JavaScript如何实现十大排序算法

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通过选定一个数字作为比较值，将要排序其他数字，分为 >比较值 和 ，两个部分。并不断重复这个步骤，直到只剩要排序的数字只有本身，则排序完成。希尔排序是一种插入排序的算法，它是对简单的插入排序进行改进后，更高效的版本。由希尔（Donald Shell）于1959年提出。
特点是利用增量，将数组分成一组组子序列，然后对子序列进行插入排序。
由于增量是从大到小，逐次递减，所以也称为缩小增量排序。注意点
插入排序时，并不是一个分组内的数字一次性用插入排序完成，而是每个分组交叉进行。执行插入时，使用交换法执行插入时，使用移动法当前解法为升序归并排序，利用分治思想，将大的数组，分解为小数组，直至单个元素。然后，使用选择排序的方式，对分拆的小数组，进行回溯，并有序合并，直至合并为一个大的数组。当前解法为升序堆的表示形式逻辑结构的表示如下：在物理数据层的表示如下：堆排序，是选择排序的优化版本，利用数据结构——树，对数据进行管理。以大顶堆为例:通过构建大顶堆将堆顶的最大数拿出，与堆底的叶子节点进行交换接着，树剪掉最大数的叶子再对堆进行调整，重新变成大顶堆返回步骤2，以此循环，直至取出所有数在实现代码时，构建大顶堆时，先保证左右子树的有序，再逐步扩大到整棵树。构建大顶堆从第一个非叶子节点开始，调整它所在的子树调整下标1节点的子树后，向上继续调整它的父节点（下标0）所在的子树最后，完成整个树的调整，构建好大顶堆。逐个抽出堆顶最大值堆顶数字与最末尾的叶子数字交换，抽出堆顶数字9。此时，数字9位置固定下来，树剪掉9所在的叶子。然后，重新构建大顶堆。大顶堆构建好后，继续抽出堆顶数字8，然后再次重新构建大顶堆。最后，所有节点抽出完成，代表排序已完成。以大顶堆为例，对数组进行升序排序注意点
树的最后一个非叶子节点：(arr.length / 2) - 1
非叶子节点i的左叶子节点： i*2+1
非叶子节点i的右叶子节点： i*2+2计数排序的要点，是开辟一块连续格子组成的空间，给数据进行存储。
将数组中的数字，依次读取，存入其值对应的下标中。
储存完成后，再按照空间的顺序，依次读取每个格子的数据，输出即可。所以，计数排序要求排序的数据，必须是有范围的整数。桶排序是计数排序的优化版，原理都是一样的：分治法+空间换时间。
将数组进行分组，减少排序的数量，再对子数组进行排序，最后合并即可得到结果。对桶内数字的排序，本文采用的是桶排序递归。其实它的本质是退化到计数排序。基数排序，一般是从右到左，对进制位上的数字进行比较，存入[0, 9]的10个桶中，进行排序。
从低位开始比较，逐位进行比较，让每个进制位（个、十、百、千、万）上的数字，都能放入对应的桶中，形成局部有序。为什么10个桶？因为十进制数，是由0-9数字组成，对应的进制位上的数字，都会落在这个区间内，所以是10个桶。基数排序有两种方式：MSD 从高位开始进行排序LSD 从低位开始进行排序当前解法，只适用正整数的场景。
负数场景，需要加上偏移量解决。可参考 计数排序 的解法。读到这里，这篇“JavaScript如何实现十大排序算法”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解免费云主机、域名更多相关内容的文章，欢迎关注云技术行业资讯频道。

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