参考阅读
什么是算法
算法(Algorithm)是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,但在过程中消耗的资源(空间复杂度)和时间(时间复杂度)却会有很大的区别。
那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢?
主要还是从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度去考量。
- 时间维度:是指执行当前算法所消耗的时间,我们通常用「时间复杂度」来描述。
- 空间维度:是指执行当前算法需要占用多少内存空间,我们通常用「空间复杂度」来描述。
因此,评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况。然而,有的时候时间和空间却又是「鱼和熊掌」,不可兼得的,那么我们就需要从中去取一个平衡点。
下面我来分别介绍一下「时间复杂度」和「空间复杂度」的计算方式。
反映的是一个趋势****反映的是一个趋势****反映的是一个趋势****反映的是一个趋势****反映的是一个趋势****反映的是一个趋势
时间复杂度不是用来计算程序具体耗时的,那么我也应该明白,空间复杂度也不是用来计算程序实际占用的空间的。
image.png1.快速排序
快速排序由于排序效率在同为O(NlogN)*的几种排序方法中效率较高,因此经常被采用,再加上快速排序思想----分治法也确实实用
2. 冒泡排序
算法思想
- 基本思想: 冒泡排序,类似于水中冒泡,较大的数沉下去,较小的数慢慢冒起来,假设从小到大,即为较大的数慢慢往后排,较小的数慢慢往前排。
- 直观表达,每一趟遍历,将一个最大的数移到序列末尾。
算法描述
- 比较相邻的元素,如果前一个比后一个大,交换之。
- 第一趟排序第1个和第2个一对,比较与交换,随后第2个和第3个一对比较交换,这样直到倒数第2个和最后1个,将最大的数移动到最后一位。
- 接下来第二趟,忽略已经拍好的数字,对于剩下的数字再来一轮
......
动画实现
第一轮:
- 选择 10 和 34, 进行比较, 其中 10 < 34, 二者不需要交换
- 选择 34 和 21, 进行比较, 其中 34 > 21, 二者需要交换
- 选择 34 和 47, 进行比较, 其中 34 < 47, 二者需不要交换
- 选择 47 和 3, 进行比较, 其中 47 > 3, 二者需要交换
- ...
- 最后 47 交换到末尾
第二轮:
忽略已经排列好的47, 按照刚刚的逻辑再次排序
...
[图片上传失败...(image-e38d47-1609230829454)]
复杂度
let arr = randomArr(10000, 100)
console.time('bubleSort') //开始时间
bubleSort(arr)
console.timeEnd('bubleSort') //结束时间
function randomArr( arrLen = 100, maxValue = 1000 ) {
let arr = []
for(let i = 0; i < arrLen; i++) {
arr[i] = Math.floor((maxValue+1)*Math.random())
}
return arr
}
function bubleSort(arr) {
for(let i = 0; i < arr.length; i++) {
for(let j = 0; j < arr.length - i; j++) {
if(arr[j] > arr[j+1]) {
[ arr[j], arr[j+1] ] = [ arr[j+1], arr[j] ] /*交换元素*/
}
}
}
}
1w长度数组发现平均时间:
image.png
以下是10-10万数组长度排序所花时间
image.png发时间复杂度: [图片上传失败...(image-c3282c-1609230829454)]
空间复杂度: [图片上传失败...(image-39bce5-1609230829454)]
稳定性:稳定
代码实现(JavaScript)
image.png
function bubleSort(arr) {
for(let i = 0; i < arr.length /*i代表轮数*/; i++) {
for(let j = 0; j < arr.length - i /*j代表当前轮选中的元素下标*/; j++) {
if(arr[j] > arr[j+1]) {
[ arr[j], arr[j+1] ] = [ arr[j+1], arr[j] ] /*交换元素*/
}
//console.log(arr)
}
}
}
var arr = [10, 34, 21, 47, 3, 28]
bubleSort(arr)
console.log(arr)
3. 插入排序
代码实现(JavaScript)
function insertionSort(arr) {
for(let i = 1; i < arr.length; i++) {
for(let j = 0; j < i; j++) {
if(arr[i] < arr[j]) {
arr.splice(j, 0, arr[i])
arr.splice(i+1, 1)
break
}
console.log(arr)
}
}
}
var arr = [10, 34, 21, 47, 3, 28]
insertionSort(arr)
console.log(arr)
复杂度
时间复杂度为 O(n^2) ,和上面的测试基本一致。
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