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js基本算法:冒泡排序,二分查找的简单实例

本文主要是介绍js基本算法:冒泡排序,二分查找的简单实例,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

知识扩充:

时间复杂度:算法的时间复杂度是一个函数,描述了算法的运行时间。时间复杂度越低,效率越高。

自我理解:一个算法,运行了几次时间复杂度就为多少,如运行了n次,则时间复杂度为O(n)。

1.冒泡排序

解析:1.比较相邻的两个元素,如果前一个比后一个大,则交换位置。

2.第一轮的时候最后一个元素应该是最大的一个。

3.按照步骤一的方法进行相邻两个元素的比较,这个时候由于最后一个元素已经是最大的了,所以最后一个元素不用比较。

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);

2.快速排序

解析:快速排序是对冒泡排序的一种改进,第一趟排序时将数据分成两部分,一部分比另一部分的所有数据都要小。然后递归调用,在两边都实行快速排序。

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));

3.插入排序

解析:

(1) 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序

(2) 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描

(3) 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置

(4) 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置

(5)将新元素插入到下一位置中

(6) 重复步骤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;
}

2.二分查找

解析:二分查找,也为折半查找。首先要找到一个中间值,通过与中间值比较,大的放又,小的放在左边。再在两边中寻找中间值,持续以上操作,直到找到所在位置为止。

(1)递归方法

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) //递归调用
  }else{
    return binarySearch(data,item,m+1,end);
  }
  return false;
}

  var arr=[34,12,5,123,2,745,32,4];

  binary(arr,5);

(2)非递归方法

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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