原地算法sort

简介: 在谈sort之前,我们先了解一下原地算法,什么事原地算法呢?所谓**原地算法**就是说基于原有的数据结构进行一定的操作修改,而不借助额外的空间。使用原地算法时,其内存干净,空间复杂度是O(1),可以减少没必要的内存,避免造成内存浪费和冗余。当然,减小内存损耗会带来算法复杂度和时间消耗的增加,所以是一个Tradeoff。**Tradeoff** 是一种针对目标选择有效的路径的思维方式,需要对做的事情权衡利弊,选择最佳方式处理问题。

一、原地算法

在谈sort之前,我们先了解一下原地算法,什么事原地算法呢?所谓原地算法就是说基于原有的数据结构进行一定的操作修改,而不借助额外的空间。使用原地算法时,其内存干净,空间复杂度是O(1),可以减少没必要的内存,避免造成内存浪费和冗余。当然,减小内存损耗会带来算法复杂度和时间消耗的增加,所以是一个Tradeoff。Tradeoff 是一种针对目标选择有效的路径的思维方式,需要对做的事情权衡利弊,选择最佳方式处理问题。

二、Array.property.sort()

含义:sort方法基于原地算法实现数组排序,直接对数据进行排序
参数:sort(compare(a,b)),指定顺序对数组进行排序,不写参数的时候,默认会将原数据转换成字符串按照字符的Unicode编码进行排序。

compare(a,b)中,a、b都是比较参数,当
a-b>0 ,交换位置
a-b=0,位置不变
a-b<0,位置不变

随机排序我们都会想到Math的random方法,具体实现如下,但是这样操作确有缺陷,理论很丰满,实践很残酷。

1、方法一(不推荐)

arr.sort(() => Math.random() - 0.5)
  • 缺陷:chrome浏览器对于数组长度为10以内的使用插入排序,反之则为快速排序和插入排序的组合,故而并不能做到随机分布。
  • 测试:测试某数据在数组中各个位置的次数。
        let obj = {};
        let count = 0;
        let n = 10000;
        while (n--) {
            let arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,11,12,13,14]
            arr.sort(() => Math.random() - 0.5)
            let index = arr.indexOf(1)//取1在数组排序后的位置
            obj[index] ? obj[index]++ : obj[index] = 1
        }
  • 输出:

在这里插入图片描述

  • 图示:

在这里插入图片描述

ECMAScript中关于Array.prototype.sort(comparefn)的标准,其中并没有规定具体的实现算法,但是提到一点: Calling comparefn(a,b) always returns the same value v when given a specific pair of values a and b as its two arguments.也就是说, 对同一组a、b的值,comparefn(a, b)需要总是返回相同的值。而上面的() => Math.random() -0.5(即(a, b) => Math.random() - 0.5)显然不满足这个条件。 翻看v8引擎数组部分的源码,注意到它出于对性能的考虑,对短数组(例如长度小于10)使用的是插入排序,对长数组则使用了快速排序。

理解:(a, b) => Math.random() - 0.5,每次a,b都是固定的,但是Math.random() - 0.5)却是随机的,

2、方法一改良

构造一个新数组,如[{v:1,k:Math.random()},{v:1,k:Math.random()}],具体如下:

let arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,11,12,13,14]
for(let i=0;i<arr.length;i++){
    shuffle(arr)
}
function shuffle(arr){
   let newArr = arr.map(item=>({v:i,k:Math.random())})
   newArr.sort((a,b)=> (a.k - b.k))
   arr.splice(0, arr.length, ...newArr.map(i => i.v));
}
目录
相关文章
|
4月前
|
搜索推荐 算法 Java
现有一个接口DataOperation定义了排序方法sort(int[])和查找方法search(int[],int),已知类QuickSort的quickSort(int[])方法实现了快速排序算法
该博客文章通过UML类图和Java源码示例,展示了如何使用适配器模式将QuickSort类和BinarySearch类的排序和查找功能适配到DataOperation接口中,实现算法的解耦和复用。
51 1
现有一个接口DataOperation定义了排序方法sort(int[])和查找方法search(int[],int),已知类QuickSort的quickSort(int[])方法实现了快速排序算法
|
7月前
|
搜索推荐 算法 Java
sort-05-insert sort 插入排序算法详解
这是一个关于排序算法的系列文章总结,包括冒泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、插入排序等10种排序算法的详细讲解和Java实现。插入排序是一种简单直观的排序算法,通过构建有序序列并逐个插入新元素来排序。提供的Java代码展示了插入排序的实现过程,并附有测试示例。所有算法已开源在GitHub项目[https://github.com/houbb/sort](https://github.com/houbb/sort)中。
|
7月前
|
人工智能 搜索推荐 算法
sort-04-heap sort 堆排序算法详解
这是一个关于排序算法的系列文章摘要,包括了10篇关于不同排序算法的链接,如冒泡排序、快速排序、选择排序、堆排序等。堆排序是一种基于比较的排序算法,利用了近似完全二叉树的结构并满足最大堆或最小堆的性质。最大堆中,每个节点的值都大于或等于其子节点。文章详细解释了最大堆的概念、节点访问方式以及堆的操作,包括堆调整和堆排序的过程,并通过图解展示了堆排序的具体步骤。此外,还提供了一个Java实现的堆排序代码示例。整个排序系列来源于一个开源项目,读者可以通过链接查看完整内容。
sort-04-heap sort 堆排序算法详解
|
7月前
|
搜索推荐 算法 Java
sort-01-bubble sort 冒泡排序算法详解
这是一个关于排序算法的系列文章摘要。作者整理了10种不同的排序算法,包括冒泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、插入排序、希尔排序、归并排序、计数排序、桶排序和大文件外部排序。文章详细介绍了冒泡排序的工作原理、流程,并提供了代码实现,强调了在实现中考虑的改进点,如统一接口、实用性增强和日志输出。此外,还提供了一个排序接口和工具类以方便使用,并通过测试代码和日志展示了排序过程。整个系列旨在帮助读者理解和掌握排序算法。相关代码已开源在GitHub。
|
7月前
|
搜索推荐 算法 Java
sort-06-shell sort 希尔排序算法详解
这是一个关于排序算法的系列文章摘要。文章汇总了各种排序算法,包括冒泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、插入排序、希尔排序、归并排序、计数排序、桶排序以及大文件外部排序。特别地,希尔排序是一种改进的插入排序,通过使用不同的步长对元素进行分组排序,以提高效率。算法最终以较小的步长进行排序,接近线性时间复杂度。文章还提供了Java代码实现,并举例说明了希尔排序的过程。所有内容可在开源项目[https://github.com/houbb/sort](https://github.com/houbb/sort)中找到。
|
7月前
|
存储 算法 JavaScript
【C++ 泛型编程 入门篇】 C++ 中的泛型算法 STL(sort,find)(二)
【C++ 泛型编程 入门篇】 C++ 中的泛型算法 STL(sort,find)
156 0
|
7月前
|
算法 搜索推荐 程序员
【C++ 泛型编程 入门篇】 C++ 中的泛型算法 STL(sort,find)(一)
【C++ 泛型编程 入门篇】 C++ 中的泛型算法 STL(sort,find)
125 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
【计算机视觉】Deep SORT多目标跟踪算法讲解(图文解释 超详细)
【计算机视觉】Deep SORT多目标跟踪算法讲解(图文解释 超详细)
445 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
【计算机视觉+Tensorflow】SORT目标跟踪算法的讲解(图文解释 超详细)
【计算机视觉+Tensorflow】SORT目标跟踪算法的讲解(图文解释 超详细)
251 0
|
搜索推荐 算法 C#
C#选择排序(Selection Sort)算法
C#选择排序(Selection Sort)算法