前端开发必会的JS算法之选择排序

AI 概述
上一篇我们说了经典排序中的冒泡排序,本文我们来看一下选择排序,所谓“选择”,就是每次遍历时,选择一个最小的交换到已排好序列的后面。 上图演示了第三次遍历,此时元素 1 和 2 已经排好序,再在剩下的元素中找到最小的元素 3,然后与目标位置交换。 可以看出该算法的核心是:如何在未排好序的元素中找到最小的元素?...

上一篇我们说了经典排序中的冒泡排序,本文我们来看一下选择排序,所谓“选择”,就是每次遍历时,选择一个最小的交换到已排好序列的后面。
前端开发必会的 JS 算法之选择排序
上图演示了第三次遍历,此时元素 1 和 2 已经排好序,再在剩下的元素中找到最小的元素 3,然后与目标位置交换。

可以看出该算法的核心是:如何在未排好序的元素中找到最小的元素?

这一点难不倒我们,熊瞎子劈苞米,搞个变量记录最小下标。

let array = [1, 2, 4, 5, 3]
let minIndex = 2
for (let i = 2; i < array.length; i++) {
  if (array[minIndex] > array[i]) {
    minIndex = i
  }
}
console.log(minIndex) // 4

找到了最小元素,然后再与目标位置的数据进行交换即可(如果恰好正在目标位置就不用交换了):

if (minIndex !== 2) {
  swap(array, 2, minIndex)
}
console.log(array) // [1, 2, 3, 5, 4]

其中 swap 函数封装了两个元素如何交换:

function swap(array, i, j) {
  [array[i], array[j]] = [array[j], array[i]]
}

每次遍历都排好一个最小的,n 次遍历就能排好所有,可以轻松写出代码:

let array = [4, 5, 3, 2, 1]
for (let j = 0; j < array.length; j++) {
  let minIndex = j
  for (let i = j; i < array.length; i++) {
    if (array[minIndex] > array[i]) {
      minIndex = i
    }
  }
  if (minIndex !== j) {
    utils.swap(array, j, minIndex)
  }
}

完整流程示意如下:
前端开发必会的 JS 算法之选择排序
上述代码,还有优化的空间,比如只需要遍历 n-1 次就行了,因为最后一次,必然剩下了一个元素,不需要再做处理。查看完整代码:

const utils = {
  swap(array, a, b) {
    [array[a], array[b]] = [array[b], array[a]]
  },
  randomNum() {
    return Math.floor(Math.random() * 100)
  },
  randomArray() {
    return Array.from(Array(this.randomNum()), _ => this.randomNum())
  }
}

function selectionSort(array) {
  for (let i = 0; i < array.length - 1; i++) {
    let minIndex = i
    for (let j = i; j < array.length; j++) {
      if (array[minIndex] > array[j]) {
        minIndex = j
      }
    }
    if (minIndex !== i) {
      utils.swap(array, i, minIndex)
    }
  }
  return array
}

const array = selectionSort(utils.randomArray())
console.log(array)

至此,选择排序原理和实现已经说完了。

这里总结一下,选择排序不需要额外空间,是本地排序,相等元素是不会交换前后顺序,因而也是稳定排序,时间复杂度为 O(n^2),适用于少量数据排序,但实际中用得不多。

选择排序,要做到能分分钟手写出来,是需要掌握其排序原理的。每次遍历核心是找到最小元素然后与目标位置交换即可,一旦内层遍历能写出来,那么整体就很容易写出来,不需要死记硬背的。

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