javascript之排序及搜索和去重算法

排序算法

记录一些常见的简单的算法

  1. 冒泡排序,最简单的算法,从运行时间角度看,性能最差一个,比较相邻项,交换位置O(n2)
 function swap(array, i, j) {
      [array[j], array[i]] = [array[i], array[j]]
 }

 const Compare = {
       LESS_THAN: -1,
       BIGGER_THAN: 1,
       EQUAL_THAN: 0
 }
function defaultCompareFn(a, b) {
       if (a === b) {
            return Compare.EQUAL_THAN;
       }
    return a < b ? Compare.LESS_THAN : Compare.BIGGER_THAN;
}
function modifiedBuddleSort(array,compareFn = defaultCompareFn){
    const {length} =array;
    for(let i=0;i<length;i++){
        for(let j =0;j<length-1-i;j++){
            if(compareFn(array[j],array[j+1])===Compare.BIGGER_THAN){
                swap(array,j,j+1)
            }
        }
    }
    return array;
}

2.选择排序,原址排序,找到最小值放第一位,第二小放第二位,以此类推O(n2)

function selectionSort(array,compareFn = defaultCompareFn){
    const {length} =array;
    let indexMin;
    for(let i=0;i<length-1;i++){
        indexMin =i;
        for(let j=i;j<length;j++){
            if(compareFn(array[indexMin],array[j])===Compare.BIGGER_THAN){
                indexMin = j;
            }
        }
        if(i!==indexMin){
            swap(array,i,indexMin);
        }
    }
    return array;
}

3.插入排序,每次排一个数组项,以此构建最后排序数组,假定第一项已经排序过,接着和第二项进行比较-,看第二项是否要插入第一项之前,接着和第三项比较,看需要查到哪,以此类推/排序小型数组,这个比选择和冒泡性能好。

function insertionSort(array, compareFn = defaultCompareFn){
    const {length}=array;
    let temp;
    for(let i=1;i<length;i++){
        let j =i;
        temp = array[i];
        while(j>0&&compareFn(array[j-1],temp)=== Compare.BIGGER_THAN){
            array[j] = array[j-1];
            j--;
        }
        array[j] = temp;
    }
    return array;
}

4.计数排序,(整数排序算法),一个数组计算,数字出现过的次数

 function countingSort(array) {

     if (array.length < 2) {

        return array;

     }

     const maxValue = findMaxValue(array);

     const counts = new Array(maxValue + 1);

     array.forEach(element => {

         console.log(element)

         if (!counts[element]) {

         counts[element] = 0;

         }

         counts[element]++;

     });

    console.log(counts)

    let sortedIndex = 0;

     counts.forEach((count, i) => {

         while (count > 0) {

             array[sortedIndex++] = i;

             count--;

         }

     })

    return array;

 }

 function findMaxValue(array) {

     let max = array[0];

     for (let i = 1; i < array.length; i++) {

         if (max < array[i]) {

            max = array[i];

         }

     }
     return max;
 }

5.归并排序加去重,O(nlog(n)),分而治之算法,将原始数组切分成较小的数组,直到每个小数组只有一个位置,然后再将小的合并成较大数组,直到最后一个排序完毕的大数组。
分治法,递归实现。

function mergeSort(array,compareFn = defaultCompareFn){
    if(array.length>1){
        const {length} = array;
        const middle = Math.floor(length/2);
        const left = mergeSort(array.slice(0,middle),compareFn);//划分
        const right = mergeSort(array.slice(middle),compareFn);//划分
        array = merge(left,right,compareFn)//合并 治
    }
    return array;
}

function merge(left,right,compareFn){
    const res = [];
    while(left.length>0&&right.length>0){
        if(compareFn(left[0],right[0])===Compare.LESS_THAN){
            res.push(left.shift())
        }else if(compareFn(left[0], right[0]) === Compare.EQUAL_THAN){
            left.shift();
        }else{
            res.push(right.shift())
        }
    }
    return res.concat(left).concat(right);
}

6.快排也许是最常用得排序算法,O(nlog(n)),性能通常比其他复杂度为O(nlog(n))算法要好,和归并一样,也是分而治之得算法思想。

  1. 首先选出一个值作为主元(pivot),默认就用数组中间那个值。
  2. 创建两个指针引用,左边指向数组第一个,右边指向数组最后一个,移动左指针,直到找到比主元大得值,然后移动右指针找到比主元小得值,然后交换它们位置,重复这个过程,直到左指针超过了右指针,这个过程会把比主元小的值都放在左边(主元之前),比主元大的值放在右边(主元之后),这一步叫做划分操作。
  3. 接着,算法对划分得小数组(较主元小得值组成的子数组,以及较主元大得值组成得子数组)重复之前得两个步骤,直至数组已完全排序。

原址快排如下

function quickSort(array,compareFn = defaultCompareFn){
    return quick(array, 0, array.length, compareFn);//左 右起点
}
function quick(array, left, right, compareFn){
    let index;
    if(array.length>1){
        index = partition(array, left, right, compareFn);//排序,交换位置   划分过程
        if(left<index-1){//找出相对主元较小得 组项
            quick(array, left, index - 1, compareFn);//对较小组继续划分,交换位置 继续分而治之得过程
        }
        if(index<right){//找出相对主元较大 得组项
             quick(array, index, right, compareFn);//同上  对较大组划分
        }
    }
    return array;
}
function partition(array, left, right, compareFn){
    let pivot = array[Math.floor((left+right)/2)];//取中间当作主元
    let i =left;
    let j =right;
    while(i<=j){
        while (compareFn(array[i], pivot) === Compare.LESS_THAN) {//找到比主元大或相等得
            i++;
        }
         while (compareFn(array[j], pivot) === Compare.BIGGER_THAN) {//找到比主小或相等得
            j--;
        }
        if(i<=j){
             swap(array, i, j);
             i++;//交换完位置之后,都对应加一减一,继续走查找
             j--;
        }
    }
    return i;
}

补充一个去重算法

 function mapClearArr(arr) {

     let map = new Map();

     let newArr = [];

     const { length } = arr;

     for (let i = 0; i < length; i++) {

         let current = arr[i];

         if (map.get(current) == null) {

            map.set(arr[i], 1);

            newArr.push(current);

         }

     }

     return newArr;

 }

下面介绍几种搜索算法
1.顺序搜索,顺序或线性是最基本得算法,机制是,将每一个数据结构中得元素和我蛮要找得元素作比较,顺序搜索是最低效得一种算法。

const DOES_NOT_EXIST=-1;
function sequentialSearch(array,value,equalsFn=defaultEquals){
    for(let i=0;i<array.length;i++){
        if(equalsFn(value,array[i])){
            return i;
        }
    }
    return DOES_NOT_EXIST;
}

2.二分搜索,类似数字游戏,想一个数字,我们每回应一个数,那个人都会回应我们是高了还是低了,对了。
这个算法要求数组已排序。


function lesserOrEquals(a,b,compareFn){
    const comp = compareFn(a,b);
    return comp===Compare.LESS_THAN||comp===Compare,EQUALS;
}
function binarySearch(array,value,compareFn=defaultCompare){
    const scrtedArray = quickSort(array);
    let low =0;
    let high = arr.length-1;
    while(lesserOrEquals(low,high,compareFn)){
    //左右未重叠
        const mid = Math.floor((low+high)/2);
        const element = scrtedArray[mid];
        if(compareFn(element,value)===Compare.LESS_THAN){
            low = mid+1;
        }else if(compareFn(element,value)===Compare.BIGGER_THAN){
            high = mid-1;
        }else{
            return mid;
        }
    }
    return DOES_NOT_EXIST;
}

分而治之得版本

function binarySerchRecursive(array,value,low,high,compareFn=defaultCanpare){
    if(low<high){
        const mid = Math.floor((low+high)/2);
        const element = array[mid];
        if(compareFn(element,value)===Compare.LESS_THAN){
            return binarySerchRecursive(array,value,mid+1,high,compareFn)
        }else if(compareFn(elemetn,value)===Compare.BIGGER_THAN){
            return binarySerchRecursive(array,value,low,mid-1,compareFn);
        }else{
            return mid;
        }
    }
    return DOES_NOT_EXIST;
}
function binarySeach(array,value,compareFn=defaultCompare){
    const sortedArrar=quickSort(array);
    const low = 0;
    const high = arr.length-1;
    return binarySerchRecursive(array,value,low,high,compareFn)
}

https://ruphi.cn/archives/154/
内插算法和二分算法区别

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