js 各种排序方法和sort方法的区别
2017-05-26 10:22
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今天突发奇想，想明白sort方法是否比各种排序都有优势，所以就参考别人的代码，做了一个测试，结果令人惊讶啊，上代码。
上面的方法通过测试时间，然后分析哪个排序方法省时，时间就是生命，用对正确的方法，就能省下好多时间，尤其是大数据运行的时候。
首先看运行处理10000个长度数组时的所用的时间：
* sort排序 systemSort 11
* 冒泡排序 bubbleSort 169
* 快速排序 quickSort 144
* 插入排序 insertSort 139
* 希尔排序 shellSort 3
测试十万长的数组数据：
* sort排序 systemSort 63
* 冒泡排序 bubbleSort 16268
* 快速排序 quickSort 直接报错
* 插入排序 insertSort 13026
* 希尔排序 shellSort 8
测试一百万的长度的数组：
* sort排序 systemSort 575
* 冒泡排序 bubbleSort 时间未知
* 快速排序 quickSort 直接报错
* 插入排序 insertSort 直接崩溃
* 希尔排序 shellSort 93
测试一千万长的数组：
* sort排序 systemSort 7039
* 冒泡排序 bubbleSort 没测
* 快速排序 quickSort 没测
* 插入排序 insertSort 没测
* 希尔排序 shellSort 1225
测试一亿长的数组：
* sort排序 systemSort 直接崩溃
* 冒泡排序 bubbleSort 没测
* 快速排序 quickSort 没测
* 插入排序 insertSort 没测
* 希尔排序 shellSort 19864
最后通过测试，在最坏的情况下，发现希尔排序还是最好，竟然比系统的sort排序都快，确实令人惊讶，大家这样就能看出来在什么情况需要使用什么方法进行排序了吧
然后我们进行随机情况进行测试：
测试一千万长的数组：
* sort排序 systemSort 8842
* 冒泡排序 bubbleSort 没测
* 快速排序 quickSort 没测
* 插入排序 insertSort 45
* 希尔排序 shellSort 1133
在未知的情况和比较好的情况下，插入排序的效率最高
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=0">
<title>图片列表生成交互组件</title>
<style>
* {
margin: 0;
border: 0;
}
html, body {
height: 100%;
}
#div {
height: 100%;
width: 100%;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="div"></div>
<script src="myNeedExtend.js"></script>
<script>
// ---------- 一些排序算法
Sort = {
// 利用sort进行排序
systemSort:function(array){
return array.sort(function(a, b){
return a - b;
});
},
// 冒泡排序
bubbleSort:function(array){
var i = 0, len = array.length,
j, d;
for(; i<len; i++){
for(j=0; j<len; j++){
if(array[i] < array[j]){
d = array[j];
array[j] = array[i];
array[i] = d;
}
}
}
return array;
},
// 快速排序
quickSort:function(array){
//var array = [8,4,6,2,7,9,3,5,74,5];
//var array =[0,1,2,44,4,324,5,65,6,6,34,4,5,6,2,43,5,6,62,43,5,1,4,51,56,76,7,7,2,1,45,4,6,7];
var i = 0;
var j = array.length - 1;
var Sort = function(i, j){
// 结束条件
if(i == j ){ return };
var key = array[i];
var tempi = i; // 记录开始位置
var tempj = j; // 记录结束位置
while(j > i){
// j <<-------------- 向前查找
if(array[j] >= key){
j--;
}else{
array[i] = array[j]
//i++ ------------>>向后查找
while(j > ++i){
if(array[i] > key){
array[j] = array[i];
break;
}
}
}
}
// 如果第一个取出的 key 是最小的数
if(tempi == i){
Sort(++i, tempj);
return ;
}
// 最后一个空位留给 key
array[i] = key;
// 递归
Sort(tempi, i);
Sort(j, tempj);
}
Sort(i, j);
return array;
},
// 插入排序
insertSort:function(array){
// http://baike.baidu.com/image/d57e99942da24e5dd21b7080 // http://baike.baidu.com/view/396887.htm // var array = [0,1,2,44,4,324,5,65,6,6,34,4,5,6,2,43,5,6,62,43,5,1,4,51,56,76,7,7,2,1,45,4,6,7];
var i = 1, j, temp, key, len = array.length;
for(; i < len; i++){
temp = j = i;
key = array[j];
while(--j > -1){
if(array[j] > key){
array[j+1] = array[j];
}else{
break;
}
}
array[j+1] = key;
}
return array;
},
// 希尔排序
shellSort:function(array){
// http://zh.wikipedia.org/zh/%E5%B8%8C%E5%B0%94%E6%8E%92%E5%BA%8F // var array = [13,14,94,33,82,25,59,94,65,23,45,27,73,25,39,10];
// var tempArr = [1750, 701, 301, 132, 57, 23, 10, 4, 1];
// reverse() 在维基上看到这个最优的步长 较小数组
var tempArr = [1031612713, 217378076, 45806244, 9651787, 2034035, 428481, 90358, 19001, 4025, 836, 182, 34, 9, 1];
//针对大数组的步长选择
var i = 0;
var tempArrLength = tempArr.length;
var len = array.length;
var len2 = parseInt(len/2);
for(;i < tempArrLength; i++){
if(tempArr[i] > len2){
continue;
}
tempSort(tempArr[i]);
}
// 排序一个步长
function tempSort(temp){
//console.log(temp) 使用的步长统计
var i = 0, j = 0, f, tem, key;
var tempLen = len%temp > 0 ? parseInt(len/temp) + 1 : len/temp;
for(;i < temp; i++){// 依次循环列
for(j=1;/*j < tempLen && */temp * j + i < len; j++){
//依次循环每列的每行
tem = f = temp * j + i;
key = array[f];
while((tem-=temp) >= 0){
// 依次向上查找
if(array[tem] > key){
array[tem+temp] = array[tem];
}else{
break;
}
}
array[tem + temp ] = key;
}
}
}
return array;
}
};
testArrs = [];
for (var i = 10000000; i > 0; i--) {
testArrs.push(i);
}
function test(fun,arr) {
console.log(arr);
var oldTime = +new Date();
var new_arr = Sort[fun](arr);
var newTime = +new Date();
console.log(new_arr);
console.log(newTime-oldTime);
}
/*
* sort排序 systemSort
* 冒泡排序 bubbleSort
* 快速排序 quickSort
* 插入排序 insertSort
* 希尔排序 shellSort
*
* */
test("systemSort",testArrs);
</script>
</body>
</html>上面的方法通过测试时间，然后分析哪个排序方法省时，时间就是生命，用对正确的方法，就能省下好多时间，尤其是大数据运行的时候。
首先看运行处理10000个长度数组时的所用的时间：
* sort排序 systemSort 11
* 冒泡排序 bubbleSort 169
* 快速排序 quickSort 144
* 插入排序 insertSort 139
* 希尔排序 shellSort 3
测试十万长的数组数据：
* sort排序 systemSort 63
* 冒泡排序 bubbleSort 16268
* 快速排序 quickSort 直接报错
* 插入排序 insertSort 13026
* 希尔排序 shellSort 8
测试一百万的长度的数组：
* sort排序 systemSort 575
* 冒泡排序 bubbleSort 时间未知
* 快速排序 quickSort 直接报错
* 插入排序 insertSort 直接崩溃
* 希尔排序 shellSort 93
测试一千万长的数组：
* sort排序 systemSort 7039
* 冒泡排序 bubbleSort 没测
* 快速排序 quickSort 没测
* 插入排序 insertSort 没测
* 希尔排序 shellSort 1225
测试一亿长的数组：
* sort排序 systemSort 直接崩溃
* 冒泡排序 bubbleSort 没测
* 快速排序 quickSort 没测
* 插入排序 insertSort 没测
* 希尔排序 shellSort 19864
最后通过测试，在最坏的情况下，发现希尔排序还是最好，竟然比系统的sort排序都快，确实令人惊讶，大家这样就能看出来在什么情况需要使用什么方法进行排序了吧
然后我们进行随机情况进行测试：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=0">
<title>图片列表生成交互组件</title>
<style>
* {
margin: 0;
border: 0;
}
html, body {
height: 100%;
}
#div {
height: 100%;
width: 100%;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="div"></div>
<script src="myNeedExtend.js"></script>
<script>
// ---------- 一些排序算法
Sort = {
// 利用sort进行排序
systemSort:function(array){
return array.sort(function(a, b){
return a - b;
});
},
// 冒泡排序
bubbleSort:function(array){
var i = 0, len = array.length,
j, d;
for(; i<len; i++){
for(j=0; j<len; j++){
if(array[i] < array[j]){
d = array[j];
array[j] = array[i];
array[i] = d;
}
}
}
return array;
},
// 快速排序
quickSort:function(array){
//var array = [8,4,6,2,7,9,3,5,74,5];
//var array =[0,1,2,44,4,324,5,65,6,6,34,4,5,6,2,43,5,6,62,43,5,1,4,51,56,76,7,7,2,1,45,4,6,7];
var i = 0;
var j = array.length - 1;
var Sort = function(i, j){
// 结束条件
if(i == j ){ return };
var key = array[i];
var tempi = i; // 记录开始位置
var tempj = j; // 记录结束位置
while(j > i){
// j <<-------------- 向前查找
if(array[j] >= key){
j--;
}else{
array[i] = array[j]
//i++ ------------>>向后查找
while(j > ++i){
if(array[i] > key){
array[j] = array[i];
break;
}
}
}
}
// 如果第一个取出的 key 是最小的数
if(tempi == i){
Sort(++i, tempj);
return ;
}
// 最后一个空位留给 key
array[i] = key;
// 递归
Sort(tempi, i);
Sort(j, tempj);
}
Sort(i, j);
return array;
},
// 插入排序
insertSort:function(array){
// http://baike.baidu.com/image/d57e99942da24e5dd21b7080 // http://baike.baidu.com/view/396887.htm // var array = [0,1,2,44,4,324,5,65,6,6,34,4,5,6,2,43,5,6,62,43,5,1,4,51,56,76,7,7,2,1,45,4,6,7];
var i = 1, j, temp, key, len = array.length;
for(; i < len; i++){
temp = j = i;
key = array[j];
while(--j > -1){
if(array[j] > key){
array[j+1] = array[j];
}else{
break;
}
}
array[j+1] = key;
}
return array;
},
// 希尔排序
shellSort:function(array){
// http://zh.wikipedia.org/zh/%E5%B8%8C%E5%B0%94%E6%8E%92%E5%BA%8F // var array = [13,14,94,33,82,25,59,94,65,23,45,27,73,25,39,10];
// var tempArr = [1750, 701, 301, 132, 57, 23, 10, 4, 1];
// reverse() 在维基上看到这个最优的步长 较小数组
var tempArr = [1031612713, 217378076, 45806244, 9651787, 2034035, 428481, 90358, 19001, 4025, 836, 182, 34, 9, 1];
//针对大数组的步长选择
var i = 0;
var tempArrLength = tempArr.length;
var len = array.length;
var len2 = parseInt(len/2);
for(;i < tempArrLength; i++){
if(tempArr[i] > len2){
continue;
}
tempSort(tempArr[i]);
}
// 排序一个步长
function tempSort(temp){
//console.log(temp) 使用的步长统计
var i = 0, j = 0, f, tem, key;
var tempLen = len%temp > 0 ? parseInt(len/temp) + 1 : len/temp;
for(;i < temp; i++){// 依次循环列
for(j=1;/*j < tempLen && */temp * j + i < len; j++){
//依次循环每列的每行
tem = f = temp * j + i;
key = array[f];
while((tem-=temp) >= 0){
// 依次向上查找
if(array[tem] > key){
array[tem+temp] = array[tem];
}else{
break;
}
}
array[tem + temp ] = key;
}
}
}
return array;
}
};
testArrs = [];
for (var i = 0; i < 10000000; i++) {
testArrs.push(Math.random());
}
function test(fun,arr) {
var oldTime = +new Date();
var new_arr = Sort[fun](arr);
var newTime = +new Date();
console.log(fun);
console.log(newTime-oldTime);
}
/*
* sort排序 systemSort
* 冒泡排序 bubbleSort
* 快速排序 quickSort
* 插入排序 insertSort
* 希尔排序 shellSort
*
* */
test("systemSort",testArrs);
//test("bubbleSort",testArrs);
//test("quickSort",testArrs);
test("insertSort",testArrs);
test("shellSort",testArrs);
</script>
</body>
</html>测试一千万长的数组：
* sort排序 systemSort 8842
* 冒泡排序 bubbleSort 没测
* 快速排序 quickSort 没测
* 插入排序 insertSort 45
* 希尔排序 shellSort 1133
在未知的情况和比较好的情况下，插入排序的效率最高
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