
    
        //计算左侧数据段的位置和长度
        var lstart = start;
        var llen = Math.floor( len / 2 );
    
        //计算右侧数据段的位置和长度
        var rstart = lstart + llen;
        var rlen = len - llen;
    
        //分别对左右分段进行进行插入排序
        if( llen > 4 ) mergeSort( arr, lstart, llen );
        if( rlen > 4 ) mergeSort( arr, rstart, rlen );
    
        //对当前数据段进行插入排序
        for( i = start + 1; i < len + start; i++ ){ 
            temp = arr[ i ];
            for( j = i - 1; j >= start && ( mode ? arr[ j ] < temp : arr[ j ] > temp  ); j-- ){ 
                arr[ j + 1 ] = arr[ j ];
            }
            arr[ j + 1 ] = temp;
        }
        return arr;
    }

### 6. 选择排序算法实现（javascript） ###

//选择排序算法(javascript)
    //author：Hengda
    //arr数组
    //mode false 升序 ture 降序
    function selectionSort( arr, mode ){ 
        //i,j为控制变量，miniMaxNo为标记发现的最大或者最小元素的下标，temp为交换变量，len为数组的长度
        var i, j, minMaxNo, temp, len = arr.length;
        //
        for( i = 0; i < len; i++ ){ 
            //当前位置初始为最小或最大数的位置
            minMaxNo = i;
            //遍历后续所有元素与minMaxNo对应的元素做比较，如果比minMaxNo大或者小，则更新minMaxNo的值为新元素的下标
            for( j = i; j < len; j++ ){ 
                if( mode ? arr[ j ] > arr[ minMaxNo ] : arr[ j ] < arr[ minMaxNo ] ){ 
                    minMaxNo = j;
                }
            }
            //将最终确定的最大或者最小值与当前被处理位置i对应的元素值做交换
            temp = arr[ minMaxNo ];
            arr[ minMaxNo ] = arr[ i ];
            arr[ i ] = temp;
        }
        //排序完成
        return arr;
    }

### 7. 希尔排序算法实现（javascript） ###

//希尔排序算法(javascript)
    //author：Hengda
    //arr数组 
    //mode false 升序 ture 降序
    function shellSort( arr, mode ){ 
        //1,j,k为控制变量，gap为分组间隙初始化为1，temp用于交换数据，len数组的长度
        var i, j, k, gap = 1, temp, len = arr.length;
        //计算合适的分组元素间隙，这里计算得到gap的最大值，这里的5也可以是其他数，值不同，实际排序速度也不同
        while( gap< len / 5 ){ 
            gap = gap*5 + 1;
        }
    
        //开始排序
        while( gap > 0 ){ 
    
            //以下按分组排序，该排序原理为插入排序，如看不明白，可参考插入排序算法逻辑
            for( i = gap; i < len; i++ ){ 
                temp = arr[ i ];
                for( j = i - gap; j >= 0 && ( mode ? arr[ j ] < temp : arr[ j ] > temp ); j -= gap ){ 
                    arr[ j + gap ] = arr[ j ];
                }
                arr[ j + gap ] = temp; 
            }
    
            //缩小分组间隔值
            gap = Math.floor( gap / 5 );
        }
    
        return arr;
    }

### 8. 快速排序算法实现（javascript） ###

//快速排序(javascript)
    //author：Hengda
    //arr数组
    //start 待排序数据段的起始下标（含）
    //end 待排序数据段终止下标（含） 
    //mode false 升序 ture 降序
    function quickSort( arr, start, end, mode ){ 
    
        var i,j,temp;
        var divValue;
    
        if( start < end ){ 
    
            //初始化基准值
            baseValue = arr[ end ];
            j = start;
    
            //遍历整段数据元素，小于等于基准值的放在基准准直左侧（正序），大于等于基准值的放在基准值左侧（倒序）
            for( i = start; i <= end ; i++ ){ 
    
                //与基准值作比较
                if( mode ? arr[ i ] >= baseValue : arr[ i ] <= baseValue ){ 
    
                    //从左端开始依次排列放置，当前排列位置为$j，把原位置的元素向后交换
                    temp = arr[ j ];
                    arr[ j ] = arr[ i ];
                    arr[ i ] = temp;
                    //更新下一个应排列的位置
                    j++;
                }
            }
            //循环中$j在最后的++操作并未使用，这里需要减去，使$j正确标记左右分界元素
            j--;
    
            //分界元素在两端是，则靠近分界元素的一端无需再排序
            //分界元素也无需再参与排序，因为左侧的一定小于等于分界元素，右侧的也一定大于等于分界元素
            //分别对分界元素左右两侧的数据段继续排序
            if( j > start ) quickSort( arr, start, j - 1, mode );
            if( j < end ) quickSort( arr, j + 1, end, mode );
        }
        return arr;
    }

### 9. 测试排序1万个无序数，耗时结果如下 ###

//测试排序10000个数
    testSort( 10000, false );

jssort.html:388 正在生成 10000个无序数...
    jssort.html:392 生成 10000个无序数完成
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 快速排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 22.447265625ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 7.83203125ms
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 希尔排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 7.2939453125ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 5.231689453125ms
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 计数排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 7.36083984375ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 7.77392578125ms
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 插入排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 9.529052734375ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 9.830078125ms
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 堆排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 8.35107421875ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 2.64990234375ms
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 归并排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 82.681884765625ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 114.632080078125ms
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 选择排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 96.762939453125ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 151.841064453125ms
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 冒泡排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 252.561767578125ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 289.15087890625ms

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L29uZTMxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 10. 测试排序10万个无序数，耗时结果如下 ###

//测试排序100000个数
    testSort( 100000, false );

testSort(100000)
    jssort.html:386 ---------
    jssort.html:388 正在生成 100000个无序数...
    jssort.html:392 生成 100000个无序数完成
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 快速排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 10.38818359375ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 11.48193359375ms
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 希尔排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 22.110107421875ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 19.762939453125ms
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 计数排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 17.098876953125ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 14.27294921875ms
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 插入排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 25.2509765625ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 27.105712890625ms
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 堆排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 24.9130859375ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 26.115966796875ms
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 归并排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 4676.212158203125ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 7991.64599609375ms
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 选择排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 5662.914794921875ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 12556.882080078125ms
    jssort.html:344 ---------
    jssort.html:346 冒泡排序：
    jssort.html:358 -正序耗时：: 21762.098876953125ms
    jssort.html:372 -倒序耗时：: 23281.131103515625ms

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L29uZTMxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### 以下是测试函数 ###

//测试排序算法函数
    //totalNum 测试排序的元素个数
    //isPrintArrData 是否打印数组数据
    function testSort( totalNum, isPrintArrData ){ 
    
        //生成测试数据
        arr = makeData( totalNum, isPrintArrData );
    
        //1>调用测试函数，对 快速排序 算法进行测试
        TestOneSortFunc( arr, 'quickSort', ", 0, arr.length - 1" , "快速排序", isPrintArrData );
    
        //2>调用测试函数，对 希尔排序 算法进行测试
        TestOneSortFunc( arr, 'shellSort', "", "希尔排序", isPrintArrData );
    
        //3>调用测试函数，对 计数排序 算法进行测试
        TestOneSortFunc( arr, 'countingSort', "", "计数排序", isPrintArrData );
    
        //4>调用测试函数，对 插入排序 算法进行测试
        TestOneSortFunc( arr, 'heapSort', "", "插入排序", isPrintArrData );
    
        //5>调用测试函数，对 堆排序 算法进行测试
        TestOneSortFunc( arr, 'heapSort', "", "堆排序", isPrintArrData );
    
        //6>调用测试函数，对 归并排序 算法进行测试
        TestOneSortFunc( arr, 'mergeSort', ",0, arr.length", "归并排序", isPrintArrData );
    
        //7>调用测试函数，对 选择排序 算法进行测试
        TestOneSortFunc( arr, 'selectionSort', "", "选择排序", isPrintArrData );
    
        //8>调用测试函数，对 冒泡排序 算法进行测试
        TestOneSortFunc( arr, 'bubbleSort', "", "冒泡排序", isPrintArrData );
    
    }

//测试一个排序算法函数
    function TestOneSortFunc( arr, funcName, funcOtherArgv, textName, isPrintArrData ){ 
        console.log( "---------" );
        //arr = makeData( totalNum );
        console.log( textName + "：" );
        //console.log( "原始数据：" );
        //console.log( arr );
    
        //正序
        arr1 = arr.slice();
        console.time( "-正序耗时：" );
    
        //eval( funcName + "(arr1, 0, arr1.length - 1, false)" );
        //, 0, arr1.length - 1
        eval( funcName + "(arr1"+ funcOtherArgv +", false)" );
    
        console.timeEnd( "-正序耗时：" );
        if( isPrintArrData ){ 
            console.log( "正序排序结果：" );
            console.log( arr1 );
        }
    
        //逆序
        arr2 = arr.slice();
        console.time( "-倒序耗时：" );
    
        //eval( funcName + "(arr2, 0, arr2.length - 1, true)" );
        //, 0, arr2.length - 1
        eval( funcName + "(arr2"+ funcOtherArgv +", true)" );
    
        console.timeEnd( "-倒序耗时：" );
        
        if( isPrintArrData ){ 
            console.log( "倒序排序结果：" );
            console.log( arr2 );
        }
    }
    
    //数据生成函数
    function makeData( totalNum, isPrintArrData ){ 
    
        var arr = [];
        var i = totalNum;
    
        console.log( "---------" );
    
        console.log( "正在生成 " + totalNum + "个无序数..." );
        while( i-- ){ 
            arr.push( Math.floor( Math.random() * totalNum ) );
        }
        console.log( "生成 " + totalNum + "个无序数完成" );
        if( isPrintArrData ){ 
            console.log( "原始无序数据：" );
            console.log( arr );
        }
    
        return arr;
    }

### 如果需要打印每个算法的排序结果，把 testSort() 的第二个参数设置为true即可 ###

### 详细原理解释请参考： ###

1、[十大经典算法总结][Link 1]  
2、[二叉堆的性质][Link 2]  
3、[堆排序原理][Link 3]

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[Link 1]: https://www.cnblogs.com/herozhi/p/5880939.html
[Link 2]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NzA4MTkxNQ==&mid=2247485231&idx=1&sn=8dfdc04bd209fba3077269faabe7c36f&source=41#wechat_redirect
[Link 3]: https://www.cnblogs.com/kubidemanong/p/9722646.html