/**
* 1.冒泡排序：两两摸头法
* 从小到大，最值浮至最后
* @param arr
*/
function bubbleSort(arr) {
for(let i=0;i<arr.length-1;i++){//n-1趟排序（array.length-2-0+1）
for(let j=0;j<arr.length-i-1;j++){//j边界由代入i=0求的，从0比较到array.length-1(最后一个)
if(arr[j]>arr[j+1]){
[arr[j],arr[j+1]]=[arr[j+1],arr[j]]
}
}
}
}
/**
* 2.选择排序:一指禅法Selection Sort
* 从元素中指定最小值下标minIndex = i，每趟比较获取最小值并交换
* @param arr
*/
function selectionSort(arr) {
let len = arr.length
let minIndex;
for(let i=0;i<len-1;i++){//指定最小值下标由0到n-1
minIndex =i;
for(let j =i+1;j<len;j++){//从j=i+1开始比较
if(arr[j]<arr[minIndex]){
minIndex = j
}
}
[arr[i],arr[minIndex]]=[arr[minIndex],arr[i]];
}
}
let arr1 = [2,4,6,8,1,3,4,7];
fn(arr1);
console.log(arr1)
/**
* 3.插入排序:扑克牌法Insertion Sort
* 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
* @param arr
*/
function insertionSort(arr) {
let len = arr.length;
let preIndex,current;
for (let i = 1; i < len; i++) {//
preIndex = i - 1;
current = arr[i];
while(preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) {//依次挪动prev大于current的元素
arr[preIndex+1] = arr[preIndex];
preIndex--;
}
arr[preIndex+1] = current;//直到腾出最小的位置给current
}
}
/**
* 4.计数排序（强迫症收扑克牌法）
* 将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中
* 强迫症：输入的数据必须是有确定范围的整数
* @param arr
* @param maxValue
* @returns {*}
*/
function countingSort(arr, maxValue) {
let bucket = new Array(maxValue+1),
sortedIndex = 0;
arrLen = arr.length,
bucketLen = maxValue + 1;
for (let i = 0; i < arrLen; i++) {
if (!bucket[arr[i]]) {
bucket[arr[i]] = 0;
}
bucket[arr[i]]++;
}
for (let j = 0; j < bucketLen; j++) {
while(bucket[j] > 0) {
arr[sortedIndex++] = j;
bucket[j]--;
}
}
return arr;
}
/**
* 5.桶排序
* 桶排序须知：
* 桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。为了使桶排序更加高效，我们需要做到这两点：
* 在额外空间充足的情况下，尽量增大桶的数量
* 使用的映射函数能够将输入的N个数据均匀的分配到K个桶中
* 同时，对于桶中元素的排序，选择何种比较排序算法对于性能的影响至关重要。
* 什么时候最快（Best Cases）：
* 当输入的数据可以均匀的分配到每一个桶中
* 什么时候最慢（Worst Cases）：
* 当输入的数据被分配到了同一个桶中
* @param arr
* @param bucketSize
* @returns {*}
*/
function bucketSort(arr, bucketSize) {
if (arr.length === 0) return arr;
let i,
minValue = maxValue =arr[0];
for (i = 1; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] < minValue) {
minValue = arr[i]; //输入数据的最小值
} else if (arr[i] > maxValue) {
maxValue = arr[i]; //输入数据的最大值
}
}
//桶的初始化
let DEFAULT_BUCKET_SIZE = 5; //设置桶的默认数量为5
bucketSize = bucketSize || DEFAULT_BUCKET_SIZE;
let bucketCount = Math.floor((maxValue - minValue) / bucketSize) + 1;
let buckets = new Array(bucketCount);
for (i = 0; i < buckets.length; i++) {
buckets[i] = [];
}
//利用映射函数将数据分配到各个桶中
for (i = 0; i < arr.length; i++) {
buckets[Math.floor((arr[i] - minValue) / bucketSize)].push(arr[i]);
}
arr.length = 0;
for (i = 0; i < buckets.length; i++) {
for (let j = 0; j < buckets[i].length; j++) {
arr.push(buckets[i][j]);
}
}
return arr;
}
let counter = [];
/**
* 6.基数排序
* @param arr
* @param maxDigit
* @returns {*}
*/
function radixSort(arr, maxDigit) {
let mod = 10;
let dev = 1;
for (let i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
for(let j = 0; j < arr.length; j++) {
let bucket = parseInt((arr[j] % mod) / dev);
if(counter[bucket]==null) {
counter[bucket] = [];
}
counter[bucket].push(arr[j]);
}
let pos = 0;
for(let j = 0; j < counter.length; j++) {
let value = null;
if(counter[j]!=null) {
while ((value = counter[j].shift()) != null) {
arr[pos++] = value;
}
}
}
}
return arr;
}
/**
* 7.快速排序Quick Sort
* 确定pivot,设置left:[] right:[]
* @param arr
* @returns {*}
*/
function quickSort(arr) {
if(arr.length<1) return arr;
let pivotIndex = Math.floor(arr.length/2)
let pivot = arr.splice(pivotIndex,1)[0];//splice改变原数组,返回改变值组成的数组
let left=[],right=[];
for(let i=0;i<arr.length;i++){
arr[i]<pivot?left.push(arr[i]):right.push(arr[i])
}
return quickSort(left).concat([pivot]).concat(right)
}
/**
* 8.归并排序Merge Sort
* @param arr
* @returns {*}
*/
function mergeSort(arr){//采用自上而下的递归方法
if(arr.length<2)return arr
let middle = Math.floor(arr.length/2),
left = arr.slice(0,middle),
right = arr.slice(middle);
return merge(mergeSort(left),mergeSort(right))
}
function merge(left,right){
let result = [];
while (left.length > 0 && right.length > 0) {
left[0]<right[0]?result.push(left.shift()):result.push(right.shift())
}
while (left.length) result.push(left.shift())
while (right.length) result.push(right.shift())
return result
}
/**
* 9.堆排序Heap Sort
* @param arr
*/
let len; //因为声明的多个函数都需要数据长度，所以把len设置成为全局变量
function buildMaxHeap(arr) { //建立大顶堆
len = arr.length;
for (let i = Math.floor(len/2); i >= 0; i--) {
heapify(arr, i);
}
}
function heapify(arr, i) { //堆调整
let left = 2 * i + 1,
right = 2 * i + 2,
largest = i;
if (left < len && arr[left] > arr[largest]) {
largest = left;
}
if (right < len && arr[right] > arr[largest]) {
largest = right;
}
if (largest != i) {
swap(arr, i, largest);
heapify(arr, largest);
}
}
function swap(arr, i, j) {
let temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
function heapSort(arr) {
buildMaxHeap(arr);
for (let i = arr.length-1; i > 0; i--) {
swap(arr, 0, i);
len--;
heapify(arr, 0);
}
return arr;
}```
