用JavaScript实现十大经典排序算法--选择排序
2016-12-27 19:41
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表现最稳定的排序算法之一,因为无论什么数据进去都是O(n²)的时间复杂度.....所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间。
1)算法原理
先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。
2)算法描述和实现
n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下:
<1>初始状态:无序区为R[1..n],有序区为空;
<2>第i趟排序(i=1,2,3...n-1)开始时,当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n)。该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录 R[k],将它与无序区的第1个记录R交换,使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区;
<3>n-1趟结束,数组有序化了。
3)javascript代码实现
function selectSort(arr){
var len = arr.length;
var index,temp;
for(var i = 0; i < len-1 ;i++){
index = i;
for(var j = i + 1 ; j<len; j++){
if(arr[j] < arr[index]){//寻找最小的数
index = j;//保存最小数的索引
}
}
temp = arr[i];
arr[i] = arr[index];
arr[index] = temp;
}
return arr;
}
var arr=[1,45,37,5,48,15,37,26,29,2,46,4,17,50,52];
console.log(selectSort(arr)); 4)算法分析
最佳情况:T(n) = O(n2)
最差情况:T(n) = O(n2)
平均情况:T(n) = O(n2)
1)算法原理
先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。
2)算法描述和实现
n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下:
<1>初始状态:无序区为R[1..n],有序区为空;
<2>第i趟排序(i=1,2,3...n-1)开始时,当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n)。该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录 R[k],将它与无序区的第1个记录R交换,使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区;
<3>n-1趟结束,数组有序化了。
3)javascript代码实现
function selectSort(arr){
var len = arr.length;
var index,temp;
for(var i = 0; i < len-1 ;i++){
index = i;
for(var j = i + 1 ; j<len; j++){
if(arr[j] < arr[index]){//寻找最小的数
index = j;//保存最小数的索引
}
}
temp = arr[i];
arr[i] = arr[index];
arr[index] = temp;
}
return arr;
}
var arr=[1,45,37,5,48,15,37,26,29,2,46,4,17,50,52];
console.log(selectSort(arr)); 4)算法分析
最佳情况:T(n) = O(n2)
最差情况:T(n) = O(n2)
平均情况:T(n) = O(n2)
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