【九月打卡】第8天 归并排序、快速排序

课程名称：JavaScript版数据结构与算法
课程章节：第11章 进阶算法之“搜索排序”
主讲老师：lewis

课程内容：

今天学习的内容包括：
11-5 JavaScript 实现：归并排序——使用先分后合实现排序功能。
11-6 JavaScript 实现：快速排序——。

课程收获：

归并排序

归并排序的思路

• 分：把数组劈成两半，在递归低对子数组进行"分"操作，直到分成一个个单独的数。
• 合：把两个数合并为有序数组，在对有序数组进行合并，直到全部子数组合并为一个完整数组。

合并两个有序数组

• 新建一个空数组res，用于存放最终排序后的数组。
• 比较两个有序数组的头部，较小者出队并推入 res 中。
• 如果两个数组还有值，就重复第二步。

let mid = Math.floor(arr.length / 2)
let left = arr.slice(0, mid)
let right = arr.slice(mid, arr.length)
let orderLeft = rec(left)
let orderRight = rec(right)
let res = []
while (orderLeft?.length || orderRight?.length) {
   res.push(orderLeft[0] < orderRight[0] ? orderLeft.shift() : orderRight.shift())
}

归并排序的时间复杂度

• 分的时间复杂度是O(logN)。
• 合的时间复杂度是O(n)。
• 时间复杂度：O(n*logN)。

快速排序

快速排序排序的思路

• 分区：从数组中任意选择一个“基准”，所有比基准小的元素放在基准前面，比基准大的元素放在基准的后面。
• 递归：递归地对基准前后的子数组进行分区。

 for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
   if(arr[i] < mid){
     left.push(arr[i])
   }else{
     right.push(arr[i])
   }
 }
    
return [...rec(left),mid,...rec(right)]

快速排序的时间复杂度

• 递归的时间复杂度是O(logN)。
• 分区操作的时间复杂度是O(n)。
• 时间复杂度：O(n*logN)。

今天学习了 归并排序、快速排序，这两个在实际工作中有很多的应用场景，这两个时间复杂度都是O(n*logN)，在代码书写过程中，遇到了不少问题，也都一一解决了，跟课程中遇到的还是有些不同的。对自己说一句，加油😀~

坚持打卡，坚持学习！明天见💪~

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