前端数据结构和算法基础之时间复杂度为O(n²)排序

前端

2023-11-26 15:35:03

引言

在前端开发中，排序算法是必不可少的工具，它可以帮助我们对数据进行整理和组织，从而提高数据处理的效率。在本文中，我们将重点讨论时间复杂度为O(n²)的排序算法，并通过实际案例和代码示例，帮助您深入理解排序算法的工作原理。

排序算法简介

排序算法是一种用于将数据按照特定顺序排列的算法。在计算机科学中，排序算法的时间复杂度通常是衡量其效率的重要指标。时间复杂度是指算法执行所需的时间，通常用大O符号表示。

时间复杂度为O(n²)的排序算法

时间复杂度为O(n²)的排序算法是指其执行时间与输入数据量的平方成正比。常见的O(n²)排序算法包括：

冒泡排序：冒泡排序通过不断比较相邻元素并交换位置来实现排序。
选择排序：选择排序通过每次选择最小的元素并将其放在正确的位置来实现排序。
插入排序：插入排序通过将元素逐个插入到正确的位置来实现排序。

冒泡排序示例

function bubbleSort(array) {
  for (let i = 0; i < array.length; i++) {
    for (let j = 0; j < array.length - i - 1; j++) {
      if (array[j] > array[j + 1]) {
        const temp = array[j];
        array[j] = array[j + 1];
        array[j + 1] = temp;
      }
    }
  }

  return array;
}

选择排序示例

function selectionSort(array) {
  for (let i = 0; i < array.length; i++) {
    let minIndex = i;
    for (let j = i + 1; j < array.length; j++) {
      if (array[j] < array[minIndex]) {
        minIndex = j;
      }
    }

    const temp = array[i];
    array[i] = array[minIndex];
    array[minIndex] = temp;
  }

  return array;
}

插入排序示例

function insertionSort(array) {
  for (let i = 1; i < array.length; i++) {
    let currentElement = array[i];
    let j = i - 1;

    while (j >= 0 && currentElement < array[j]) {
      array[j + 1] = array[j];
      j--;
    }

    array[j + 1] = currentElement;
  }

  return array;
}