常见算法效率比较：
一. 冒泡排序
冒泡排序是是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复的进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端
1.冒泡排序算法的运作如下：
（1）比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序），就交换他们两个
（2）对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素还是最大的数
（3）针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个
2.冒泡排序的分析：**
交换过程图示（第一次）
那么我们需要进行n-1次冒泡过程，每次对应的比较次数如下图所示
代码如下：
function bubbleSort(arr) {var len = arr.length;for (var i = 0; i < len - 1; i++) {for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) {if (arr[j] > arr[j+1]) { // 相邻元素两两对比var temp = arr[j+1]; // 元素交换arr[j+1] = arr[j];arr[j] = temp;}}}return arr;}
3. 时间复杂度
算法的时间复杂度是指算法执行的过程中所需要的基本运算次数
（1）最优时间复杂度：O（n）（表示遍历一次发现没有任何可以交换的元素，排序结束）
（2）最坏时间复杂度：O(n)
（3）稳定性：稳定
假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，ri=rj，且ri在rj之前，而在排序后的序列中，ri仍在rj之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的
常见算法的稳定性（要记住）
堆排序、快速排序、希尔排序、直接选择排序不是稳定的排序算法，而基数排序、冒泡排序、直接插入排序、折半插入排序、归并排序是稳定的排序算法。
二. 选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法。他的工作原理如下：
首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置（末尾位置），然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕
选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素，他们当中至少有一个将被移到最终位置上，因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动 元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种
1. 选择排序分析
排序过程：
红色表示当前最小值，黄色表示已排序列，蓝色表示当前位置
具体代码：
function selectionSort(arr) {
var len = arr.length;
var minIndex, temp;
for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
minIndex = i;
for (var j = i + 1; j < len; j++) {
if (arr[j] < arr[minIndex]) { // 寻找最小的数
minIndex = j; // 将最小数的索引保存
}
}
temp = arr[i];
arr[i] = arr[minIndex];
arr[minIndex] = temp;
}
return arr;
}
- 时间复杂度
（1）最优时间复杂度：O(n)
（2）最坏时间复杂度：O(n)
（3）稳定性：不稳定（升序的时候不稳定，相等两个数的相对位置一定会发生变化）
三. 插入排序
插入排序是一种简单直观的排序算法。它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。插入排序在从后向前扫描的过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间
1.插入排序分析：
代码实现：
function insertionSort(arr) {
var len = arr.length;
var preIndex, current;
for (var i = 1; i < len; 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;
}
2. 时间复杂度
（1）最优时间复杂度：O(n)（升序排列，序列已经处于升序状态）
（2）最坏时间复杂度：O(n)
（3）稳定性：稳定
四. 快速排序
快速排序，又称划分交换排序。通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列
步骤为：
（1） 从数列中挑选一个元素，称为“基准”
（2） 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以放到任意一边，但一般都统一放到一边）。在这个分区结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区操作
（3）递归的把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序
递归的最底部情形，是数列的大小基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序
1.快速排序的分析：
代码如下：
function quickSort(arr, left, right) {
var len = arr.length,
partitionIndex,
left = typeof left != 'number' ? 0 : left,
right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right;
if (left < right) {
partitionIndex = partition(arr, left, right);
quickSort(arr, left, partitionIndex-1);
quickSort(arr, partitionIndex+1, right);
}
return arr;
}
function partition(arr, left ,right) { // 分区操作
var pivot = left, // 设定基准值（pivot）
index = pivot + 1;
for (var i = index; i <= right; i++) {
if (arr[i] < arr[pivot]) {
swap(arr, i, index);
index++;
}
}
swap(arr, pivot, index - 1);
return index-1;
}
function swap(arr, i, j) {
var temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
function partition2(arr, low, high) {
let pivot = arr[low];
while (low < high) {
while (low < high && arr[high] > pivot) {
--high;
}
arr[low] = arr[high];
while (low < high && arr[low] <= pivot) {
++low;
}
arr[high] = arr[low];
}
arr[low] = pivot;
return low;
}
function quickSort2(arr, low, high) {
if (low < high) {
let pivot = partition2(arr, low, high);
quickSort2(arr, low, pivot - 1);
quickSort2(arr, pivot + 1, high);
}
return arr;
- 时间复杂度
（1）最优时间复杂度：O(nlogn)
（2）最坏时间复杂度：O(n)
（3）稳定性：不稳定
五 希尔排序过程
希尔排序是插入排序的一种，也称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
1.代码实现：function shellSort(arr) { var len = arr.length, temp, gap = 1; while(gap < len/3) { //动态定义间隔序列 gap =gap*3+1; } for (gap; gap > 0; gap = Math.floor(gap/3)) { for (var i = gap; i < len; i++) { temp = arr[i]; for (var j = i-gap; j >= 0 && arr[j] > temp; j-=gap) { arr[j+gap] = arr[j]; } arr[j+gap] = temp; } } return arr; } - 时间复杂度
（1）最优时间复杂度：根据步长序列的不同而不同
（2）最坏时间复杂度：O（n）
（3）稳定性：不稳定
六. 归并排序
归并排序是采用分治法（把复杂问题分解为相对简单的子问题，分别求解，最后通过组合起子问题的解的方式得到原问题的解）的一个非常典型的应用。归并排序的思想就是先递归分解数组，再合并数组
将数组分解最小之后，然后合并两个有序数组，基本思路是比较两个数组的最前面的数，水小九先取谁，取了后相应的指针就往后移一位。然后比较，直至一个数组为空，最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可
1. 归并排序分析
代码实现： ``` function mergeSort(arr) { // 采用自上而下的递归方法 var len = arr.length; if(len < 2) {
} var middle = Math.floor(len / 2),return arr;
return merge(mergeSort(left), mergeSort(right)); }left = arr.slice(0, middle), right = arr.slice(middle);
function merge(left, right) { var result = [];
while (left.length && right.length) {
if (left[0] <= right[0]) {
result.push(left.shift());
} else {
result.push(right.shift());
}
}
while (left.length)
result.push(left.shift());
while (right.length)
result.push(right.shift());
return result;
}
```
2.时间复杂度
（1）最优时间复杂度：O(nlogn)
（2）最坏时间复杂度：O(nlogn)
（3）稳定性：稳定
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