手撕前端面试之经典排序算法，快来get！

深入解析排序算法，从入门到精通

在前端面试中，排序算法是必不可少的考察点。掌握这些算法不仅能够帮助我们轻松应对面试，更是编程能力的体现。在这篇文章中，我们将对最经典、最常用的排序算法进行深入解析，并结合动图和视频，让大家直观地理解它们的运作原理。

了解排序算法的两种类型

排序算法可以分为两大类：比较类排序和非比较类排序。比较类排序是通过元素之间的比较进行排序的，而非比较类排序则不涉及元素之间的比较操作。比较类排序的时间复杂度不能突破 O(nlogn)，而非比较类排序则可以达到 O(n) 的时间复杂度。

比较类排序算法

选择排序：简单高效的排序方法

选择排序是一种简单高效的排序算法，它通过逐一比较元素，将最小元素移动到数组的开头，以此类推，直到数组有序。选择排序的时间复杂度为 O(n^2)，空间复杂度为 O(1)。

插入排序：将元素逐个插入到正确位置

插入排序是一种直观的排序算法，它将元素逐个插入到正确的位置，就像我们整理扑克牌一样。插入排序的时间复杂度为 O(n^2)，空间复杂度为 O(1)。

冒泡排序：不断交换相邻元素

冒泡排序是一种常见的排序算法，它通过不断交换相邻元素，将最大元素逐渐移动到数组的末尾。冒泡排序的时间复杂度为 O(n^2)，空间复杂度为 O(1)。

快速排序：分而治之的经典算法

快速排序是一种高效的排序算法，它采用分而治之的策略，通过递归将数组分为较小的子数组，再分别对子数组进行排序，最后合并子数组的结果。快速排序的时间复杂度为 O(nlogn)，空间复杂度为 O(logn)。

堆排序：基于堆结构的排序算法

堆排序是一种基于堆结构的排序算法，它通过将数组构建成一个二叉堆，然后逐层取出堆顶元素，以此来实现排序。堆排序的时间复杂度为 O(nlogn)，空间复杂度为 O(1)。

非比较类排序算法

计数排序：适用于有限范围的整数排序

计数排序是一种非比较类排序算法，它适用于有限范围的整数排序。计数排序通过统计每个元素出现的次数，然后根据统计结果将元素排列到正确的位置。计数排序的时间复杂度为 O(n+k)，其中 k 为元素的取值范围。

桶排序：将元素分配到不同的桶中

桶排序是一种非比较类排序算法，它将元素分配到不同的桶中，然后对每个桶内的元素进行排序。桶排序的时间复杂度为 O(n+k)，其中 k 为桶的数量。

结语

排序算法是计算机科学和算法设计中的重要组成部分。在前端面试中，掌握这些算法是必不可少的。通过对经典排序算法的深入解析，我们能够更好地理解它们的原理和应用场景，从而在面试中脱颖而出。