前端面試題-Web前端排序算法的總結(jié)-創(chuàng)新互聯(lián)

　　不知道你們對Web前端了解多少呢？如果想要更好的通過前端面試，你一定要懂以下內(nèi)容，一起跟創(chuàng)新互聯(lián)小編來看看吧。

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　　Web前端面試排序算法總結(jié)，前端工程師面試過程中會涉及排序算法的考察，經(jīng)常用到的排序算法有冒泡排序、選擇排序、插入排序、希爾排序、歸并排序、快速排序、堆排序、計數(shù)排序、桶排序、基數(shù)排序。

　　一、冒泡排序
　　冒泡排序（Bubble Sort）也是一種簡單直觀的排序算法。它重復(fù)地走訪過要排序的數(shù)列，一次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數(shù)列的工作是重復(fù)地進(jìn)行直到?jīng)]有再需要交換，也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。這個算法的名字由來是因為越小的元素會經(jīng)由交換慢慢“浮”到數(shù)列的頂端。
　　作為最簡單的排序算法之一，冒泡排序給我的感覺就像 Abandon 在單詞書里出現(xiàn)的感覺一樣，每次都在第一頁第一位，所以最熟悉。冒泡排序還有一種優(yōu)化算法，就是立一個 flag，當(dāng)在一趟序列遍歷中元素沒有發(fā)生交換，則證明該序列已經(jīng)有序。但這種改進(jìn)對于提升性能來說并沒有什么太大作用。
　　二、選擇排序
　　選擇排序是一種簡單直觀的排序算法，無論什么數(shù)據(jù)進(jìn)去都是 O(n?) 的時間復(fù)雜度。所以用到它的時候，數(shù)據(jù)規(guī)模越小越好。唯一的好處可能就是不占用額外的內(nèi)存空間了吧。
　　1. 算法步驟
　　1.首先在未排序序列中找到最?。ù螅┰?，存放到排序序列的起始位置
　　2.再從剩余未排序元素中繼續(xù)尋找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。
　　3.重復(fù)第二步，直到所有元素均排序完畢。
　　三、插入排序
　　插入排序的代碼實(shí)現(xiàn)雖然沒有冒泡排序和選擇排序那么簡單粗暴，但它的原理應(yīng)該是最容易理解的了，因為只要打過撲克牌的人都應(yīng)該能夠秒懂。
　　插入排序是一種最簡單直觀的排序算法，它的工作原理是通過構(gòu)建有序序列，對于未排序數(shù)據(jù)，在已排序序列中從后向前掃描，找到相應(yīng)位置并插入。
　　插入排序和冒泡排序一樣，也有一種優(yōu)化算法，叫做拆半插入。
　　1. 算法步驟
　　1.將第一待排序序列第一個元素看做一個有序序列，把第二個元素到最后一個元素當(dāng)成是未排序序列。
　　2.從頭到尾依次掃描未排序序列，將掃描到的每個元素插入有序序列的適當(dāng)位置。
　　四、希爾排序
　　希爾排序，也稱遞減增量排序算法，是插入排序的一種更高效的改進(jìn)版本。但希爾排序是非穩(wěn)定排序算法。
　　希爾排序是基于插入排序的以下兩點(diǎn)性質(zhì)而提出改進(jìn)方法的：
　　插入排序在對幾乎已經(jīng)排好序的數(shù)據(jù)操作時，效率高，即可以達(dá)到線性排序的效率；
　　但插入排序一般來說是低效的，因為插入排序每次只能將數(shù)據(jù)移動一位；
　　希爾排序的基本思想是：先將整個待排序的記錄序列分割成為若干子序列分別進(jìn)行直接插入排序，待整個序列中的記錄“基本有序”時，再對全體記錄進(jìn)行依次直接插入排序。
　　1. 算法步驟
　　1.選擇一個增量序列 t1，t2，……，tk，其中 ti > tj, tk = 1；
　　2.按增量序列個數(shù) k，對序列進(jìn)行 k 趟排序；
　　3.每趟排序，根據(jù)對應(yīng)的增量 ti，將待排序列分割成若干長度為 m 的子序列，分別對各子表進(jìn)行直接插入排序。僅增量因子為 1 時，整個序列作為一個表來處理，表長度即為整個序列的長度。
　　五、歸并排序
　　歸并排序（Merge sort）是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應(yīng)用。
　　作為一種典型的分而治之思想的算法應(yīng)用，歸并排序的實(shí)現(xiàn)由兩種方法：
　　自上而下的遞歸（所有遞歸的方法都可以用迭代重寫，所以就有了第 2 種方法）；
　　自下而上的迭代；
　　和選擇排序一樣，歸并排序的性能不受輸入數(shù)據(jù)的影響，但表現(xiàn)比選擇排序好的多，因為始終都是 O(nlogn) 的時間復(fù)雜度。代價是需要額外的內(nèi)存空間。
　　2. 算法步驟
　　1.申請空間，使其大小為兩個已經(jīng)排序序列之和，該空間用來存放合并后的序列；
　　2.設(shè)定兩個指針，最初位置分別為兩個已經(jīng)排序序列的起始位置；
　　3.比較兩個指針?biāo)赶虻脑?，選擇相對小的元素放入到合并空間，并移動指針到下一位置；
　　4.重復(fù)步驟 3 直到某一指針達(dá)到序列尾；
　　5.將另一序列剩下的所有元素直接復(fù)制到合并序列尾。
　　六、快速排序
　　快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較，但這種狀況并不常見。事實(shí)上，快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因為它的內(nèi)部循環(huán)（inner loop）可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實(shí)現(xiàn)出來。
　　快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個串行（list）分為兩個子串行（sub-lists）。
　　快速排序又是一種分而治之思想在排序算法上的典型應(yīng)用。本質(zhì)上來看，快速排序應(yīng)該算是在冒泡排序基礎(chǔ)上的遞歸分治法。
　　快速排序的名字起的是簡單粗暴，因為一聽到這個名字你就知道它存在的意義，就是快，而且效率高！它是處理大數(shù)據(jù)最快的排序算法之一了。雖然 Worst Case 的時間復(fù)雜度達(dá)到了 O(n?)，但是人家就是優(yōu)秀，在大多數(shù)情況下都比平均時間復(fù)雜度為 O(n logn) 的排序算法表現(xiàn)要更好。
　　1. 算法步驟
　　1.從數(shù)列中挑出一個元素，稱為 “基準(zhǔn)”（pivot）;
　　2.重新排序數(shù)列，所有元素比基準(zhǔn)值小的擺放在基準(zhǔn)前面，所有元素比基準(zhǔn)值大的擺在基準(zhǔn)的后面（相同的數(shù)可以到任一邊）。在這個分區(qū)退出之后，該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置。這個稱為分區(qū)（partition）操作；
　　3.遞歸地（recursive）把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序；
　　遞歸的最底部情形，是數(shù)列的大小是零或一，也就是永遠(yuǎn)都已經(jīng)被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個算法總會退出，因為在每次的迭代（iteration）中，它至少會把一個元素擺到它最后的位置去。

　　七、堆排序
　　堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所設(shè)計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結(jié)構(gòu)，并同時滿足堆積的性質(zhì)：即子結(jié)點(diǎn)的鍵值或索引總是小于（或者大于）它的父節(jié)點(diǎn)。堆排序可以說是一種利用堆的概念來排序的選擇排序。分為兩種方法：
　　1.大頂堆：每個節(jié)點(diǎn)的值都大于或等于其子節(jié)點(diǎn)的值，在堆排序算法中用于升序排列；
　　2.小頂堆：每個節(jié)點(diǎn)的值都小于或等于其子節(jié)點(diǎn)的值，在堆排序算法中用于降序排列；
　　堆排序的平均時間復(fù)雜度為 Ο(nlogn)。
　　1. 算法步驟
　　1.創(chuàng)建一個堆 H[0……n-1]；
　　2.把堆首（大值）和堆尾互換；
　　3.把堆的尺寸縮小 1，并調(diào)用 shift_down(0)，目的是把新的數(shù)組頂端數(shù)據(jù)調(diào)整到相應(yīng)位置；
　　4.重復(fù)步驟 2，直到堆的尺寸為 1。
　　八、計數(shù)排序
　　計數(shù)排序的核心在于將輸入的數(shù)據(jù)值轉(zhuǎn)化為鍵存儲在額外開辟的數(shù)組空間中。作為一種線性時間復(fù)雜度的排序，計數(shù)排序要求輸入的數(shù)據(jù)必須是有確定范圍的整數(shù)。
　　九、桶排序
　　桶排序是計數(shù)排序的升級版。它利用了函數(shù)的映射關(guān)系，高效與否的關(guān)鍵就在于這個映射函數(shù)的確定。為了使桶排序更加高效，我們需要做到這兩點(diǎn)：
　　1.在額外空間充足的情況下，盡量增大桶的數(shù)量
　　2.使用的映射函數(shù)能夠?qū)⑤斎氲?N 個數(shù)據(jù)均勻的分配到 K 個桶中
　　同時，對于桶中元素的排序，選擇何種比較排序算法對于性能的影響至關(guān)重要。
　　十、基數(shù)排序
　　基數(shù)排序是一種非比較型整數(shù)排序算法，其原理是將整數(shù)按位數(shù)切割成不同的數(shù)字，然后按每個位數(shù)分別比較。由于整數(shù)也可以表達(dá)字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮點(diǎn)數(shù)，所以基數(shù)排序也不是只能使用于整數(shù)。
　　1. 基數(shù)排序 vs 計數(shù)排序 vs 桶排序
　　基數(shù)排序有兩種方法：
　　這三種排序算法都利用了桶的概念，但對桶的使用方法上有明顯差異：
　　基數(shù)排序：根據(jù)鍵值的每位數(shù)字來分配桶；
　　計數(shù)排序：每個桶只存儲單一鍵值；
　　桶排序：每個桶存儲一定范圍的數(shù)值；

　　關(guān)于前端面試題-Web前端排序算法的總結(jié)就分享到這里了，當(dāng)然并不止以上和大家分析的辦法，不過小編可以保證其準(zhǔn)確性是絕對沒問題的。希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的參考價值，可以學(xué)以致用。如果喜歡本篇文章，不妨把它分享出去讓更多的人看到。

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標(biāo)題網(wǎng)址：http://muchs.cn/article2/cddsic.html

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