摘要：一冒泡排序算法介紹比較相鄰的兩個元素如果前一個比后一個大，則交換位置。它與冒泡排序的不同之處在于，它會優(yōu)先比較距離較遠(yuǎn)的元素。希爾排序的核心在于間隔序列的設(shè)定。作為一種線性時間復(fù)雜度的排序，計(jì)數(shù)排序要求輸入的數(shù)據(jù)必須是有確定范圍的整數(shù)。

算法介紹：

比較相鄰的兩個元素,如果前一個比后一個大，則交換位置。

第一輪把最大的元素放到了最后面。

由于每次排序最后一個都是最大的，所以之后按照步驟1排序最后一個元素不用比較。

function bubble_sort(arr){
  var swap;  
  for(var i=0;iarr[j+1]){
        swap=arr[j];
        arr[j]=arr[j+1];
        arr[j+1]=swap;
      }
    }
  }
}

冒泡算法改進(jìn)：

設(shè)置一個標(biāo)志，如果這一趟發(fā)生了交換，則為true。否則為false。如果這一趟沒有發(fā)生交換，則說明排序已經(jīng)完成。代碼如下：

function bubble_sort_1(arr) {
  var n = arr.length,
  flag = true,
  swap;
  while(flag){
    flag = false;
    for(var j = 1; jarr[j]) {
        swap = arr[j-1];
        arr[j-1] = arr[j];
        arr[j] = swap;
       flag = true;
      }0
    }
    n --;  
  }
  return arr;
}

假如數(shù)組長度是20，如果只有前十位是無序排列的，后十位是有序且都大于前十位，所以第一趟遍歷排序的時候發(fā)生交換的位置必定小于10，且該位置之后的必定有序，我們只需要排序好該位置之前的就可以，因此我們要來標(biāo)記這個位置就可以了，即可以記錄每次掃描中最后一次交換的位置，下次掃描的時候只要掃描到上次的最后交換位置就行了，因?yàn)楹竺娴亩际且呀?jīng)排好序的，無需再比較，代碼如下：

function bubble_sort_2(arr) {
  var n=arr.length;
  var j,k;  
  var flag=n;
  var swap;
  while(flag>0) {  
    k=flag;  
    flag=0;  
    for(j=1;j arr[j])  
        {  
            swap=arr[j-1];
            arr[j-1]=arr[j];
            arr[j]=swap;
            flag=j;  
        }  
    }  
  } 

}

每一次循環(huán)從兩頭出發(fā)算出最大和最小值，代碼如下：

function bubble_sort_3(arr) {
　　var low = 0;
　　var high= arr.length-1; //設(shè)置變量的初始值
　　var swap,j;
　　while (low < high) {
　　　　for (j= low; j< high; ++j) {         //正向冒泡,找到最大者
　　　　　　if (arr[j]> arr[j+1]) {
　　　　　　　　swap = arr[j]; arr[j]=arr[j+1];arr[j+1]=swap;
　　　　　　}
　　　　}
　　　　--high;  //修改high值, 前移一位
　　　　for (j=high; j>low; --j) {          //反向冒泡,找到最小者
　　　　　　if (arr[j]
在代碼3的基礎(chǔ)上記錄每次掃描最后一次交換的位置，下次掃描的時候只要掃描到上次的最后交換位置就行，同代碼2，代碼如下：
function bubble_sort_3(arr) {
　　var low = 0;
　　var high= arr.length-1; //設(shè)置變量的初始值
　　var swap,j;
　　while (low < high) {
　　　　var pos1 = 0,pos2=0; 
　　　　for (let i= low; i< high; ++i) { //正向冒泡,找到最大者
　　　　　　if (arr[i]> arr[i+1]) {
　　　　　　　　swap = arr[i]; arr[i]=arr[i+1];arr[i+1]=swap;
　　　　　　　　pos1 = i ;
　　　　　　}
　　　　}

　　　　high = pos1;// 記錄上次位置

　　　　for (let j=high; j>low; --j) { //反向冒泡,找到最小者
　　　　　　if (arr[j]
冒泡排序動圖演示：

二、快速排序
算法介紹：
快速排序是對冒泡排序的一種改進(jìn)，第一趟排序時將數(shù)據(jù)分成兩部分，一部分比另一部分的所有數(shù)據(jù)都要小。然后遞歸調(diào)用，在兩邊都實(shí)行快速排序。
function quick_sort(arr){
  if(arr.length<=1){
    return arr;
  }
  var pivotIndex=Math.floor(arr.length/2);
  var pivot=arr.splice(pivotIndex,1)[0];

  var left=[];
  var right=[];
  for(var i=0;i
快速排序動圖演示：

三、選擇排序
算法介紹：
選擇排序就是從一個未知數(shù)據(jù)空間里，選取之最放到一個新的空間
代碼如下：
function selection_sort(arr) {
　　var len = arr.length;
　　var minIndex, swap;
　　for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
　　　　minIndex = i;
　　　　for (var j = i + 1; j < len; j++) {
　　　　　　if (arr[j] < arr[minIndex]) { //尋找最小的數(shù)
　　　　　　　　minIndex = j; //將最小數(shù)的索引保存
　　　　　　}
　　　　}
　　　　swap = arr[i];
　　　　arr[i] = arr[minIndex];
　　　　arr[minIndex] = swap;
　　}
　　return arr;
}
選擇排序動圖演示：

四、插入排序
算法介紹：

從第一個默認(rèn)被排好序的元素開始
取出下一個元素，在已經(jīng)排序的元素序列中從后向前掃描
如果已排序的元素大于取出的元素，則將其分別向后移動一位
直到找到已排序的元素中小于或等于取出的元素，將取出的元素放到它的后一位
重復(fù)步驟2

代碼如下：
function insertion_sort(arr) {
　　for (var i = 1; i < arr.length; i++) {
　　　　var key = arr[i];
　　　　var j = i - 1;
　　　　while ( arr[j] > key) {
　　　　　　arr[j + 1] = arr[j];
　　　　　    j--;
　　　　}
　　　　arr[j + 1] = key;
　　}
　　return arr;
}
插入排序算法改進(jìn)-二分法插入排序：
function binaryInsertion_sort(arr) {
　　for (var i = 1; i < arr.length; i++) {
　　　　var key = arr[i], left = 0, right = i - 1;
　　　　while (left <= right) {
　　　　　　var middle = parseInt((left + right) / 2);
　　　　　　if (key < arr[middle]) {
　　　　　　　　right = middle - 1;
　　　　　　} else {
　　　　　　　　left = middle + 1;
　　　　　　}
　　　　}
　　　　for (var j = i - 1; j >= left; j--) {
　　　　　　arr[j + 1] = arr[j];
　　　　}
　　　　arr[left] = key;
　　}
　　return arr;
}
插入排序法動圖演示：

五、希爾排序
算法介紹：
希爾排序是冒泡排序的一種更高效率的實(shí)現(xiàn)。它與冒泡排序的不同之處在于，它會優(yōu)先比較距離較遠(yuǎn)的元素。希爾排序的核心在于間隔序列的設(shè)定。

上圖中先每差5為一組進(jìn)行比較，之后再每差2為一組驚醒比較，最后就是兩兩比較。代碼如下：
function shell_sort(arr) {
　　var len = arr.length,
　　temp,
　　gap = 1;
　　while(gap < len/5) { //動態(tài)定義間隔序列
　　　　gap =gap*5+1;
　　}
　　for (gap; gap > 0; gap = Math.floor(gap/5)) {
　　　　for (var i = gap; i < len; i++) {
　　　　　　temp = arr[i];
　　　　　　for (var j = i-gap; j >= 0 && arr[j] > temp; j-=gap) {
　　　　　　　　arr[j+gap] = arr[j];
　　　　　　}
　　　　　　arr[j+gap] = temp;
　　　　}
　　}
　　return arr;
}
六、歸并排序
算法介紹：
作為一種典型的分而治之思想的算法應(yīng)用，歸并排序的實(shí)現(xiàn)由兩種方法：

自上而下的遞歸（所有遞歸的方法都可以用迭代重寫，所以就有了第2種方法）
自下而上的迭代

代碼如下：
function merge_sort(arr) {  //采用自上而下的遞歸方法
    var len = arr.length;
    if(len < 2) {
        return arr;
    }
    var middle = Math.floor(len / 2),
        left = arr.slice(0, middle),
        right = arr.slice(middle);
    return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
}

function merge(left, right)
{
    var result = [];
 
    while (left.length && right.length) {
        if (left[0] <= right[0]) {
            result.push(left.shift());
        } else {
            result.push(right.shift());
        }
    }
 
    while (left.length)
        result.push(left.shift());
 
    while (right.length)
        result.push(right.shift());
 
    return result;
}
歸并排序動圖演示 :

七、堆排序
首先明白什么是堆，堆其實(shí)可以這么理解，類似金字塔，一層有一個元素，兩層有兩個元素，三層有四個元素，每層從數(shù)組中取元素，從左到右的順序放到堆相應(yīng)的位置上，也就是說每一層元素個數(shù)為2n-1 ；（n 代表行數(shù)），這就完成了建堆。
堆排序可以說是一種利用堆的概念來排序的選擇排序。分為兩種方法：

大頂堆：每個節(jié)點(diǎn)的值都大于或等于其子節(jié)點(diǎn)的值，在堆排序算法中用于升序排列
小頂堆：每個節(jié)點(diǎn)的值都小于或等于其子節(jié)點(diǎn)的值，在堆排序算法中用于降序排列

代碼如下：
var len;    //因?yàn)槁暶鞯亩鄠€函數(shù)都需要數(shù)據(jù)長度，所以把len設(shè)置成為全局變量

function buildMaxHeap(arr) {   //建立大頂堆
    len = arr.length;
    for (var i = Math.floor(len/2); i >= 0; i--) {
        heapify(arr, i);
    }
}

function heapify(arr, i) {     //堆調(diào)整
    var left = 2 * i + 1,
        right = 2 * i + 2,
        largest = i;

    if (left < len && arr[left] > arr[largest]) {
        largest = left;
    }

    if (right < len && arr[right] > arr[largest]) {
        largest = right;
    }

    if (largest != i) {
        swap(arr, i, largest);
        heapify(arr, largest);
    }
}

function swap(arr, i, j) {
    var temp = arr[i];
    arr[i] = arr[j];
    arr[j] = temp;
}

function heapSort(arr) {
    buildMaxHeap(arr);

    for (var i = arr.length-1; i > 0; i--) {
        swap(arr, 0, i);
        len--;
        heapify(arr, 0);
    }
    return arr;
}
堆排序動圖演示：

八、計(jì)數(shù)排序
算法介紹：
計(jì)數(shù)排序的核心在于將輸入的數(shù)據(jù)值轉(zhuǎn)化為鍵存儲在額外開辟的數(shù)組空間中。
作為一種線性時間復(fù)雜度的排序，計(jì)數(shù)排序要求輸入的數(shù)據(jù)必須是有確定范圍的整數(shù)。
代碼如下：
function counting_sort(arr, maxValue) {
    var bucket = new Array(maxValue+1),
        sortedIndex = 0;
        arrLen = arr.length,
        bucketLen = maxValue + 1;

    for (var i = 0; i < arrLen; i++) {
        if (!bucket[arr[i]]) {
            bucket[arr[i]] = 0;
        }
        bucket[arr[i]]++;
    }

    for (var j = 0; j < bucketLen; j++) {
        while(bucket[j] > 0) {
            arr[sortedIndex++] = j;
            bucket[j]--;
        }
    }

    return arr;
}
計(jì)數(shù)排序動圖演示：

九、桶排序
桶排序是計(jì)數(shù)排序的升級版。它利用了函數(shù)的映射關(guān)系，高效與否的關(guān)鍵就在于這個映射函數(shù)的確定。
為了使桶排序更加高效，我們需要做到這兩點(diǎn)：
在額外空間充足的情況下，盡量增大桶的數(shù)量
使用的映射函數(shù)能夠?qū)⑤斎氲腘個數(shù)據(jù)均勻的分配到K個桶中
同時，對于桶中元素的排序，選擇何種比較排序算法對于性能的影響至關(guān)重要。
什么時候最快（Best Cases）：
當(dāng)輸入的數(shù)據(jù)可以均勻的分配到每一個桶中
什么時候最慢（Worst Cases）：
當(dāng)輸入的數(shù)據(jù)被分配到了同一個桶中
代碼演示：
function bucketSort(arr, bucketSize) {
    if (arr.length === 0) {
      return arr;
    }

    var i;
    var minValue = arr[0];
    var maxValue = arr[0];
    for (i = 1; i < arr.length; i++) {
      if (arr[i] < minValue) {
          minValue = arr[i];                //輸入數(shù)據(jù)的最小值
      } else if (arr[i] > maxValue) {
          maxValue = arr[i];                //輸入數(shù)據(jù)的最大值
      }
    }

    //桶的初始化
    var DEFAULT_BUCKET_SIZE = 5;            //設(shè)置桶的默認(rèn)數(shù)量為5
    bucketSize = bucketSize || DEFAULT_BUCKET_SIZE;
    var bucketCount = Math.floor((maxValue - minValue) / bucketSize) + 1;   
    var buckets = new Array(bucketCount);
    for (i = 0; i < buckets.length; i++) {
        buckets[i] = [];
    }

    //利用映射函數(shù)將數(shù)據(jù)分配到各個桶中
    for (i = 0; i < arr.length; i++) {
        buckets[Math.floor((arr[i] - minValue) / bucketSize)].push(arr[i]);
    }

    arr.length = 0;
    for (i = 0; i < buckets.length; i++) {
        insertionSort(buckets[i]);                      //對每個桶進(jìn)行排序，這里使用了插入排序
        for (var j = 0; j < buckets[i].length; j++) {
            arr.push(buckets[i][j]);                      
        }
    }

    return arr;
}
十、基數(shù)排序
基數(shù)排序須知：
基數(shù)排序有兩種方法：

MSD 從高位開始進(jìn)行排序
LSD 從低位開始進(jìn)行排序

基數(shù)排序 vs 計(jì)數(shù)排序 vs 桶排序:
這三種排序算法都利用了桶的概念，但對桶的使用方法上有明顯差異：

基數(shù)排序：根據(jù)鍵值的每位數(shù)字來分配桶
計(jì)數(shù)排序：每個桶只存儲單一鍵值
桶排序：每個桶存儲一定范圍的數(shù)值

代碼演示：
function radix_sort(arr, maxDigit) {
　　var mod = 10;
　　var dev = 1;
　　var counter = [];
　　for (var i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
　　　　for(var j = 0; j < arr.length; j++) {
　　　　　　var bucket = parseInt((arr[j] % mod) / dev);
　　　　　　if(counter[bucket]== null) {
　　　　　　　　counter[bucket] = [];
　　　　　　}
　　　　counter[bucket].push(arr[j]);
　　　　}
　　　　var pos = 0;
　　　　for(var j = 0; j < counter.length; j++) {
　　　　　　var value = null;
　　　　　　if(counter[j]!=null) {
　　　　　　　　while ((value = counter[j].shift()) != null) {
　　　　　　　　　　arr[pos++] = value;
　　　　　　　　}
　　　　　　}
　　　　}
　　}
　　return arr;
}
基數(shù)排序動圖演示：


參考：https://www.cnblogs.com/liyon...