4.希尔排序(Shell Sort)

改进后的算法实现为:

function bubbleSort3(arr3) { 
 
    var low = 0; 
 
    var high= arr.length-1; //设置变量的初始值 
 
    var tmp,j; 
 
    console.time('2.改进后冒泡排序耗时'); 
 
    while (low < high) { 
 
        for (j= low; j< high; ++j) //正向冒泡,找到最大年夜者 
 
            if (arr[j]> arr[j+1]) { 
 
                tmp = arr[j]; arr[j]=arr[j+1];arr[j+1]=tmp; 
 
            } 
 
        --high;                 //修改high值, 前移一位 
 
        for (j=high; j>low; --j) //反向冒泡,找到最小者 
 
            if (arr[j]<arr[j-1]) { 
 
                tmp = arr[j]; arr[j]=arr[j-1];arr[j-1]=tmp; 
 
            } 
 
        ++low;                  //修改low值,后移一位 
 
    } 
 
    console.timeEnd('2.改进后冒泡排序耗时'); 
 
    return arr3; 
 
} 
 
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48]; 
 
console.log(bubbleSort3(arr));//[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]  

三种办法耗时比较：

由图可以看出改进后的冒泡排序明显的时光复杂度更低，耗时更短了。读者自行测验测验可以戳这，博主在github建了个库，读者可以Clone下来本地测验测验。此博文合营源码体验更棒哦~~~

冒泡排序动图演示: 

(3)算法分析

• 最佳情况：T(n) = O(n)

当输入的数据已经是正序时(都已经是正序了，为毛何必还排序呢….)

• 最差情况：T(n) = O(n2)

JavaScript动图演示：

当输入的数据是反序时(卧槽，我直接反序不就完了….)

• 平均情况：T(n) = O(n2)

表示最稳定的排序算法之一(这个稳定不是指算法层面汕９依υ?定哈，信赖聪慧的你能明白我说的意思2333)，因为无论什么数据进去都是O(n²)的时光复杂度…..所以用到它的时刻，数据范围越小越好。独一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。理论上讲，选择排序可能也是日常平凡排序一般人想到的最多的排序办法了吧。

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本文标题：十大经典排序算法的JS版

地址：http://www.17bianji.com/lsqh/36267.html

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