摘要：如果今天這個比例降低了，可能的原因之一是如今的排序算法更加高效，而并非排序的重要性降低了。約定都是從小到大排序，當前項為。冒泡排序比較任何兩個相鄰的項，如果第一個比第二個大，則交換它們。

前端工程師由于業務特點比較少接觸算法的東西，所以本系列也不會講太過深入的東西，更多的是作為知識擴展和思維邏輯的培養。
排序就是將一組對象按照某種邏輯順序重新排列的過程，本篇將介紹幾種金典的排序算法。

在計算時代早期，大家普遍認為30%的計算周期都用在了排序上。如果今天這個比例降低了，可能的原因之一是如今的排序算法更加高效，而并非排序的重要性降低了。

約定都是從小到大排序，當前項為i。swap是交換數組內位置的函數，實現如下：

function swap(_arr, index1, index2) {
  const arr = _arr;
  arr[index1] += arr[index2];
  arr[index2] = arr[index1] - arr[index2];
  arr[index1] -= arr[index2];
}

學校里第一個學的排序方式總是冒泡排序，雖然它效率低，但最容易理解。冒泡排序比較任何兩個相鄰的項，如果第一個比第二個大，則交換它們。元素項向上移動至正確的順序，就好像氣泡升至表面一樣，冒泡排序因此得名。

基本思路：

前一項(i)與后一項(i+1)項比較，如果前一項比后一項大就交換這兩項；

重復這個過程到最后；

一趟完成后再從頭開始重復上面的步驟，有多少項就要重復幾次。

代碼實現：

function bubbleSort(_arr) {
  const arr = [].slice.call(_arr);
  const len = arr.length;
  for (let i = 0; i < len; i += 1) {
    for (let f = 0; f < len - 1; f += 1) {
      if (arr[f] > arr[f + 1]) {
        swap(arr, f, f + 1);
      }
    }
  }
  return arr;
}

示例過程：

// 初始
5 4 9 5 3

// 第一趟
4 5 9 5 3  // 5>4，交換
^ ^
4 5 9 5 3  // 5<9，不變
  ^ ^
4 5 5 9 3  // 9>5，交換
    ^ ^
4 5 5 3 9  // 9>3，交換
      ^ ^

// 第二趟
4 5 5 3 9  // 4<5，不變
^ ^
4 5 5 3 9  // 5=5，不變
  ^ ^
4 5 3 5 9  // 5>3，交換
    ^ ^
4 5 3 5 9  // 5<9，不變
      ^ ^

// 第三趟
4 5 3 5 9  // 4<5，不變
^ ^
4 3 5 5 9  // 5>3，交換
  ^ ^
4 3 5 5 9  // 5=5，不變
    ^ ^
4 3 5 5 9  // 5<9，不變
      ^ ^

// 第四趟
3 4 5 5 9  // 4>3，交換
^ ^
3 4 5 5 9  // 4<5，不變
  ^ ^
3 4 5 5 9  // 5=5，不變
    ^ ^
3 4 5 5 9  // 5<9，不變
      ^ ^

// 第五趟
3 4 5 5 9  // 3<4，不變
^ ^
3 4 5 5 9  // 4<5，不變
  ^ ^
3 4 5 5 9  // 5=5，不變
    ^ ^
3 4 5 5 9  // 5<9，不變
      ^ ^

// 結果
3 4 5 5 9

通過上面的排序過程，可以發現其實每一趟就可以確定最后一位的位置了，所以可以不用再比較最后的位置。代碼改造也很小，只要在內循環減去已經確定的位置數即可。

function modifiedBubbleSort(_arr) {
  const arr = [].slice.call(_arr);
  const len = arr.length;
  for (let i = 0; i < len; i += 1) {
    for (let f = 0; f < len - i - 1; f += 1) {
      if (arr[f] > arr[f + 1]) {
        swap(arr, f, f + 1);
      }
    }
  }
  return arr;
}

示例過程：

// 初始
5 4 9 5 3

// 第一趟
4 5 9 5 3  // 5>4，交換
^ ^
4 5 9 5 3  // 5<9，不變
  ^ ^
4 5 5 9 3  // 9>5，交換
    ^ ^
4 5 5 3 9  // 9>3，交換
      ^ ^

// 第二趟
4 5 5 3 9  // 4<5，不變
^ ^
4 5 5 3 9  // 5=5，不變
  ^ ^
4 5 3 5 9  // 5>3，交換
    ^ ^

// 第三趟
4 5 3 5 9  // 4<5，不變
^ ^
4 3 5 5 9  // 5>3，交換
  ^ ^

// 第四趟
3 4 5 5 9  // 4>3，交換
^ ^

// 結果
3 4 5 5 9

選擇排序算法是一種原址比較排序算法。這也是比較簡單的過程，只要不斷遍歷找到最小的數依次放入位置即可。
基本思路：

設定一個指針指向最小的數，從0號位開始；

遍歷數據，如果遇到比當前指針指向的數還小的數，就將指針重新指向這個新位置；

遍歷完成即得到了最小的數的位置，把0號位與這個位置的數交換；

接下來就是1號位，重復以上步驟直到全部位置都正確。

代碼實現：

function selectionSort(_arr) {
  const arr = [].slice.call(_arr);
  const len = arr.length;
  for (let i = 0; i < len - 1; i += 1) {
    let indexMin = i;
    for (let f = i + 1; f < len; f += 1) {
      if (arr[indexMin] > arr[f]) {
        indexMin = f;
      }
    }
    if (indexMin !== i) {
      swap(arr, indexMin, i);
    }
  }
  return arr;
}

示例過程：

// 初始
5 4 9 5 3

// 第一趟，指針指向0號位
5 4 9 5 3  // 4<5，指針指向1號位
  ^
5 4 9 5 3  // 9>4，指針不變
  ^
5 4 9 5 3  // 5>4，指針不變
  ^
5 4 9 5 3  // 3<4，指針指向4號位
        ^
3 4 9 5 5   // 遍歷結束，交換0號位和4號位

// 第二趟，指針指向1號位
3 4 9 5 5  // 9>4，指針不變
  ^
3 4 9 5 5  // 5>4，指針不變
  ^
3 4 9 5 5  // 5>4，指針不變
  ^
3 4 9 5 5  // 遍歷結束，1號位不變

// 第三趟，指針指向2號位
3 4 9 5 5  // 5<9，指針指向3號位
      ^
3 4 9 5 5  // 5=5，指針不變
      ^
3 4 5 9 5  // 遍歷結束，交換2號位和3號位

// 第四趟，指針指向3號位
3 4 5 9 5  // 5<9，指針指向4號位
        ^
3 4 5 5 9  // 遍歷結束，交換3號位和4號位

// 結果
3 4 5 5 9

插入排序就是要把后面的數往前面插入。假定第一項已經排序了，接著從第二項開始，依次判斷當前項應該插入到前面的哪個位置。
基本思路：

從第二項開始(i=1)，當前項(i)，緩存其值和位置；

向前遍歷，指針f初始化為i位置，如果f-1大于當前項的值，則交換f和f-1（即f-1向后移動一位），并f--；

如果遇到f-1小于當前值，或f=0時停止循環，這時候f即是當前項的位置，將之前的緩存值寫入該位置。

代碼實現：

function insertionSort(_arr) {
  const arr = [].slice.call(_arr);
  const len = arr.length;
  for (let i = 1; i < len; i += 1) {
    let f = i;
    const temp = arr[i];
    while (f > 0 && arr[f - 1] > temp) {
      arr[f] = arr[f - 1];
      f -= 1;
    }
    arr[f] = temp;
  }
  return arr;
}

示例過程：

// 初始
5 4 9 5 3

// 第一趟，當前項是1號位，數字4
_ 5 9 5 3  // 4<5，5向后移動
^ ^
4 5 9 5 3  // 遍歷結束，寫入4
^

// 第二趟，當前項是2號位，數字9
4 5 9 5 3  // 9>5，不變
  ^
4 5 9 5 3  // 9>4，不變，遍歷結束
^

// 第三趟，當前項是3號位，數字5
4 5 _ 9 3  // 5<9，9向后移動
    ^ ^
4 5 _ 9 3  // 5=5，不變
  ^
4 5 _ 9 3  // 5>4，不變
^
4 5 5 9 3  // 遍歷結束，寫入5
    ^

// 第四趟，當前項是4號位，數字3
4 5 5 _ 9  // 3<9，9向后移動
      ^ ^
4 5 _ 5 9  // 3<5，5向后移動
    ^ ^
4 _ 5 5 9  // 3<5，5向后移動
  ^ ^
_ 4 5 5 9  // 3<4，4向后移動
^ ^
3 4 5 5 9  // 遍歷結束，寫入3
^

// 結果
3 4 5 5 9

歸并排序是一種分治算法。其思想是將原始數組切分成較小的數組，直到每個小數組只有一個位置，接著將小數組歸并成較大的數組，直到最后只有一個排序完畢的大數組。
基本思路：

將數組從中間切成兩個數組；

如果切出來的數組長度不為1，則重復上一步,直到所有切分出來的數組的長度都為1；

以從小到大的順序合并小數組，先是兩個長度為1的數組合并成長度為2的數組；

再是兩個長度為2的數組合并為長度為4的數組，以此類推。

代碼實現：

function mergeSort(_arr) {
  const arr = [].slice.call(_arr);
  function merge(left, right) {
    const result = [];
    let iL = 0;
    let iR = 0;
    const lenL = left.length;
    const lenR = right.length;
    while (iL < lenL && iR < lenR) {
      if (left[iL] < right[iR]) {
        result.push(left[iL]);
        iL += 1;
      } else {
        result.push(right[iR]);
        iR += 1;
      }
    }
    while (iL < lenL) {
      result.push(left[iL]);
      iL += 1;
    }
    while (iR < lenR) {
      result.push(right[iR]);
      iR += 1;
    }
    return result;
  }
  return (function cut(_array) {
    const len = _array.length;
    if (len === 1) {
      return _array;
    }
    const mid = Math.floor(len / 2);
    const left = _array.slice(0, mid);
    const right = _array.slice(mid, len);
    return merge(cut(left), cut(right));
  }(arr));
}

示例過程：

// 初始
5 4 9 5 3

// 切分
[5 4] [9 5 3]  // 中間數是9
     ^
([5] [4]) [9 5 3]  // 進入左側數組，中間數是4
    ^
([5] [4]) ([9] [5 3])  // 左側切分完，進入右側數組，中間數是5
              ^
([5] [4]) ([9] ([5] [3]))  // 左側切分完，進入右側數組，中間數是3
                   ^

// 合并[5]和[3]
([5] [4]) ([9] [3 $])  // 3<5，入3
                ^
([5] [4]) ([9] [3 5])  // 入5，完畢
                  ^

// 合并[9]和[3 5]
([5] [4]) [3 $ $]  // 3<9，入3
           ^
([5] [4]) [3 5 $]  // 5<9，入5
             ^
([5] [4]) [3 5 9]  // 入9，完畢
               ^

// 合并[5]和[4]
[4 $] [3 5 9]  // 4<5，入4
 ^
[4 5] [3 5 9]  // 入5，完畢
   ^

// 合并[4 5]和[3 5 9]
[3 $ $ $ $]  // 4>3，入3
 ^
[3 4 $ $ $]  // 4<5，入4
   ^
[3 4 5 $ $]  // 5=5，入5
     ^
[3 4 5 5 $]  // 入5
       ^
[3 4 5 5 9]  // 入9，完畢
         ^

// 結果
3 4 5 5 9

快速排序的思想跟歸并很像，都是分治方法，但它沒有像歸并排序那樣將它們分割開，而是使用指針游標來標記，每次會確定一個主元的位置。稍微會比前面的復雜一些。
基本思路：

取數組的第0項作為主元，緩存0號位的數。

設定一個從0號位開始的low指針，一個從末尾開始的high指針；

先從high指針開始移動，指針指向的數與主元做比較，如果大于或等于主元則繼續向前移動，如果小于主元則停下并把high指針指向的數替換到當前low指針指向的位置；

再從low指針開始移動，指針指向的數與主元做比較，如果小于或等于主元則繼續向后移動，如果大于主元則停下并把low指針指向的數替換到當前high指針指向的位置；

如此循環交替移動兩個指針，直到low指針的指向位高于或等于high的指向位；

至此low指向位即是主元的位置pivotloc，將主元寫入low指向的位置；

以此位置pivotloc為分割，在左右兩邊重復上述的步驟，直到排序完成。

代碼實現：

function quickSort(_arr) {
  const arr = [].slice.call(_arr);
  function partition(low, high) {
    const pivotkey = arr[low];
    let i = low;
    let j = high;
    while (i < j) {
      while (i < j && arr[j] >= pivotkey) {
        j -= 1;
      }
      arr[i] = arr[j];
      while (i < j && arr[i] <= pivotkey) {
        i += 1;
      }
      arr[j] = arr[i];
    }
    arr[i] = pivotkey;
    return i;
  }
  (function QSort(low, high) {
    if (low < high) {
      const pivotloc = partition(low, high);
      QSort(low, pivotloc - 1);
      QSort(pivotloc + 1, high);
    }
  }(0, arr.length - 1));
  return arr;
}

示例過程：

// 初始
5 4 9 5 3

// 第一趟，主元為5
5 4 9 5 3  // high開始移動，3<5，high停止
^L      ^H
3 4 9 5 3  // 將high指向數3寫入到low位置
^L      ^H
3 4 9 5 3  // low開始移動，3<5，繼續前進
^L      ^H
3 4 9 5 3  // 4<5，繼續前進
  ^L    ^H
3 4 9 5 3  // 9>5，low停止
    ^L  ^H
3 4 9 5 9  // 將low指向數9寫入到high位置
    ^L  ^H
3 4 9 5 9  // high開始移動，9>5，繼續后退
    ^L  ^H
3 4 9 5 9  // high開始移動，5=5，繼續后退
    ^L^H
3 4 5 5 9  // 兩指針重合，結束，確定主元5的位置，寫入
    *

// 第二趟，主元為3
3 4 5 5 9  // high開始移動，4>3，繼續后退
^L^H*
3 4 5 5 9  // 兩指針重合，結束，確定主元3的位置，寫入
*   *

// 第三趟，主元為4
3 4 5 5 9  // 兩指針重合，結束，確定主元4的位置，寫入
* * *

// 第四趟，主元為5
3 4 5 5 9  // high開始移動，9>5，繼續后退
* * * ^L^H
3 4 5 5 9  // 兩指針重合，結束，確定主元5的位置，寫入
* * * *

// 第五趟，主元為9
3 4 5 5 9  // 兩指針重合，結束，確定主元9的位置，寫入
* * * * *

// 結果
3 4 5 5 9

上述的這么多種排序算法哪個比較快？這是我們比較好奇的問題，我們隨機生成10000個數據來測試一下吧。
兩個輔助函數：getRandomArray用來生成隨機數的數組，costClock用來統計耗時。

function getRandomArray(len = 10000, min = 0, max = 100) {
  const array = [];
  const w = max - min;
  for (let i = 0; i < len; i += 1) {
    array.push(parseInt((Math.random() * w) + min, 10));
  }
  return array;
}

function costClock(fn) {
  const now = new Date().getTime();
  const data = fn();
  const pass = new Date().getTime() - now;
  return {
    data,
    cost: pass,
  };
}

測試用例如下：

const array = getRandomArray(10000);
const result1 = costClock(() => bubbleSort(array));
const result2 = costClock(() => modifiedBubbleSort(array));
const result3 = costClock(() => selectionSort(array));
const result4 = costClock(() => insertionSort(array));
const result5 = costClock(() => mergeSort(array));
const result6 = costClock(() => quickSort(array));
console.log(result1);
console.log(result2);
console.log(result3);
console.log(result4);
console.log(result5);
console.log(result6);

結果如下圖，可見快速排序不愧是快速排序，不需要交互數據以及分治方法是其高效的主要原因。