JS中数据结构与算法---排序算法 js的排序函数

排序算法的介绍

排序也称排序算法 (Sort Algorithm)，排序是将 一组数据 ， 依指定的顺序 进行 排列的过程 。

排序的分类

1. 内部排序 : 指将需要处理的所有数据都加载 到 内部存储器(内存) 中进行排序。
2. 外部排序法: 数据量过大，无法全部加载到内 存中，需要借助 外部存储(文件等) 进行 排序。

常见的排序算法分类

算法的时间复杂度 度量一个程序(算法)执行时间的两种方法

1、事后统计的方法 这种方法可行, 但是有两个问题：一是要想对设计的算法的运行性能进行评测，需要实际运行该程序；

二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素 , 这种方式，要在同一台计算机的相同状态下运行，才能比较那个算法速度更快。

2、事前估算的方法 通过分析某个算法的时间复杂度来判断哪个算法更优.

时间频度

时间频度：一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。

举例说明-基本案例

比如计算1-100所有数字之和, 我们设计两种算法：

时间复杂度

1、一般情况下，算法中的基本操作语句的重复执行次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得当n趋近于无穷大时，T(n) / f(n) 的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作 T(n)=Ｏ( f(n) )，称Ｏ( f(n) ) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

2、T(n) 不同，但时间复杂度可能相同。 如：T(n)=n2+7n+6 与 T(n)=3n2+2n+2 它们的T(n) 不同，但时间复杂度相同，都为O(n2)。

3、计算时间复杂度的方法：

用常数1代替运行时间中的所有加法常数 T(n)=n2+7n+6 => T(n)=n2+7n+1 修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项 T(n)=n2+7n+1 => T(n) = n2 去除最高阶项的系数 T(n) = n2 => T(n) = n2 => O(n2) 常见的时间复杂度

说明：

常见的算法时间复杂度由小到大依次为： Ο(1)＜Ο(log 2 n)＜Ο(n)＜Ο(nlog 2 n)＜Ο(n 2 )＜Ο(n 3 )＜ Ο(n k ) ＜Ο(2 n ) ，随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低

从图中可见，我们应该尽可能避免使用指数阶的算法

时间复杂度示例介绍 1）常数阶O(1)

无论代码执行了多少行，只要是没有循环等复杂结构，那这个代码的时间复杂度就都是O(1)

上述代码在执行的时候，它消耗的时候并不随着某个变量的增长而增长，那么无论这类代码有多长，即使有几万几十万行，都可以用O(1)来表示它的时间复杂度。

2）对数阶O(log 2 n)

说明：在while循环里面，每次都将 i 乘以 2，乘完之后，i 距离 n 就越来越近了。假设循环x次之后，i 就大于 2 了，此时这个循环就退出了，也就是说 2 的 x 次方等于 n，那么 x = log 2 n也就是说当循环 log 2 n 次以后，这个代码就结束了。因此这个代码的时间复杂度为：O(log 2 n) 。 O(log 2 n) 的这个2 时间上是根据代码变化的，i = i * 3 ，则是 O(log 3 n) .

3）线性阶O(n)

说明：这段代码，for循环里面的代码会执行n遍，因此它消耗的时间是随着n的变化而变化的，因此这类代码都可以用O(n)来表示它的时间复杂度

4）线性对数阶O(nlogN)

说明：线性对数阶O(nlogN) 其实非常容易理解，将时间复杂度为O(logn)的代码循环N遍的话，那么它的时间复杂度就是 n * O(logN)，也就是了O(nlogN)

5）平方阶O(n2)

说明：平方阶O(n2) 就更容易理解了，如果把 O(n) 的代码再嵌套循环一遍，它的时间复杂度就是 O(n2)，这段代码其实就是嵌套了2层n循环，它的时间复杂度就是 O(nn)，即 O(n2) 如果将其中一层循环的n改成m，那它的时间复杂度就变成了 O(mn)

6）立方阶O(n3)、K次方阶O(n^k）

说明：参考上面的O(n2) 去理解就好了，O(n3)相当于三层n循环，其它的类似

平均时间复杂度和最坏时间复杂度

平均时间复杂度是指所有可能的输入实例均以等概率出现的情况下，该算法的运行时间。 最坏情况下的时间复杂度称最坏时间复杂度。 一般讨论的时间复杂度均是最坏情况下的时间复杂度。 这样做的原因是：最坏情况下的时间复杂度是算法在任何输入实例上运行时间的界限，这就保证了算法的运行时间不会比最坏情况更长。 平均时间复杂度和最坏时间复杂度是否一致，和算法有关(如图:)。

算法的空间复杂度简介

类似于时间复杂度的讨论，一个算法的空间复杂度(Space Complexity)定义为该算法所耗费的存储空间，它也是问题规模n的函数。 空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。有的算法需要占用的临时工作单元数与解决问题的规模n有关，它随着n的增大而增大，当n较大时，将占用较多的存储单元，例如快速排序和归并排序算法就属于这种情况 在做算法分析时， 主要讨论的是时间复杂度 。 从用户使用体验上看，更看重的程序执行的速度 。一些缓存产品(redis, memcache)和算法(基数排序)本质就是 用空间换时间.

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