你真的会排序吗？一次搞定九大排序策略

女爷i 2022-08-30 13:50 181阅读 0赞

## 14.1 冒泡排序 ##

**原理：**

从左到右，相邻元素进行比较，如果前一个元素值大于后一个元素值（正序），则交换，这样一轮下来，将最大的数在最右边冒泡出来。这样一轮一轮下来，最后实现从小到大排序。

**动图演示：**

![f1cec31435feb8af0c8318633cecbbc3.gif][]

**代码实现：**

function bubbleSort(arr) {
        for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
            for (let j = 0; j < arr.length - i - 1; j++) {
                if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                    const temp = arr[j];
                    arr[j] = arr[j + 1];
                    arr[j + 1] = temp;
                }
            }
        }
    }
    
    // 改进冒泡排序
    function bubbleSort1(arr) {
        for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
            // 提前退出冒泡循环的标识位
            let flag = false;
            for (let j = 0; j < arr.length - i - 1; j++) {
                if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                    const temp = arr[j];
                    arr[j] = arr[j + 1];
                    arr[j + 1] = temp;
                    flag = true;
                    // 表示发生了数据交换
                }
            }
            // 没有数据交换
            if(!flag) break
        }
    }
    
    
    // 测试
    let arr = [1, 3, 2, 5, 4]
    bubbleSort(arr)
    console.log(arr) // [1, 2, 3, 4, 5]
    
    let arr1 = [1, 3, 2, 5, 4]
    bubbleSort1(arr1)
    console.log(arr1) // [1, 2, 3, 4, 5]

**复杂度分析：**

*  时间复杂度：最好时间复杂度 O(n)，平均时间复杂度 O(n^2^)
 *  空间复杂度：O(1)

## 14.2 选择排序 ##

**原理**

从未排序的序列中找到最大（或最小的）放在已排序序列的末尾（为空则放在起始位置），重复该操作，知道所有数据都已放入已排序序列中。

**动态演示**

![5504455ac559c2d5f57a450479c667d7.gif][]

**代码实现**

function selectionSort(arr) {
      let length = arr.length,
          indexMin
      for(let i = 0; i < length - 1; i++) {
        indexMin = i
        for(let j = i; j < length; j++) {
          if(arr[indexMin] > arr[j]) {
            indexMin = j
          }
        }
        if(i !== indexMin) {
          let temp = arr[i]
          arr[i] = arr[indexMin]
          arr[indexMin] = temp
        }
      }
    }
    
    // 测试
    let arr = [1, 3, 2, 5, 4]
    selectionSort(arr)
    console.log(arr) // [1, 2, 3, 4, 5]

**复杂度分析**

\*\*时间复杂度：\*\*O(n^2^)

\*\*空间复杂度：\*\*O(1)

## 14.3 归并排序 ##

**原理**

它采用了分治策略，将数组分成2个较小的数组，然后每个数组再分成两个更小的数组，直至每个数组里只包含一个元素，然后将小数组不断的合并成较大的数组，直至只剩下一个数组，就是排序完成后的数组序列。

实现步骤：

*  将原始序列平分成两个小数组
 *  判断小数组长度是否为1，不为1则继续分裂
 *  原始数组被分称了长度为1的多个小数组，然后合并相邻小数组（有序合并）
 *  不断合并小数组，直到合并称一个数组，则为排序后的数组序列

**动图演示**

![ae1f29ed63a5a8a39d081f932e616e6c.gif][]

**代码实现**

function mergeSort(arr) {
      let array = mergeSortRec(arr)
      return array
    }
    
    // 若分裂后的两个数组长度不为 1，则继续分裂
    // 直到分裂后的数组长度都为 1，
    // 然后合并小数组
    function mergeSortRec(arr) {
      let length = arr.length
      if(length === 1) {
        return arr
      }
      let mid = Math.floor(length / 2),
          left = arr.slice(0, mid),
          right = arr.slice(mid, length)
      return merge(mergeSortRec(left), mergeSortRec(right))
    }
    
    // 顺序合并两个小数组left、right 到 result
    function merge(left, right) {
      let result = [],
          ileft = 0,
          iright = 0
      while(ileft < left.length && iright < right.length) {
        if(left[ileft] < right[iright]){
          result.push(left[ileft ++])
        } else {
          result.push(right[iright ++])
        }
      }
      while(ileft < left.length) {
        result.push(left[ileft ++])
      }
      while(iright < right.length) {
        result.push(right[iright ++])
      }
      return result
    }
    
    // 测试
    let arr = [1, 3, 2, 5, 4]
    console.log(mergeSort(arr)) // [1, 2, 3, 4, 5]

**复杂度分析**

\*\*时间复杂度：\*\*O(nlog~2~n)

\*\*空间复杂度：\*\*O(n)

## 14.4 快速排序 ##

**原理**

和归并排序一致，它也使用了分治策略的思想，它也将数组分成一个个小数组，但与归并不同的是，它实际上并没有将它们分隔开。

快排使用了分治策略的思想，所谓分治，顾名思义，就是分而治之，将一个复杂的问题，分成两个或多个相似的子问题，在把子问题分成更小的子问题，直到更小的子问题可以简单求解，求解子问题，则原问题的解则为子问题解的合并。

快排的过程简单的说只有三步：

*  首先从序列中选取一个数作为基准数
 *  将比这个数大的数全部放到它的右边，把小于或者等于它的数全部放到它的左边 （一次快排 `partition`）
 *  然后分别对基准的左右两边重复以上的操作，直到数组完全排序

具体按以下步骤实现：

*  1，创建两个指针分别指向数组的最左端以及最右端
 *  2，在数组中任意取出一个元素作为基准
 *  3，左指针开始向右移动，遇到比基准大的停止
 *  4，右指针开始向左移动，遇到比基准小的元素停止，交换左右指针所指向的元素
 *  5，重复3，4，直到左指针超过右指针，此时，比基准小的值就都会放在基准的左边，比基准大的值会出现在基准的右边
 *  6，然后分别对基准的左右两边重复以上的操作，直到数组完全排序

注意这里的基准该如何选择喃？最简单的一种做法是每次都是选择最左边的元素作为基准：

![b547dfbedfabe2f0a258e409b5a426ef.gif][]

但这对几乎已经有序的序列来说，并不是最好的选择，它将会导致算法的最坏表现。还有一种做法，就是选择中间的数或通过 `Math.random()` 来随机选取一个数作为基准，下面的代码实现就是以随机数作为基准。

**代码实现**

let quickSort = (arr) => {
      quick(arr, 0 , arr.length - 1)
    }
    
    let quick = (arr, left, right) => {
      let index
      if(left < right) {
        // 划分数组
        index = partition(arr, left, right)
        if(left < index - 1) {
          quick(arr, left, index - 1)
        }
        if(index < right) {
          quick(arr, index, right)
        }
      }
    }
    
    // 一次快排
    let partition = (arr, left, right) => {
      // 取中间项为基准
      var datum = arr[Math.floor(Math.random() * (right - left + 1)) + left],
          i = left,
          j = right
      // 开始调整
      while(i <= j) {
        
        // 左指针右移
        while(arr[i] < datum) {
          i++
        }
        
        // 右指针左移
        while(arr[j] > datum) {
          j--
        }
        
        // 交换
        if(i <= j) {
          swap(arr, i, j)
          i += 1
          j -= 1
        }
      }
      return i
    }
    
    // 交换
    let swap = (arr, i , j) => {
        let temp = arr[i]
        arr[i] = arr[j]
        arr[j] = temp
    }
    
    // 测试
    let arr = [1, 3, 2, 5, 4]
    quickSort(arr)
    console.log(arr) // [1, 2, 3, 4, 5]
    // 第 2 个最大值
    console.log(arr[arr.length - 2])  // 4

快排是从小到大排序，所以第 `k` 个最大值在 `n-k` 位置上

**复杂度分析**

*  时间复杂度：O(nlog~2~n)
 *  空间复杂度：O(nlog~2~n)

## 14.5 希尔排序 ##

1959年Shell发明，第一个突破 O(n^2^) 的排序算法，是简单插入排序的改进版。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。

#### 插入排序 ####

插入排序的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入

![bee4d9c5ae60d3493dfc5da1aae1227a.png][]

**代码实现：**

function insertionSort(arr) {
        let n = arr.length;
        let preIndex, current;
        for (let i = 1; i < n; i++) {
            preIndex = i - 1;
            current = arr[i];
            while (preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) {
                arr[preIndex + 1] = arr[preIndex];
                preIndex--;
            }
            arr[preIndex + 1] = current;
        }
        return arr;
    }

插入算法的核心思想是取未排序区间中的元素，在已排序区间中找到合适的插入位置将其插入，并保证已排序区间数据一直有序。重复这个过程，直到未排序区间中元素为空，算法结束。

**复杂度分析：**

*  时间复杂度：O(n^2^)
 *  空间复杂度：O(1)

#### 希尔排序 ####

回顾一下上面的插入排序：

*  第一趟插入排序后，我们得到的有效序列长度为 `2`
 *  第二趟插入排序后，我们得到的有效序列长度为 `3`
 *  ...
 *  直到这个序列有序

所以，如果序列足够乱的话，时间复杂度为 O(n^2^)

希尔排序又是如何优化的喃？

希尔排序又叫**缩小增量排序**，就是把数列进行分组(组内不停使用插入排序)，直至从宏观上看起来有序，最后插入排序起来就容易了(无须多次移位或交换)。

其中组的数量称为 **增量** ，显然的是，增量是不断递减的(直到增量为1)

那我们有是如何进行分组喃？

\*\*往往的：\*\*如果一个数列有 `8` 个元素，我们第一趟的增量是 `4` ，第二趟的增量是 `2` ，第三趟的增量是 `1` 。如果一个数列有 `18` 个元素，我们第一趟的增量是 `9` ，第二趟的增量是 `4` ，第三趟的增量是`2` ，第四趟的增量是 `1`

很明显我们可以用一个序列来表示增量：`n/2、(n/2)/2、...、1`，**每次增量都**`/2`

例如：

let arr = [4, 1, 5, 8, 7, 3]

**排序前：**

*  将该数组看成三组（ `Math.floor(arr.length/2)` )，分别是： `[4, 1]` ， `[5, 8]` ， `[7, 3]`

**第一趟排序：**

*  对三组数据分别进行插入排序，因此我们三个数组得到的结果为： `[1, 4]` ， `[5, 8]` ， `[3, 7]`

此时数组是这样子的：`[1, 4, 5, 8, 3, 7]`

**第二趟排序：**

*  增量减少了，上面增量是 `3` ，此时增量应该为 `1` 了，因此把 `[1, 4, 5, 8, 3, 7]` 看成一个数组(**从宏观上是有序的了**)，对其进行插入排序，**直至有序**

**代码实现：**

function shellSort(arr) {
        let n = arr.length;
        for (let gap = Math.floor(n / 2); gap > 0; gap = Math.floor(gap / 2)) {
            for (let i = gap; i < n; i++) {
                let j = i;
                let current = arr[i];
                while (j - gap >= 0 && current < arr[j - gap]) {
                     arr[j] = arr[j - gap];
                     j = j - gap;
                }
                arr[j] = current;
            }
        }
        return arr;
    }

**复杂度分析：**

*  时间复杂度：O(nlogn)
 *  空间复杂度：O(1)

## 14.6 计数排序 ##

**原理**

计数排序不是基于比较的排序算法，其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。

作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。它是一种典型的拿空间换时间的排序算法

![4010a45615c87cf1599d80de4fd239bb.gif][]

**代码实现**

function countingSort(arr, maxValue) => {
        // 开辟的新的数组，用于将输入的数据值转化为键存储
        var bucket = new Array(maxValue + 1),
            sortedIndex = 0,
            arrLen = arr.length,
            bucketLen = maxValue + 1
    
        // 存储
        for (var i = 0; i < arrLen; i++) {
            if (!bucket[arr[i]]) {
                bucket[arr[i]] = 0
            }
            bucket[arr[i]]++
        }
    
        // 将数据从bucket按顺序写入arr中
        for (var j = 0; j < bucketLen; j++) {
            while(bucket[j]-- > 0) {
                arr[sortedIndex++] = j
            }
        }
        return arr
    }

**复杂度分析**

*  时间复杂度：O(n+k)
 *  空间复杂度：O(n+k)

## 14.7 桶排序 ##

**原理**

桶排序是计数排序的升级版。它也是利用函数的映射关系。

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）。

完整步骤：

*  首先使用 arr 来存储频率
 *  然后创建一个数组（有数量的桶），将频率作为数组下标，对于出现频率不同的数字集合，存入对应的数组下标（桶内）即可。

// 桶排序
    let bucketSort = (arr) => {
        let bucket = [], res = []
        arr.forEach((value, key) => {
            // 利用映射关系（出现频率作为下标）将数据分配到各个桶中
            if(!bucket[value]) {
                bucket[value] = [key]
            } else {
                bucket[value].push(key)
            }
        })
        // 遍历获取出现频率
        for(let i = 0;i <= bucket.length - 1;i++){
            if(bucket[i]) {
                res.push(...bucket[i])
            }
     }
     return res
    }

**复杂度分析：**

*  时间复杂度：O(n)
 *  空间复杂度：O(n)

## 14.8 基数排序 ##

**原理**

基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮点数，所以基数排序也不是只能使用于整数。

完整步骤：

*  取得数组中的最大数，并取得位数；
 *  arr为原始数组，从最低位开始取每个位组成radix数组；
 *  对radix进行计数排序（利用计数排序适用于小范围数的特点）；

**动图演示**

![63216995108576590d064bb0b352e60d.gif][]

**代码实现**

//LSD Radix Sort
    var counter = [];
    function radixSort(arr, maxDigit) {
        var mod = 10;
        var dev = 1;
        for (var i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
            for(var j = 0; j < arr.length; j++) {
                var bucket = parseInt((arr[j] % mod) / dev);
                if(counter[bucket]==null) {
                    counter[bucket] = [];
                }
                counter[bucket].push(arr[j]);
            }
            var pos = 0;
            for(var j = 0; j < counter.length; j++) {
                var value = null;
                if(counter[j]!=null) {
                    while ((value = counter[j].shift()) != null) {
                          arr[pos++] = value;
                    }
              }
            }
        }
        return arr;
    }

**复杂度分析**

*  时间复杂度：基数排序基于分别排序，分别收集，所以是稳定的。但基数排序的性能比桶排序要略差，每一次关键字的桶分配都需要O(n)的时间复杂度，而且分配之后得到新的关键字序列又需要O(n)的时间复杂度。假如待排数据可以分为d个关键字，则基数排序的时间复杂度将是O(d\*2n) ，当然d要远远小于n，因此基本上还是线性级别的
 *  空间复杂度：O(n+k)，其中k为桶的数量。一般来说n>>k，因此额外空间需要大概n个左右

#### 基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序 ####

这三种排序算法都利用了桶的概念，但对桶的使用方法上有明显差异：

*  基数排序：根据键值的每位数字来分配桶；
 *  计数排序：每个桶只存储单一键值；
 *  桶排序：每个桶存储一定范围的数值；

## 14.9 堆排序 ##

**原理**

堆是一棵完全二叉树，它可以使用数组存储，并且大顶堆的最大值存储在根节点（i=1），所以我们可以每次取大顶堆的根结点与堆的最后一个节点交换，此时最大值放入了有效序列的最后一位，并且有效序列减1，有效堆依然保持完全二叉树的结构，然后堆化，成为新的大顶堆，重复此操作，知道有效堆的长度为 0，排序完成。

完整步骤为：

*  将原序列（n个）转化成一个大顶堆
 *  设置堆的有效序列长度为 n
 *  将堆顶元素（第一个有效序列）与最后一个子元素（最后一个有效序列）交换，并有效序列长度减1
 *  堆化有效序列，使有效序列重新称为一个大顶堆
 *  重复以上2步，直到有效序列的长度为 1，排序完成

**动图演示**

![2d6558fbaa5cb3104d996169fdd393fb.gif][]

**代码实现**

function heapSort(items) {
        // 构建大顶堆
        buildHeap(items, items.length-1)
        // 设置堆的初始有效序列长度为 items.length - 1
        let heapSize = items.length - 1
        for (var i = items.length - 1; i > 1; i--) {
            // 交换堆顶元素与最后一个有效子元素
            swap(items, 1, i);
            // 有效序列长度减 1
            heapSize --;
            // 堆化有效序列(有效序列长度为 currentHeapSize，抛除了最后一个元素)
            heapify(items, heapSize, 1);
        }
        return items;
    }
    
    // 原地建堆
    // items: 原始序列
    // heapSize: 有效序列长度
    function buildHeap(items, heapSize) {
        // 从最后一个非叶子节点开始，自上而下式堆化
        for (let i = Math.floor(heapSize/2); i >= 1; --i) {    
            heapify(items, heapSize, i);  
        }
    }
    function heapify(items, heapSize, i) {
        // 自上而下式堆化
        while (true) {
            var maxIndex = i;
            if(2*i <= heapSize && items[i] < items[i*2] ) {
                maxIndex = i*2;
            }
            if(2*i+1 <= heapSize && items[maxIndex] < items[i*2+1] ) {
                maxIndex = i*2+1;
            }
            if (maxIndex === i) break;
            swap(items, i, maxIndex); // 交换 
            i = maxIndex; 
        }
    }  
    function swap(items, i, j) {
        let temp = items[i]
        items[i] = items[j]
        items[j] = temp
    }
    
    // 测试
    var items = [,1, 9, 2, 8, 3, 7, 4, 6, 5]
    heapSort(items)
    // [empty, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

测试成功

**复杂度分析**

*  \*\*时间复杂度：\*\*建堆过程的时间复杂度是 `O(n)` ，排序过程的时间复杂度是 `O(nlogn)` ，整体时间复杂度是 `O(nlogn)`
 *  **空间复杂度：** `O(1)`

## 14.10 加深 ##

### 14.10.1 介绍一下快排原理以及时间复杂度，并实现一个快排 ###

快排的过程简单的说只有三步：

具体按以下步骤实现：

注意这里的基准该如何选择喃？最简单的一种做法是每次都是选择最左边的元素作为基准：

![882f8da20e734f0076037df33ae48f56.gif][]

**代码实现**

快排是从小到大排序，所以第 `k` 个最大值在 `n-k` 位置上

**复杂度分析**

*  时间复杂度：O(nlogn)
 *  空间复杂度：O(nlogn)

更多解答

### 14.10.2 打乱数组（洗牌算法） ###

打乱一个没有重复元素的数组。

**示例:**

// 以数字集合 1, 2 和 3 初始化数组。
    int[] nums = {1,2,3};
    Solution solution = new Solution(nums);
    
    // 打乱数组 [1,2,3] 并返回结果。任何 [1,2,3]的排列返回的概率应该相同。
    solution.shuffle();
    
    // 重设数组到它的初始状态[1,2,3]。
    solution.reset();
    
    // 随机返回数组[1,2,3]打乱后的结果。
    solution.shuffle();

**解答：Fisher-Yates 洗牌算法**

let Solution = function(nums) {
        this.nums = nums
    };
    
    Solution.prototype.reset = function() {
        return this.nums
    };
    
    Solution.prototype.shuffle = function() {
        let res = [...this.nums]
        let n = res.length
        for(let i = n-1; i >= 0; i--) {
            let randIndex = Math.floor(Math.random() * (i + 1))
            swap(res, randIndex, i)
        }
        return res
    };
    
    let swap = function(arr, i, j) {
        const temp = arr[i]
        arr[i] = arr[j]
        arr[j] = temp
    }

**复杂度分析：**

*  时间复杂度：O(n)
 *  空间复杂度：O(n)，需要实现 `reset` 功能，原始数组必须得保存一份

更多解答

### 14.10.3 阿里五面：说下希尔排序的过程？希尔排序的时间复杂度和空间复杂度又是多少？ ###

1959年Shell发明，第一个突破 O(n^2^) 的排序算法，是简单插入排序的改进版。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。

#### 插入排序 ####

插入排序的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入

![674d4357d63cb9e2c69b235e309c01af.png][]

**代码实现：**

**复杂度分析：**

*  时间复杂度：O(n^2^)
 *  空间复杂度：O(1)

#### 希尔排序 ####

回顾一下上面的插入排序：

*  第一趟插入排序后，我们得到的有效序列长度为 `2`
 *  第二趟插入排序后，我们得到的有效序列长度为 `3`
 *  ...
 *  直到这个序列有序

所以，如果序列足够乱的话，时间复杂度为 O(n^2^)

希尔排序又是如何优化的喃？

其中组的数量称为 **增量** ，显然的是，增量是不断递减的(直到增量为1)

那我们有是如何进行分组喃？

**往往的：** 如果一个数列有 `8` 个元素，我们第一趟的增量是 `4` ，第二趟的增量是 `2` ，第三趟的增量是 `1` 。如果一个数列有 `18` 个元素，我们第一趟的增量是 `9` ，第二趟的增量是 `4` ，第三趟的增量是`2` ，第四趟的增量是 `1`

很明显我们可以用一个序列来表示增量：`n/2、(n/2)/2、...、1`，**每次增量都**`/2`

例如：

let arr = [4, 1, 5, 8, 7, 3]

**排序前：**

*  将该数组看成三组（ `Math.floor(arr.length/2)` )，分别是： `[4, 1]` ， `[5, 8]` ， `[7, 3]`

**第一趟排序：**

*  对三组数据分别进行插入排序，因此我们三个数组得到的结果为： `[1, 4]` ， `[5, 8]` ， `[3, 7]`

此时数组是这样子的：`[1, 4, 5, 8, 3, 7]`

**第二趟排序：**

**代码实现：**

**复杂度分析：**

*  时间复杂度：O(nlogn)
 *  空间复杂度：O(1)

更多解答

### 14.10.4 排序链表 ###

在 O(n log n) 时间复杂度和常数级空间复杂度下，对链表进行排序。

**示例 1:**

输入: 4->2->1->3
    输出: 1->2->3->4

**示例 2:**

输入: -1->5->3->4->0
    输出: -1->0->3->4->5

#### 解答：采用归并排序 ####

归并排序采用了分治策略，将数组分成2个较小的数组，然后每个数组再分成两个更小的数组，直至每个数组里只包含一个元素，然后将小数组不断的合并成较大的数组，直至只剩下一个数组，就是排序完成后的数组序列。

对应于链表喃？

4->2->1->3

第一步：分割

![5d8905e360b75c8c599853fec3dade29.png][]

*  使用快慢指针（双指针法），获取链表的中间节点
 *  根据中间节点，分割成两个小链表
 *  递归执行上一步，直到小链表中只有一个节点

第二步：归并（合并有序链表）

![562eb0b5b0bdea5ec918fb253125750c.png][]

**代码实现**

let sortList = function(head) {
        return mergeSortRec(head)
    }
    
    // 归并排序
    // 若分裂后的两个链表长度不为 1，则继续分裂
    // 直到分裂后的链表长度都为 1，
    // 然后合并小链表
    let mergeSortRec = function (head) {
        if(!head || !head.next) {
            return head
        }
    
        // 获取中间节点
        let middle = middleNode(head)
        // 分裂成两个链表
        let temp = middle.next
        middle.next = null
        let left = head, right = temp
        // 继续分裂（递归分裂）
        left = mergeSortRec(left)
        right = mergeSortRec(right)
        // 合并两个有序链表
        return mergeTwoLists(left, right)
    }
    
    // 获取中间节点
    // - 如果链表长度为奇数，则返回中间节点
    // - 如果链表长度为偶数，则有两个中间节点，这里返回第一个
    let middleNode = function(head) {
        let fast = head, slow = head
        while(fast && fast.next && fast.next.next) {
            slow = slow.next
            fast = fast.next.next
        }
        return slow
    }
    
    // 合并两个有序链表
    let mergeTwoLists = function(l1, l2) {
        let preHead = new ListNode(-1);
        let cur = preHead;
        while(l1 && l2){
            if(l1.val < l2.val){
                cur.next = l1;
                l1 = l1.next;
            }else{
                cur.next = l2;
                l2 = l2.next;
            }
            cur = cur.next;
        }
        cur.next = l1 || l2;
        return preHead.next;
    }

引入递归算法的复杂度分析：

*  递归算法的时间复杂度：递归的总次数 \* 每次递归的数量
 *  递归算法的空间复杂度：递归的深度 \* 每次递归创建变量的个数

**复杂度分析**

*  时间复杂度：递归的总次数为 T(logn) ，每次递归的数量为 T(n) ，时间复杂度为 O(nlogn)
 *  空间复杂度：递归的深度为 T(logn) ，每次递归创建变量的个数为 T(c) （c为常数），空间复杂度为 O(logn)

关于复杂度分析，请看这篇：前端进阶算法1：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？

#### 优化递归 ####

使用迭代代替递归，优化时间复杂度：O(logn) —> O(1)

更多解答

### 14.10.5 扑克牌问题 ###

魔术师手中有一堆扑克牌，观众不知道它的顺序，接下来魔术师：

*  从牌顶拿出一张牌， 放到桌子上
 *  再从牌顶拿一张牌， 放在手上牌的底部

如此往复（不断重复以上两步），直到魔术师手上的牌全部都放到了桌子上。

此时，桌子上的牌顺序为：(牌顶) 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13 (牌底)。

问：原来魔术师手上牌的顺序，用函数实现。

**解答：反向推导**

假设，原来魔术师手上牌的顺序数组为 `origin` ，最后放在桌子上的顺序数组为 `result`

正向的操作为: `origin` 取出第一个插入 `result` 前面， `origin` 再取出第一个换到自己的末尾，如此重复；

反向操作为: `origin` 最后一个放到自己的第一个前面， `result` 拿出第一个插入 `origin` 前面，如此重复；

const calc = (arr) => {
        const origin = [];
        for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
            if (origin.length) {
                const item = origin.pop();
                origin.unshift(item);
            }
            origin.unshift(result[i])
        }
        return origin;
    }
    
    // 测试
    const result = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]
    // 原有顺序
    calc(result)
    // [13, 2, 12, 6, 11, 3, 10, 5, 9, 1, 8, 4, 7]

更多解答

### 14.10.6 有效三角形的个数 ###

给定一个包含非负整数的数组，你的任务是统计其中可以组成三角形三条边的三元组个数。

**示例 1:**

输入: [2,2,3,4]
    输出: 3
    解释:
    有效的组合是: 
    2,3,4 (使用第一个 2)
    2,3,4 (使用第二个 2)
    2,2,3

**注意:**

*  数组长度不超过1000。
 *  数组里整数的范围为 \[0, 1000\]。

本题可结合:

*  字节&leetcode1：两数之和
 *  腾讯&leetcode15：三数之和

一起练习

#### 解法：排序+双指针 ####

我们知道三角形的任意两边之和大于第三边，任意两边之差小于第三边，如果这三条边长从小到大为 `a` 、 `b` 、 `c` ，当且仅当 `a + b > c` 这三条边能组成三角形

**解题思路：** 先数组排序，排序完后，固定最长的边，利用双指针法判断其余边

以 `nums[nums.length - 1]` 作为最长的边 `nums[k]` （ `k = nums.length - 1` ）

以 `nums[i]` 作为最短边，以 `nums[nums.length - 2]` 作为第二个数 `nums[j]` （ `j = nums.length - 2` ） ，

判断 `nums[i] + nums[j]` 是否大于 `nums[k]` ，

*  `nums[i] + nums[j] > nums[k]` ，则：
    
        nums[i+1] + nums[j] > nums[k]
        nums[i+2] + nums[j] > nums[k]
        ...
        nums[j-1] + nums[j] > nums[k]
    
    则可构成三角形的三元组个数加 `j-i` ，并且 `j` 往前移动一位（ `j--` ）， 继续进入下一轮判断
 *  `nums[i] + nums[j] <= nums[k]`，则 `l` 往后移动一位（`nums` 是增序排列），继续判断

**代码实现：**

let triangleNumber = function(nums) {
        if(!nums || nums.length < 3) return 0
        let count = 0
        // 排序
        nums.sort((a, b) => a - b) 
        for(let k = nums.length - 1; k > 1; k--){
            let i = 0, j = k - 1
            while(i < j){ 
                if(nums[i] + nums[j] > nums[k]){
                    count += j - i
                    j--
                } else {
                    i++
                }
            }
        }       
        return count
    }

**复杂度分析：**

*  时间复杂度：O(n^2^)
 *  空间复杂度：O(n)

**注意：**

关于 `Array.prototype.sort()` ，ES 规范并没有指定具体的算法，在 V8 引擎中， 7.0 版本之前，数组长度小于10时， `Array.prototype.sort()` 使用的是插入排序，否则用快速排序。

在 V8 引擎 7.0 版本之后就舍弃了快速排序，因为它不是稳定的排序算法，在最坏情况下，时间复杂度会降级到 O(n2)。

而是采用了一种混合排序的算法：**TimSort** 。

这种功能算法最初用于Python语言中，严格地说它不属于以上10种排序算法中的任何一种，属于一种混合排序算法：

在数据量小的子数组中使用**插入排序**，然后再使用**归并排序**将有序的子数组进行合并排序，时间复杂度为 `O(nlogn)` 。

![b4df9bcc71ad5a9193890e1f44cc5cdb.png][]

## 最后 ##

欢迎关注「**前端迷社区**」，回复「**2020**」获得最新的前端、后端、大数据、人工智能、PHP等视频教程的百度云盘的链接资料，记得保存哦

** 往期干货：**

## [26个经典微信小程序+35套微信小程序源码+微信小程序合集源码下载（免费）][26_35] ##

## [干货~~~2021最新前端学习视频~~速度领取][2021] ##

“在看和转发”就是最大的

[f1cec31435feb8af0c8318633cecbbc3.gif]: /images/20220829/0632ab2248f4459db3e4c34e70d9fcb6.png
[5504455ac559c2d5f57a450479c667d7.gif]: /images/20220829/665df8267902431bb661eeca6760650e.png
[ae1f29ed63a5a8a39d081f932e616e6c.gif]: /images/20220829/58469f0f37464b61874e88c52be02a70.png
[b547dfbedfabe2f0a258e409b5a426ef.gif]: /images/20220829/c5e172c5cd8b42348311f10823d525c0.png
[bee4d9c5ae60d3493dfc5da1aae1227a.png]: /images/20220829/7d3a649d3ef040e98ed345e0253eba2b.png
[4010a45615c87cf1599d80de4fd239bb.gif]: /images/20220829/74140864b81c4e4b8ef13e89191fe9f4.png
[63216995108576590d064bb0b352e60d.gif]: /images/20220829/0b221a995e91458cb5b75d48eb064e01.png
[2d6558fbaa5cb3104d996169fdd393fb.gif]: /images/20220829/79c320a500884051b9b56a034b149b76.png
[882f8da20e734f0076037df33ae48f56.gif]: /images/20220829/3419f791568043619abe9fbe66f5464d.png
[674d4357d63cb9e2c69b235e309c01af.png]: /images/20220829/d806099a84374f4aa0f08da13498d9a5.png
[5d8905e360b75c8c599853fec3dade29.png]: /images/20220829/b89e9fe7fb774016b5416a5a096c2e32.png
[562eb0b5b0bdea5ec918fb253125750c.png]: /images/20220829/c4b24e910d7d4ee4b353c9c6fc5812a6.png
[b4df9bcc71ad5a9193890e1f44cc5cdb.png]: /images/20220829/cf861b1c9654454fa789c9cb6f51e152.png
[26_35]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3ODAxNzc0NA%3D%3D&chksm=cf1b6f92f86ce68464b25ae23f0ca1595a47774d38855bb636a188afa112fa44b1f17bf58399&idx=1&mid=2247483949&scene=21&sn=c8fa2347973fe0648af4fe64c019c703#wechat_redirect
[2021]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3ODAxNzc0NA%3D%3D&chksm=cf1b6f9ff86ce689e552deef26bc31c0a88bcfc31d6d661fe2dd5d5753f15765651ce6187370&idx=1&mid=2247483936&scene=21&sn=6c44ce566abac9c98c77c3edf69dc9d6#wechat_redirect