网页排序算法有哪些（网页排序算法有哪些方法）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于网页排序算法有哪些的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、前端总结算法之十大排序

• 2、常见排序算法有哪些

• 3、常用的排序算法都有哪些？

• 4、请问 排序算法 可以分为哪几大类？

一、前端总结算法之十大排序

1, 相邻之间相比较，左边比右边大的话，交换位置。

2，第一轮下来,已经把最大的值选出来，并排在最后位，这样剩下需排序的的数组减1，依次类推。

1，找一个基准点(一般是中间数)

2，和基准值比较，比基准值小放leftList，比基准值大放rightList

3，递归执行上述操作，直到arr.length <= 1

1，找到数组中最小值的索引

2，把最小值排到第一位来。以此类推

类似我们打扑克牌，牌从左向右的排序，抽出一张牌插到合适的位置放。

1，抽出位置1的牌，与位置0比较，当位置0的牌比1大时, 先把0的值填入位置1。剩下0位置插入。

2，抽出位置2的牌，与前面位置1比较，当位置1比2大时，先把1的值填入2位置，位置1空出。往下一层比较，找到合适的位置。依次类推。

1，按一定的间隔对数组进行分组，一般以数组长度一半 gap = length / 2 (ps:也可以是3,4,无强性要求)

(假如：数组长度为10的话gap = 10 / 2 = 5，也就是，位置0和5为一组，位置1和6位一组...,组里的值进行插入排序)

2，以gap的一半进行缩小 gap = gap / 2

（此时：gap = Math.floor(5 / 2) = 2 向下取整，也就是，位置0和位置2为一组，位置1和3为一组..,组里的值进行插入排序）

3，当gap === 1时，此时所有元素为一组，此时运行的就是我们一般的插入排序了。

这样处理的好处是：希尔排序的优化使得原本 O(n^2) 的时间复杂度一下降为 O(nlogn)

采用分治思想

1，先把数组从中间分开，

[5, 4, 8, 2, 1, 9, 7, 3, 6, 0]

[5, 4, 8, 2, 1] [9, 7, 3, 6, 0]

[5, 4, 8] [2, 1] [9, 7, 3] [6, 0]

[5, 4] [8] [2] [1] [9, 7] [3] [6] [0]

[5] [4] [9] [7]

2，分别比较合并

[4, 5]

[4, 5, 8] [1, 2]

[1, 2, 4, 5, 8]

...

1，构建堆，堆顶是最大的元素（子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点）

2，把最大的元素交换到堆顶，然后把堆顶跟交换到数组后面，数组减1，依次重复。

采用分治思想(ps:把数组分成若干小份，排好每小份，在拼接起来)

1, 定义一个桶的大小（一个桶能装下几个值）

2，根据数组的长度，计算需要几个桶，每个桶都是小的数组，组成二维数组

3，往桶里放数据

4，每个桶的数组使用插入排序

5，把每个桶的数据拼接起来

1，找出最大和最小元素。

2，统计每个元素出现的次数，以元素的值为索引，次数为value。

3,对所有计数开始累加，从min开始,每一项和前一项相加（加起来最后一个的值是数组的长度,用于下一步值的填充）

4，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，计数-1

适用，例如当你的数很大，如手机号码，的排序

1， 先按排序个位数，以各位的值为key, 这个的值为value, 进行按各位的排序

2，排好个位数后，用排好的数组在按十位数排，以十位数的值为key, 这个值为value, 进行按十位的排序，依次类推

二、常见排序算法有哪些

常用的排序算法有：冒泡排序、选择排序、堆排序、SHELL排序、快速排序、归并排序、磁盘排序等等。但是每种排序算法都是各有优缺点。如果需要进一步研究各种算法的性能的话，那么就必须学习计算机算法和复杂性这门课程。

三、常用的排序算法都有哪些？

排序算法 所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。

分类

在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为：

计算的复杂度（最差、平均、和最好表现），依据串列（list）的大小（n）。一般而言，好的表现是O。(n log n)，且坏的行为是Ω(n2)。对於一个排序理想的表现是O(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要Ω(n log n)。

记忆体使用量（以及其他电脑资源的使用）

稳定度：稳定排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序。也就是一个排序算法是稳定的，就是当有两个有相等关键的纪录R和S，且在原本的串列中R出现在S之前，在排序过的串列中R也将会是在S之前。

一般的方法：插入、交换、选择、合并等等。交换排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort）。选择排序包含shaker排序和堆排序（heapsort）。

当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定度并不是一个问题。然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。

(4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6)

在这个状况下，有可能产生两种不同的结果，一个是依照相等的键值维持相对的次序，而另外一个则没有：

(3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (维持次序)

(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改变)

不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个物件间之比较，就会被决定使用在原先资料次序中的条目，当作一个同分决赛。然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。

排列算法列表

在这个表格中，n是要被排序的纪录数量以及k是不同键值的数量。

稳定的

冒泡排序（bubble sort） — O(n2)

鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2)

插入排序 （insertion sort）— O(n2)

桶排序 （bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 额外 记忆体

计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外 记忆体

归并排序 （merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体

原地归并排序 — O(n2)

二叉树排序 （Binary tree sort） — O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体

鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体

基数排序 （radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体

Gnome sort — O(n2)

Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 额外记忆体

不稳定

选择排序 （selection sort）— O(n2)

希尔排序 （shell sort）— O(n log n) 如果使用最佳的现在版本

Comb sort — O(n log n)

堆排序 （heapsort）— O(n log n)

Smoothsort — O(n log n)

快速排序 （quicksort）— O(n log n) 期望时间, O(n2) 最坏情况; 对於大的、乱数串列一般相信是最快的已知排序

Introsort — O(n log n)

Patience sorting — O(n log n + k) 最外情况时间, 需要 额外的 O(n + k) 空间, 也需要找到最长的递增子序列（longest increasing subsequence）

不实用的排序算法

Bogo排序 — O(n × n!) 期望时间, 无穷的最坏情况。

Stupid sort — O(n3); 递回版本需要 O(n2) 额外记忆体

Bead sort — O(n) or O(√n), 但需要特别的硬体

Pancake sorting — O(n), 但需要特别的硬体

排序的算法

排序的算法有很多，对空间的要求及其时间效率也不尽相同。下面列出了一些常见的排序算法。这里面插入排序和冒泡排序又被称作简单排序，他们对空间的要求不高，但是时间效率却不稳定；而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点，但时间效率却能稳定在很高的水平。基数排序是针对关键字在一个较小范围内的排序算法。

插入排序

冒泡排序

选择排序

快速排序

堆排序

归并排序

基数排序

希尔排序

插入排序

插入排序是这样实现的：

首先新建一个空列表，用于保存已排序的有序数列（我们称之为"有序列表"）。

从原数列中取出一个数，将其插入"有序列表"中，使其仍旧保持有序状态。

重复2号步骤，直至原数列为空。

插入排序的平均时间复杂度为平方级的，效率不高，但是容易实现。它借助了"逐步扩大成果"的思想，使有序列表的长度逐渐增加，直至其长度等于原列表的长度。

冒泡排序

冒泡排序是这样实现的：

首先将所有待排序的数字放入工作列表中。

从列表的第一个数字到倒数第二个数字，逐个检查：若某一位上的数字大于他的下一位，则将它与它的下一位交换。

重复2号步骤，直至再也不能交换。

冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同，也是平方级的，但也是非常容易实现的算法。

选择排序

选择排序是这样实现的：

设数组内存放了n个待排数字，数组下标从1开始，到n结束。

i=1

从数组的第i个元素开始到第n个元素，寻找最小的元素。

将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。

如果i=n－1算法结束，否则回到第3步

选择排序的平均时间复杂度也是O(n²)的。

快速排序

现在开始，我们要接触高效排序算法了。实践证明，快速排序是所有排序算法中最高效的一种。它采用了分治的思想：先保证列表的前半部分都小于后半部分，然后分别对前半部分和后半部分排序，这样整个列表就有序了。这是一种先进的思想，也是它高效的原因。因为在排序算法中，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系，而"保证列表的前半部分都小于后半部分"就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了，大大减少了数字间不必要的比较。但查找数据得另当别论了。

堆排序

堆排序与前面的算法都不同，它是这样的：

首先新建一个空列表，作用与插入排序中的"有序列表"相同。

找到数列中最大的数字，将其加在"有序列表"的末尾，并将其从原数列中删除。

重复2号步骤，直至原数列为空。

堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高（因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征，使得"找到数列中最大的数字"这样的操作只需要O(1)的时间复杂度，维护需要logn的时间复杂度），但是实现相对复杂（可以说是这里7种算法中比较难实现的）。

看起来似乎堆排序与插入排序有些相像，但他们其实是本质不同的算法。至少，他们的时间复杂度差了一个数量级，一个是平方级的，一个是对数级的。

平均时间复杂度

插入排序 O(n2)

冒泡排序 O(n2)

选择排序 O(n2)

快速排序 O(n log n)

堆排序 O(n log n)

归并排序 O(n log n)

基数排序 O(n)

希尔排序 O(n1.25)

冒泡排序

654

比如说这个，我想让它从小到大排序，怎么做呢？

第一步：6跟5比，发现比它大，则交换。564

第二步：5跟4比，发现比它大，则交换。465

第三步：6跟5比，发现比它大，则交换。456

四、请问 排序算法 可以分为哪几大类？

排序可分为:

1,稳定排序与不稳定排序

2,内排序和外排序

内部排序可分为:直接插入排序、冒泡排序、简单选择排序、希尔排序、快速排序、堆排序、归并排序、基数排序。

以上就是关于网页排序算法有哪些相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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