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Schriftliche Interviews beinhalten oft verschiedene Algorithmen. In diesem Artikel werden einige häufig verwendete Algorithmen kurz vorgestellt und JavaScript verwendet, um sie zu implementieren.

1. Einfügungssortierung

1) Einführung in den Algorithmus

Die Algorithmusbeschreibung der Einfügungssortierung (Insertion-Sort) ist ein einfacher und intuitiver Sortieralgorithmus . Es funktioniert, indem es eine geordnete Sequenz erstellt. Bei unsortierten Daten wird die sortierte Sequenz von hinten nach vorne durchsucht, um die entsprechende Position zu finden und einzufügen. Bei der Implementierung der Einfügungssortierung wird normalerweise die In-Place-Sortierung verwendet (d. h. eine Sortierung, die nur O(1) zusätzlichen Platz beansprucht). Daher müssen die sortierten Elemente während des Scanvorgangs von hinten nach vorne wiederholt und schrittweise sortiert werden nach hinten verschoben und bietet so Platz zum Einfügen des neuesten Elements.

2) Beschreibung und Implementierung des Algorithmus

Im Allgemeinen wird die Einfügungssortierung auf Arrays mithilfe von In-Place implementiert. Der spezifische Algorithmus wird wie folgt beschrieben:

Ab dem ersten Element kann davon ausgegangen werden, dass das Element sortiert wurde
Herausnehmen das nächste Element und von hinten nach vorne in der sortierten Elementsequenz scannen;
Wenn das Element (sortiert) größer als das neue Element ist, verschieben Sie das Element an die nächste Position
Wiederholen Sie Schritt 3, bis Sie eine Position finden, an der das sortierte Element kleiner oder gleich dem neuen Element ist.
Nach dem Einfügen des neuen Elements in diese Position
Wiederholen Sie die Schritte 2–5.

JavaScript-Code-Implementierung:

function insertionSort(array) {
    if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === &#39;Array&#39;) {
        for (var i = 1; i < array.length; i++) {
            var key = array[i];
            var j = i - 1;
            while (j >= 0 && array[j] > key) {
                array[j + 1] = array[j];
                j--;
            }
            array[j + 1] = key;
        }
        return array;
    } else {
        return &#39;array is not an Array!&#39;;
    }
}

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3) Algorithmusanalyse

Bester Fall: Das Eingabearray wird in aufsteigender Reihenfolge sortiert. T(n) = O(n)
Schlimmster Fall: Das Eingabearray wird in absteigender Reihenfolge sortiert. T(n) = O(n2)
Durchschnittlicher Fall: T(n) = O(n2)

2. Binäre Einfügungssortierung

1) Einführung in den Algorithmus

Binary-insert-sort ist ein Sortieralgorithmus, der kleine Änderungen am Sortieralgorithmus für direkte Einfügung vornimmt. Der größte Unterschied zum Sortieralgorithmus für direkte Einfügung besteht darin, dass die Methode binäre Suche verwendet wird, um die Einfügeposition zu finden, was eine gewisse Geschwindigkeitsverbesserung mit sich bringt.

2) Beschreibung und Implementierung des Algorithmus

Im Allgemeinen wird die Einfügungssortierung auf Arrays mithilfe von In-Place implementiert. Der spezifische Algorithmus wird wie folgt beschrieben:

Ab dem ersten Element kann davon ausgegangen werden, dass das Element sortiert wurde
Herausnehmen das nächste Element, und die binäre Suche findet die Position der ersten Zahl, die größer als diese ist, in der sortierten Elementsequenz
Nachdem das neue Element an dieser Position eingefügt wurde; 🎜>

function binaryInsertionSort(array) {
    if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === &#39;Array&#39;) {
        for (var i = 1; i < array.length; i++) {
            var key = array[i], left = 0, right = i - 1;
            while (left <= right) {
                var middle = parseInt((left + right) / 2);
                if (key < array[middle]) {
                    right = middle - 1;
                } else {
                    left = middle + 1;
                }
            }
            for (var j = i - 1; j >= left; j--) {
                array[j + 1] = array[j];
            }
            array[left] = key;
        }
        return array;
    } else {
        return &#39;array is not an Array!&#39;;
    }
}

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3) Algorithmusanalyse

Auswahlsortierung

1) Einführung in den Algorithmus

Selection-Sort ist ein einfacher und intuitiver Sortieralgorithmus. So funktioniert es: Suchen Sie zunächst das kleinste (große) Element in der unsortierten Sequenz und speichern Sie es an der Startposition der sortierten Sequenz. Suchen Sie dann weiterhin das kleinste (große) Element aus den verbleibenden unsortierten Elementen und fügen Sie es dann ein in die sortierte Reihenfolge. Und so weiter, bis alle Elemente sortiert sind.

2) Beschreibung und Implementierung des Algorithmus

Durch die Direktauswahlsortierung von n Datensätzen können geordnete Ergebnisse durch n-1 Direktauswahlsortierdurchgänge erzielt werden. Der spezifische Algorithmus wird wie folgt beschrieben:

Wenn die i-te Sortierung (i=1,2,3...n-1) beginnt, sind der aktuelle geordnete Bereich und der ungeordnete Bereich R[1..i-1] und R(i..n ) jeweils. Diese Sortieroperation wählt den Datensatz R[k] mit dem kleinsten Schlüssel aus dem aktuellen ungeordneten Bereich aus und tauscht ihn mit dem ersten Datensatz R im ungeordneten Bereich aus, sodass R[1..i] und R[i+1. n) jeweils ein neuer geordneter Bereich mit einer um 1 erhöhten Anzahl von Datensätzen und ein neuer ungeordneter Bereich mit einer um 1 verringerten Anzahl von Datensätzen werden
n-1 Durchgänge werden abgeschlossen, und Das Array ist sequenziert.
JavaScript-Code-Implementierung:

3) Algorithmusanalyse

function selectionSort(array) {
    if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === &#39;Array&#39;) {
        var len = array.length, temp;
        for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
            var min = array[i];
            for (var j = i + 1; j < len; j++) {
                if (array[j] < min) {
                    temp = min;
                    min = array[j];
                    array[j] = temp;
                }
            }
            array[i] = min;
        }
        return array;
    } else {
        return ‘array is not an Array!’;
    }
}

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Bester Fall: T(n) = O(n2)

Ungünstigster Fall: T(n) = O(n2)
Durchschnittlicher Fall: T( n) = O(n2)
4.
Blasensortierung

1) Einführung in den Algorithmus

Bubble Sort ist ein einfacher Sortieralgorithmus. Es durchläuft wiederholt die zu sortierende Sequenz, vergleicht jeweils zwei Elemente und vertauscht sie, wenn sie in der falschen Reihenfolge sind. Der Besuch des Arrays wird wiederholt, bis kein Austausch mehr erforderlich ist, was bedeutet, dass das Array sortiert wurde. Der Name dieses Algorithmus rührt von der Tatsache her, dass kleinere Elemente durch den Austausch langsam an die Spitze des Arrays „schweben“.

2) Beschreibung und Implementierung des Algorithmus

Der spezifische Algorithmus wird wie folgt beschrieben:

Vergleichen Sie benachbarte Elemente. Wenn das erste größer als das zweite ist, tauschen Sie beide aus

对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数；

针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；

重复步骤1~3，直到排序完成。

JavaScript代码实现：

function bubbleSort(array) {
    if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === &#39;Array&#39;) {
        var len = array.length, temp;
        for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
            for (var j = len - 1; j >= i; j--) {
                if (array[j] < array[j - 1]) {
                    temp = array[j];
                    array[j] = array[j - 1];
                    array[j - 1] = temp;
                }
            }
        }
        return array;
    } else {
        return &#39;array is not an Array!&#39;;
    }
}

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3）算法分析

最佳情况：T(n) = O(n)
最差情况：T(n) = O(n2)
平均情况：T(n) = O(n2)

五、快速排序

1）算法简介

快速排序的基本思想：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。

2）算法描述和实现

快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。具体算法描述如下：

从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）；
重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

JavaScript代码实现：

//方法一
function quickSort(array, left, right) {
    if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === &#39;Array&#39; && typeof left === &#39;number&#39; && typeof right === &#39;number&#39;) {
        if (left < right) {
            var x = array[right], i = left - 1, temp;
            for (var j = left; j <= right; j++) {
                if (array[j] <= x) {
                    i++;
                    temp = array[i];
                    array[i] = array[j];
                    array[j] = temp;
                }
            }
            quickSort(array, left, i - 1);
            quickSort(array, i + 1, right);
        };
    } else {
        return &#39;array is not an Array or left or right is not a number!&#39;;
    }
}  
var aaa = [3, 5, 2, 9, 1];
quickSort(aaa, 0, aaa.length - 1);
console.log(aaa);


//方法二
var quickSort = function(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 < arr.length; i++){
　　　　if (arr[i] < pivot) {
　　　　　　left.push(arr[i]);
　　　　} else {
　　　　　　right.push(arr[i]);
　　　　}
　　}
　　return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right));
};

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3）算法分析

最佳情况：T(n) = O(nlogn)
最差情况：T(n) = O(n2)
平均情况：T(n) = O(nlogn)

六、堆排序

1）算法简介

堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。

2）算法描述和实现

具体算法描述如下：

将初始待排序关键字序列(R1,R2....Rn)构建成大顶堆，此堆为初始的无序区；
将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换，此时得到新的无序区(R1,R2,......Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2...n-1]<=R[n]；
由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质，因此需要对当前无序区(R1,R2,......Rn-1)调整为新堆，然后再次将R[1]与无序区最后一个元素交换，得到新的无序区(R1,R2....Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元素个数为n-1，则整个排序过程完成。

JavaScript代码实现：

/*方法说明：堆排序
@param  array 待排序数组*/            
function heapSort(array) {
    if (Object.prototype.toString.call(array).slice(8, -1) === &#39;Array&#39;) {
        //建堆
        var heapSize = array.length, temp;
        for (var i = Math.floor(heapSize / 2) - 1; i >= 0; i--) {
            heapify(array, i, heapSize);
        }
        
        //堆排序
        for (var j = heapSize - 1; j >= 1; j--) {
            temp = array[0];
            array[0] = array[j];
            array[j] = temp;
            heapify(array, 0, --heapSize);
        }
    } else {
        return &#39;array is not an Array!&#39;;
    }
}
/*方法说明：维护堆的性质
@param  arr 数组
@param  x   数组下标
@param  len 堆大小*/
function heapify(arr, x, len) {
    if (Object.prototype.toString.call(arr).slice(8, -1) === &#39;Array&#39; && typeof x === &#39;number&#39;) {
        var l = 2 * x + 1, r = 2 * x + 2, largest = x, temp;
        if (l < len && arr[l] > arr[largest]) {
            largest = l;
        }
        if (r < len && arr[r] > arr[largest]) {
            largest = r;
        }
        if (largest != x) {
            temp = arr[x];
            arr[x] = arr[largest];
            arr[largest] = temp;
            heapify(arr, largest, len);
        }
    } else {
        return &#39;arr is not an Array or x is not a number!&#39;;
    }
}

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3）算法分析

最佳情况：T(n) = O(nlogn)
最差情况：T(n) = O(nlogn)
平均情况：T(n) = O(nlogn)

七、归并排序

1）算法简介

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（pide and Conquer）的一个非常典型的应用。归并排序是一种稳定的排序方法。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。

2）算法描述和实现

具体算法描述如下：

把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列；
对这两个子序列分别采用归并排序；
将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。

JavaScript代码实现：

function mergeSort(array, p, r) {
    if (p < r) {
        var q = Math.floor((p + r) / 2);
        mergeSort(array, p, q);
        mergeSort(array, q + 1, r);
        merge(array, p, q, r);
    }
}
function merge(array, p, q, r) {
    var n1 = q - p + 1, n2 = r - q, left = [], right = [], m = n = 0;
    for (var i = 0; i < n1; i++) {
        left[i] = array[p + i];
    }
    for (var j = 0; j < n2; j++) {
        right[j] = array[q + 1 + j];
    }
    left[n1] = right[n2] = Number.MAX_VALUE;
    for (var k = p; k <= r; k++) {
        if (left[m] <= right[n]) {
            array[k] = left[m];
            m++;
        } else {
            array[k] = right[n];
            n++;
        }
    }
}

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3）算法分析

最佳情况：T(n) = O(n)
最差情况：T(n) = O(nlogn)
平均情况：T(n) = O(nlogn)

八、桶排序

1）算法简介

桶排序 (Bucket sort)的工作的原理：假设输入数据服从均匀分布，将数据分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序）。

2）算法描述和实现

具体算法描述如下：

设置一个定量的数组当作空桶；
遍历输入数据，并且把数据一个一个放到对应的桶里去；
对每个不是空的桶进行排序；
从不是空的桶里把排好序的数据拼接起来。

JavaScript代码实现：

/*方法说明：桶排序
@param  array 数组
@param  num   桶的数量*/
function bucketSort(array, num) {
    if (array.length <= 1) {
        return array;
    }
    var len = array.length, buckets = [], result = [], min = max = array[0], regex = &#39;/^[1-9]+[0-9]*$/&#39;, space, n = 0;
    num = num || ((num > 1 && regex.test(num)) ? num : 10);
    for (var i = 1; i < len; i++) {
        min = min <= array[i] ? min : array[i];
        max = max >= array[i] ? max : array[i];
    }
    space = (max - min + 1) / num;
    for (var j = 0; j < len; j++) {
        var index = Math.floor((array[j] - min) / space);
        if (buckets[index]) {   //  非空桶，插入排序
            var k = buckets[index].length - 1;
            while (k >= 0 && buckets[index][k] > array[j]) {
                buckets[index][k + 1] = buckets[index][k];
                k--;
            }
            buckets[index][k + 1] = array[j];
        } else {    //空桶，初始化
            buckets[index] = [];
            buckets[index].push(array[j]);
        }
    }
    while (n < num) {
        result = result.concat(buckets[n]);
        n++;
    }
    return result;
}

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3）算法分析

桶排序最好情况下使用线性时间O(n)，桶排序的时间复杂度，取决与对各个桶之间数据进行排序的时间复杂度，因为其它部分的时间复杂度都为O(n)。很显然，桶划分的越小，各个桶之间的数据越少，排序所用的时间也会越少。但相应的空间消耗就会增大。

九、计数排序

1）算法简介

计数排序(Counting sort)是一种稳定的排序算法。计数排序使用一个额外的数组C，其中第i个元素是待排序数组A中值等于i的元素的个数。然后根据数组C来将A中的元素排到正确的位置。它只能对整数进行排序。

2）算法描述和实现

具体算法描述如下：

找出待排序的数组中最大和最小的元素；
统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项；
对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）；
反向填充目标数组：将每个元素i放在新数组的第C(i)项，每放一个元素就将C(i)减去1。

JavaScript代码实现：

function countingSort(array) {
    var len = array.length, B = [], C = [], min = max = array[0];
    for (var i = 0; i < len; i++) {
        min = min <= array[i] ? min : array[i];
        max = max >= array[i] ? max : array[i];
        C[array[i]] = C[array[i]] ? C[array[i]] + 1 : 1;
    }
    for (var j = min; j < max; j++) {
        C[j + 1] = (C[j + 1] || 0) + (C[j] || 0);
    }
    for (var k = len - 1; k >=0; k--) {
        B[C[array[k]] - 1] = array[k];
        C[array[k]]--;
    }
    return B;
}

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3）算法分析

当输入的元素是n 个0到k之间的整数时，它的运行时间是 O(n + k)。计数排序不是比较排序，排序的速度快于任何比较排序算法。由于用来计数的数组C的长度取决于待排序数组中数据的范围（等于待排序数组的最大值与最小值的差加上1），这使得计数排序对于数据范围很大的数组，需要大量时间和内存。

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