## 前言

冒泡排序是计算机科学中最简单的排序算法之一，它的基本思想是通过重复遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复进行直到不需要再交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

本文将介绍如何实现 JavaScript 中的冒泡排序。

## 实现步骤

### 一、理解冒泡排序

冒泡排序工作原理如下：

1. 比较相邻的两个元素，如果前一个比后一个大，就把它们两个调换位置。
2. 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。
3. 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

### 二、编写冒泡排序函数

```javascript
function bubbleSort(arr) {
    let len = arr.length;
    let swapped;
    do {
        swapped = false;
        for (let i = 0; i < len - 1; i++) {
            // 比较相邻的两个元素
            if (arr[i] > arr[i + 1]) {
                // 如果顺序错误，则交换元素位置
                let temp = arr[i];
                arr[i] = arr[i + 1];
                arr[i + 1] = temp;
                swapped = true;
            }
        }
        // 减少一次排序的长度
        len--;
    } while (swapped); // 如果没有发生交换，则已经排序完成
    return arr;
}
```

### 三、使用冒泡排序函数

```javascript
// 创建一个数组来排序
let numbers = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90];
// 调用冒泡排序函数
let sortedNumbers = bubbleSort(numbers);
// 输出排序后的数组
console.log(sortedNumbers);
```

### 四、运行代码并验证结果

将上面的代码片段复制到你的 JavaScript 开发环境中，运行该代码。如果一切正确，你应该会在控制台看到排序后的数组，类似于：

```plaintext
[11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]
```

### 五、理解代码的复杂度

冒泡排序的时间复杂度是 O(n^2)，因为它需要对数组进行两次嵌套循环。尽管它不适合处理大数据集，但由于其算法结构简单，它是介绍排序算法概念的好例子。

## 优化思路

虽然基础的冒泡排序已经可以工作，但还可以进行一些优化。例如，如果在某一趟排序中没有发生任何交换，可以认为该数列已经排好序了，可以提前结束排序。我们的 JavaScript 实现中已经包含了这种优化。


冒泡排序是计算机科学中最简单的排序算法之一，它的基本思想是通过重复遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复进行直到不需要再交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。本文将介绍如何实现JavaScript中的冒泡排序。实现步骤一、理解冒泡排序冒泡排序工作原理如下：比较相邻的两个元素，如果 

JavaScript 实现冒泡排序算法

## 前言

排序算法在编程中是最简单最基础的算法，同时快速排序和归并排序都是通过递归调用的方式进行排序的，对于递归而言，比较不好理解。记录一下快速排序和归并排序的 Javascript 代码实现以及两种算法的相同点与差异性。

## 快速排序

```javascript
 function quickSort(arr) {
            if (arr.length <= 1) {
                return arr;
            }
            const mid = Math.floor(arr.length / 2);
            const midNum = arr.splice(mid, 1)[0];
            let left = [];
            let right = [];
            for (let a of arr) {
                if (a < midNum) {
                    left.push(a);
                } else {
                    right.push(a);
                }
            }
            return quickSort(left).concat(midNum, quickSort(right));
        }
```

## 归并排序

```javascript
 function mergeSort(arr) {
            if (arr.length <= 1) {
                return arr;
            }
            let mid = Math.floor(arr.length / 2);
            let left = arr.slice(0, mid);
            let right = arr.slice(mid);
            return mergeArray(mergeSort(left), mergeSort(right));
        }

        function mergeArray(left, right) {
            let result = [];
            while (left.length && right.length) {
                if (left[0] < right[0]) {
                    let a = left.shift();
                    result.push(a)
                } else {
                    let b = right.shift();
                    result.push(b)
                }
            }

            while (left.length) {
                let a = left.shift();
                result.push(a);
            }

            while (right.length) {
                let b = right.shift();
                result.push(b)
            }
            return result;
        }
```

### 异同

- **相同**
  两者原理都是采用“分而治之”的思想，即首先把待排序的元素分为两组，然后分别对这两组排序，最后把两组结果进行合并。
- **差异**
  进行的分组策略不同，后面的合并策略也不同。

  归并排序的分组策略是假设待排序的元素存放在数组中，那么其把数组前面一半元素作为一组，后面一半所谓另一组。而快速排序则是根据元素的值来进行分组，即大于某个值的元素放在一组，小于的放在另外一组，该值称为基准。总的来说，如果分组策略越简单，则后面的合并策略就越复杂，因为快速排序在分组时，已经根据元素大小来分组了，在合并时，只需要把两个分组合并起来就行了，而归并排序则需要对两个有序的数组根据大小合并。


前言排序算法在编程中是最简单最基础的算法，同时快速排序和归并排序都是通过递归调用的方式进行排序的，对于递归而言，比较不好理解。记录一下快速排序和归并排序的Javascript代码实现以及两种算法的相同点与差异性。快速排序functionquickSort(arr){if(arr.length=1){returnarr;}constmid=Math.floor(arr.length/2);const

分治思想在排序算法中的应用 - 快速排序&归并排序

## 前言

快速排序，一种被广泛认可和使用的排序算法，因为其高效率和优秀的平均案例性能而闻名。它的核心理念是“分而治之”，通过递归的方式将大问题化成小问题解决。

本篇文章将介绍如何使用JavaScript来实现这个算法，让你的数组排列得井井有条。

## 基本思想

快速排序的基本思想非常简单：

1. **选择基准值（Pivot）**：从数组中选择一个元素作为基准值，通常选择第一个元素或最后一个元素。
2. **分区操作（Partitioning）**：重新排列数组，所有比基准值小的元素统一放到基准值的一侧，所有比基准值大的元素放到另一侧。分区完成后，基准值所处的位置就是它最终的排序位置。
3. **递归排序**：递归地将小于基准值的部分数组和大于基准值的部分数组进行排序。

## 实现思路

首先，我们定义 `quickSort`函数，它接受一个数组 `arr`作为参数：

```javascript
function quickSort(arr) {
  // 如果数组长度小于等于1，就没有排序的必要了
  if (arr.length <= 1) {
    return arr;
  }

  // 选择基准值，这里我们选择第一个元素
  const pivot = arr[0];

  // 定义两个数组，分别存储小于和大于基准值的元素
  let left = [];
  let right = [];

  // 遍历数组，根据与基准值的比较结果，分配到不同的数组中
  for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
    if (arr[i] < pivot) {
      left.push(arr[i]);
    } else {
      right.push(arr[i]);
    }
  }

  // 利用递归继续分别对左右两部分进行排序
  return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)];
}

// 使用示例
const sortedArray = quickSort([5, 3, 7, 6, 2, 9]);
console.log(sortedArray); // 输出: [2, 3, 5, 6, 7, 9]
```

在这段代码中，我们首先检查了数组的长度，如果数组长度小于等于1，则没有必要排序，直接返回数组本身。接下来，我们选择数组的第一个元素作为基准值，并定义了两个新数组 `left`和 `right`来分别存储小于和大于基准值的元素。我们遍历原数组（从第二个元素开始，因为第一个是基准值），根据元素与基准值的大小关系，将元素推入 `left`或 `right`数组。最后，我们递归地对 `left`和 `right`数组进行快速排序，并在最终结果中，将这两个数组与基准值合并。

## 优化思路

虽然上述实现简单易懂，但它并不是最高效的算法实现。例如，它在空间复杂度上有所欠缺，因为它创建了额外的数组。在实际应用中，我们通常会在原地（in-place）进行分区操作，而不是创建新数组，这样可以减少内存使用，并提高算法效率。

在进一步优化之前，请确保你已经理解了基本的快速排序概念。然后，你可以开始探索如何在原数组上进行,操作，以减少不必要的内存开销。这种原地快速排序的实现要复杂一些，但它能提供更好的性能，尤其是在处理大数据集时。

以下是原地快速排序算法的 JavaScript 实现：

```javascript
function quickSortInPlace(arr, left = 0, right = arr.length - 1) {
  if (left < right) { // 递归的基本出口条件
    // 对数组进行分区，并获取分区后基准值所在位置的索引
    const pivotIndex = partition(arr, left, right);
  
    // 分别对基准值左侧和右侧的子数组进行递归排序
    quickSortInPlace(arr, left, pivotIndex - 1);
    quickSortInPlace(arr, pivotIndex + 1, right);
  }
  return arr;
}

function partition(arr, left, right) {
  // 选择基准值，这里我们选择区间末尾的元素
  const pivot = arr[right];
  let partitionIndex = left; // 分区索引

  for (let i = left; i < right; i++) {
    // 如果当前元素小于或等于基准值，交换当前元素与分区索引处的元素
    if (arr[i] <= pivot) {
      [arr[i], arr[partitionIndex]] = [arr[partitionIndex], arr[i]];
      partitionIndex++; // 移动分区索引
    }
  }
  
  // 交换基准值与分区索引处的元素，将基准值放到正确的位置
  [arr[partitionIndex], arr[right]] = [arr[right], arr[partitionIndex]];
  return partitionIndex;
}

// 使用示例
const unsortedArray = [5, 1, 9, 3, 7, 2, 8, 6, 4];
const sortedArray = quickSortInPlace(unsortedArray);
console.log(sortedArray); // 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
```

在这个版本的快速排序中，我们新增了 `partition`函数，它的作用是在原数组上执行分区操作。在该函数中，我们选择区间末尾的元素作为基准值，然后使用一个分区索引（`partitionIndex`）来跟踪应该插入小于基准值的元素的位置。遍历数组时，我们将小于或等于基准值的元素与分区索引处的元素交换位置，并逐步移动分区索引。遍历结束后，我们将基准值放到分区索引的位置，确保基准值左侧的所有元素都不大于基准值，而右侧的所有元素都不小于基准值。

这样，我们就在原地完成了数组的分区操作，之后递归地对分区后的子数组进行同样的操作，直到整个数组排序完成。

通过这种方式，我们避免了创建额外的数组，但仍然利用了快速排序算法高效的分而治之策略。经过这样的优化，快速排序成为了一个在实际开发中非常实用的工具，能够处理大量数据的同时保持优异的性能。


快速排序，一种被广泛认可和使用的排序算法，因为其高效率和优秀的平均案例性能而闻名。它的核心理念是“分而治之”，通过递归的方式将大问题化成小问题解决。本篇文章将介绍如何使用JavaScript来实现这个算法，让你的数组排列得井井有条。基本思想快速排序的基本思想非常简单：选择基准值（Pivot）：从数组中选择一个元素作为基准值，通常选择第一个元素或最后一个元素。分区操作（Partitioning）：