JavaScript程序设计教程 第9章 算法.pdf

O第9幸算法OOOO9.1泡排序9.2选择排序9.3插入排序OO9.4 希尔排序Oo9.5 归并排序OO9.6快速排序OO9.7堆排序QO9.8计数排序o9.9桶排序OO9.10基数排序OO9.11实战QO9.12小结o9.1泡排序QOOO冒泡排序算法是最慢的排序算法之一，也是一种最简单最 容易实现的算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两 个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的 工作是重复地进行直到没有再需要交换的数值为止，也就是说 该数列已经排序完成。之所以叫冒泡排序是因为使用这种排序 算法排序时，越小的元素会经由交换像气泡一样慢慢“浮”到 数列的顶端。QOO下面是一个简单的冒泡排序的例子。存在一组列表：X ACHE,对其进行冒泡排序过程如下。初始列表：X A C H E经过第1次排序后，这个列表变为，?第1次排序：A X C H E工 前两个元素X和A进行了交换，接下来再次排序会变成，第2次排序：A C X H E。第2个元素X和第3个元素C进行了交换，继续进行排序，A 第3次排序：A C H X E第3个元素X和第4个元素H进行了交换，继续进行排序，o 第4次排序：A C H E X1 第4个元素X和第5个元素E进行了交换。这时第一轮排序已结束但交换工作仍未完成，第3个元素H和第4个元素E还需 要再次互换，得到最终排序结果，?最终顺序：A C E H X由此可以总结出冒泡排序的算法原理及步骤如下。算法原.相令皤屣据进行两两比较，小数放在前面，大数放在后面，这样一次下来，最小的数就被排在了第1位，第2次也是如此，如 此类推，直到所有的数据排序完成。2.算法步骤（1）比较相邻的元素。如果第1个比第2个大，就交换它们两个（2）对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的 最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数。（3）针对所有的元素重复以上步骤,（4）重复步骤13,直到排序完成。除了1:后一个。下面示例演示了如何对一个大的数字数据集合进行冒泡排序 o在图中，标记了集合中的两个特定值3和59,分别用黑色框框 圈出来的。从图解可以看出59是如何从数组的开头移到中间的，还有3是如何从数组的后半部分移到开头的。oQO初始集合：第1轮排序第2轮排序第3轮排序 第4轮排序O第5轮排序第6轮排序第7轮排序第8轮排序5934256715871099345342559156710S734599253415591067345879925153410593456787991525103434559678799151025334455967879910153253445596787991。315253445596787993101525344559678799o代码实现如下所示。function bubbleSort(arr)var len=arr.length;for(var i=0;i len;i+)for(var j=0;j arrj+1)相邻因素步行对比 var temp=arrj+1;交换元素 arrj+1=arrj;arrj=temp;)return air;返回数组o这个算法是最基本的实现方法，可以对这个算法进行改?进，通过设置一个标志性的变量position,用于记录每次排 A序中最后一次进行交换的位置。因为position位置之后的记录都已经排好序了，所以进 o行下一次排序时只需要扫描到position的位置就好。改进后 1 代码如下。function bubbleSort(arr)var i=arr.length-1;开始时，扫描的最后 位置while(i0)var position=0;/标志性变量，表示当 前排序中交换的位置for(var j=0;j arrj+1)position=j;var temp=arrj+1;arrj+1=arrj;arrj=temp;)i=position;)return arr;o利用上述冒泡排序算法函数bubblesort对数组59,34,25,67,15,87,10,99,3,45进行排序，完整代码如脚本9T所示。OOOOOOvtitleJavaScript 冒泡排序 v/titlefunction bubbleSort(arr)var i=arr.length-1;while(i0)var position=0;for(var j=0;j arrj+1)position=j;var temp=arrj+1;arrj+1=arrj;arrj=temp;i=position;console.log(arr.toString();)return arr;)var array=5 9,34,25,6 7,15,87,10,99,3,45;var res_arr=bubbleSort(array);console.log(最终排序结集为:+res_arr.toString();Q脚本运行代码显示结果如图9.1所示。Developer Tools-file:/G:/ziliao/JavaScript%E7%A8%8B%E5.一 XQ(521 Elements Console Sources Network Timeline Profiles 0 g top O Preserve log34,25,59,15,67,10,87,3,45,9925,34,15,59,10,67,3,45,87,9925,15,34,10,59,3,45,67,87,9915,25,10,34,3,45,59,67,87,9915,10,25,3,34,45,59,67,87,9910,15,3,25,34,45,59,67,87,9910,3,15,25,34,45,59,67,87,993,10,15,25,34,45,59,67,87,99最终排序结果为:3,10,15,25,34,45,59,67,87,99 I脚本脚本9-l.htmL19掰本 9-1151:19掰本 9-l.htnd:19脚本掰木 9-l.h51:19脚本 9-l.htEl:19骷11本9-1.卜：相：19掰本9-1.卜：忙：25图9.1冒泡排序示例结果oOO通过这个输出结果，可以更加容易地看出小的值是如何移 到数组开头的，大的值又是如何移到数组末尾的。传统冒泡排序中每一次排序操作只能找到一个最大值或最小值，考虑利用在每次排序中进行正向和反向两遍冒泡的方法 一次可以得到两个最终值（最大者和最小者），从而使排序次 数几乎减少了一半。Oo.9.2选择排序选择排序是表现最稳定的排序算法之一，也是一种简单直/观的排序算法。选择排序从数组的开头开始，将第1个元素和其 他元素进行比较。检查完所有元素后，最小的元素会被放到数组的第1个位置1,然后算法会从第2个位置继续。这个过程一直进行，当进行到 数组的倒数第2个位置时，所有的数据便完成了排序。Qooooo下面是一个简单的选择排序的例子。存在初始列表：X A C H E,对其进行选择排序过程如下。初始列表：X A C H E第一次排序会找到最小值，并将它和列表的第一个元素进 行互换。第1次排序：A X C H E接下来查找第1个元素后面的最小值（第1个元素此时已经 就位），并对它们进行互换。第2次排序：A C X H E接下来查找第2个元素后面的最小值（第1个元素和第2个元oo素此时均已经就位），并对它们进行互换。第3次排序：A C E X H第3个元素也已经就位，因此下一步会对X和H进行互换，列 表已按顺序排好。第4次排序：A C E H X最终顺序：A C E H X由此可以总结出选择排序的算法原理步骤如下。n个记录的直接选择排序可经过n-l次直接选择排序得到有序结果。X(1)初始状态：无序区为R1n,有序区为空。(2)第i次排序(i=l,2,3,-,n-l)开始时，当前有序区和无。序区分别为R1i-l和R(in)。该次排序从当前无序区中-选O出关键字最小的记录RkL将它与无序区的第1个记录R交换,使R1i和Ri+1n分别变为记录个数增加1个的新有序区和Q记录个数减少1个的新无序区。(3)n-1次结束，数组有序化了。下面示例演示了如何对更大的数据集合进行选择排序。Oo初始集合：第1轮排序第2轮排序第3轮排序第4轮排序第5轮排序第6轮排序第7轮排序第8轮排序第9轮排序5934256715871099345334256715871099594531025671587349959453101567258734995945310152567873499594531015253487679959453101525344567995987310152534455999678731015253445596799873101525344559678799O代码实现如脚本9-2所示：vtitleJavaScript 选择排序 v/titlefunction selectionSort(arr)var len=arr.length;var minlndeXjtemp;for(var i=0;ilen-1;i+)minlndex=i;for(var j=i+1;jlen;j+)if(arrjarrminlndex)寻找最小的数minlndex=j;将最小数的索引保存temp=arri;arri=arrminlndex;arrminlndex=temp;console.log(arr.toString();)return arr.toString();)vararr=5 9534,2556 7515,87,10,99,3,45；console.log(最终排序结果为：+selectionSort(vararr);脚本92.html选择排序会用到嵌套循环。外循环从数组的第1个元素 移动到倒数第2个元素；内循环从第2个数组元素移动到最后 一个元素，查找比当前外循环所指向的元素小的元素。每次 内循环迭代后，数组中最小的值都会被赋值到合适的位置。运行显示结果如图9.2所示。Developer Tools-file:/G:/ziliao/JavaScript%E7%A8%8B%E5.G fij Elements Console Sources Network Timeline Profiles X0 top Preserve log3,34,25,67,15,87,10,99,59,453,16,25,67,15,87,34,99,59,453,10,15,67,25,87,34,99,59,453,10,15,25,67,87,34,99,59,453,10,15,25,34,87,67,99,59,453,10,15,25,34,45,67,99,59,873,10,15,25,34,45,59,99,67,873,10,15,25,34,45,59,67,99,873,10,15,25,34,45,59,67,87,99最终排序结果为：3,10,15,25,34,45,59,67,87,99R魅9-2.h：F：:19 能D本9-2,html:19 脚本 9-2.h：F=19 蒯本 9-2.html:19 映本9-2.卜：吧：19 脏 D本9-2.html:19 副本9-2.h：F：:19 版D本9-2.h5Q:19 脚本 9-2,html:19 脚本9-2.h:m：:2s图9.2选择排序示例结果o9.3插入排序Q插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简O单粗暴，但它的原理应该是最容易理解的了，类似于人类按数字或字母顺序对数据进行排序。插入排序的算法描述是一种简 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。插入排序在实现上，从后向前扫描过程中，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。O下面是一个简单的选择排序的例子。存在初始列表：X A CHE,对其进行插入排序过程如下。初始列表：X A C H E第1次排序默认第1个元素X已经被排序，取出第2个元素与 已经排好序的数值比较。第1次排序：A X C H E第1个和第2个元素已经被排序，取出第3个元素与已经排 好序的数值比较。第2次排序：A C X H E前3个元素已经被排序，取出第4个元素与已经排好序的数 值比较。第3次排序：A C H X E前4个元素已经被排序，取出最后一个元素与已经排好序 的数值比较。第4次排序：A C E H X最终顺序：A C E H X工 由此可以总结出插入排序的算法步骤如下。(1)从第1个元素开始，该元素可以认为已经被排序。?(2)取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫，描。(3)如果该元素(已排序)大于新元素，将该元素移到下一 o位置。1(4)重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置。(5)将新元素插入到该位置后。(6)重复步骤25。下面示例演示了加何对更大的数据集合进行插入排序。Oo初始集合：第1轮排序:第2轮排序:第3轮排序:第4轮排序:第5轮排序:第6轮排序:59342515871099345345925671587109934525345967158710993451525345967871099345101525345967879934531015253459678799453101525344559678799o代码实现如下。function insertionSort(array)for(var i=1;i=0&arrayjkey)arrayj+1=arrayj;卜-；)arrayj+1=key;return array;o插入排序有两个循环。外循环将数组元素挨个移动，而内?循环则对外循环中选中的元素及它后面的那个元素进行比较。如果外循环中选中的元素比内循环中选中的元素小，那么数 组元素会向右移动，为内循环中的这个元素腾出位置。O 在查找插入位置时使用二分查找的方式可改进插入排序O算法步骤.。(1)从篇一个元素开始，该元素可以认为已经被排序；(2)取出下一个元素，在已经排序的元素序列中二分查找到第一个比它大的数的位置；(3)将新元素插入到该位置后。Oo 9.4希尔排序 希尔排序是以它的创造者(Donald Shell)命名的。这个算法在插入排序的基础上做了很大的改善。希尔排序的核 心理念与插入排序不同，它会首先比较距离较远的元素，而 上 非相邻的元素。和简单的比较相邻元素相比，使用这种方案 可以使离正确位置很远的元素更快地回到合适的位置。当开 始用这个算法遍历数据集时，所有元素之间的距离会不断减 3 小，直到处理到数据集的末尾，这时算法比较的就是相邻元 素了。?希尔排序的工作原理是，通过定义一个间隔序列来表示i 在排序过程中进行比较的元素之间有多远的间隔。既可以提 前设定好间隔序列，也可以动态地定义间隔序列。图9.4示例演示了如何使用间隔序列为5,3,1的希尔 排序算法，对一个包含10个随机数字的数据集合进行排序。间隔序列为56029358054间隔序列为36029358054间隔序列为16029358054排好序的数组0023455689图9.4希尔排序图解o初始集合：6029358054间隔序列为5时，第1个元素和第6个元素进行比较；第2个 元素和第7个元素进行比较；第3个元素和第8个元素进行比较;第4个元素和第9个元素进行比较以此类推。间隔序列为3时，第1个元素和第4个元素进行比较；第2个元素和第5个元 素进行比较；第3个元素和第6个元素进行比较以此类推。间隔序列为1时，就变成了标准的插入排序。所以排序结果分?别为i 5005368294/间隔 54005265398/间隔 30023455689/间隔 1Oo代码实现如下。function shellsort(arr)var len=arr.length;gap=Math.floor(len/2);while(gap!=O)for(var i=gap;i=0&temparrj;j-=gap)arrj+gap=arrj;)arrj+gap=temp;)console.log(”间隔序歹ijgap为+gap+”：”+arr.toString();gap=Math.floor(gap/2);)return arr;o)希尔排序基本的思路就是根据增量分割数组，初始增量根据数据长度除以2来计算，以后每次循环增量减半，直至增量为1,也就是相邻元素执行标准插入排序。在开始做最后一次处理时，大部分元素都将在正确的位置，算法就不必对很多元素进行交换1,这就是希尔排序比插入排序更高效的地方。现在通过实例来看看这个算法是如何运行的。在shellsort()中添加一个打印语句来跟踪这个算法的执行过程。每一个间隔，以及该间隔的排序结果都会被打印出来。Developer Tools-.-OXfile:/G:/ziliao/JavaScript%E7%A8%8B%E5%BA%8FCx 2 Elements Console Sources Network Timeline Profiles Application ：0 top O Preserve log9 间隔序列gap为5:59,10,25,3,15,87,34,99,67,45 9-4.html:19间隔序列gap为2：15,3,25,10,34,45,59,87,67,99-9-4,html:19g 间隔序列gap为 1：3,10,15,25,34,45,59,67,87,99 9-4.htEl:19最终排序结果为：3,10,15,25,34,45,59,67,87,99 9-4.html:26Q图9.5希尔排序示例结果OO9 5 归并并、序归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法，也是一种稳定的排序方法。归并排序的实现原理是：把一系列排好序的子序列合并成一个大的完整有序序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。最后将两个有序表合OO并成一个有序表，也称为二路归并。归并排序存在两种方式:自顶向下的归并和自底向上的归并。1.自顶向下的归并排序通常来讲，归并排序会使用递归的算法来实现。然而，在JavaScript中这种方式不太可行，因为这个算法的递归深 度对它来讲太深了。所以，这里使用一种非递归的方式来实 现这个算法，这种策略称为自底向上的归并排序。OoT 2.自底向上的归并排序采用非递归或者迭代版本的归并排序是一个自底向上的 A过程。这个算法首先将数据集分解为一组只有一个元素的数组 O然后通过创建一组左右子数组将它们慢慢合并起来，每次合 并都保存一部分排好序的数据，直到最后剩下的这个数组所有 的数据都已完美排序。图9.6通过一个示例演示自底向上的归并排序算法是如何?运行的。I 1 o Q初娱好&图9.6归并排序图解在展示归并排序的JavaScript代码之前，先来看JavaScript 程序的输出结果，采用自底向上的归并排序算法对一个包含10个 整数的数组进行排序。left array-right array 一 left array 一 right array 一 left array 一 right array 一 left array 一 right array 一 left array 一 right array 一 left array 一59,Infinity34,Infinity25,Infinity67,Infinity15,Infinity87,Infinity10,Infinity99,Infinity3,Infinity45,Infinity34,59,Infinityooright array-25,67,Infinity left array-right array-left array-right array-left array-right array-left array-right array 一15,87,Infinity10,99,Infinity3,45,InfinityInfinity25,34,59,67,Infinity10,15,87,99,Infinity10,15,25,34,59,67,87,99,Infinity3,45,InfinityInfinity这个值用于标记左子序列或右子序列的结尾。oQO一开始每个元素都在左子序列或右子序列中。然后将左右 子序列合并，首先每次合并成两个元素的子序列，然后合并成 4个元素的子序列，3和45除外，它们会一直保留到最后一次 迭代，那时会把它们合并成右子序列，然后再与最后的左子序O列合并成最终的有序数组。Oo 9.6快速排序快速排序是处理大数据集最快的排序算法之一。它是一 种分而治之的算法。快速排序的基本思想是：通过一次排序 将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字 均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进 A行排序，以达到整个序列有序。这种算法首先要在列表中选择一个元素作为基准值。数 9据排序围绕基准值进行，将列表中小于基准值的元素移到数!组的底部，将大于基准值的元素移到数组的顶部。图9.7演示了数据围绕基准值进行排序的过程。O初始数组，基准值为44447523435512647733数组元素按照小于基准值和大于基准值分组231243334475556477将数组按基准值拆分成两个子数组，子数组基准值分别是23和7523124333|（44）75556477拆分子数组并按基准值分组对子数组进行排序122333旦55756477按从右向左的II质序合并后的数组122333434455756477图9.7快速排序图解 oQOOOQ由此可总结出快速排序的算法步骤如下。(1)选择一个基准元素，将列表分割成两个子序列。(2)对列表重新排序，将所有小于基准值的元素放在基准 值的前面，所有大于基准值的排序放在基准值的后面；与基 准值相等的数可以放在任意一边。(3)分别对较小元素的子序列和较大元素的子序列重复步 骤1和2。OOoQ9.7堆排序堆排序是一种利用堆的概念来排序的选择排序。堆排序OO(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算 法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性 质：即子节点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节 O点。QOO堆排序算法分为两个过程:L建堆。堆实虎上是完全二叉树，必须满足：树中任一非叶子节点的 关键字均不大于（或不小于）其左右孩子（若存在）节点的关键 字。堆分为：大根堆和小根堆，升序排序采用大根堆，降序排序 采用小根堆。如果是大根堆，则通过调整函数将值最大的节点调整至堆根;如果是小堆根，则通过调整函数将值最小的节点调整至堆根。2.将堆根保存于尾部，并对剩余序列调用调整函数，调整完成 后，再将最大根保存于尾部T（-1,-2,，-i）,再对剩余序列进行调整，反复进行该过程，直至排序完成。假设存在数组59,34,25,67,15,87,10,99,3,45,那么对其 进行堆排序的图解如图9.9所示。图9.9堆排序图解9 8 计数排序 计数排序的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T序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。1 计数排序(Counting sort)是一种稳定的排序算法。它使 用一个额外的数组C,其中第i个元素是待排序数组A中值等于i 的元素的个数。然后根据数组C来将A中的元素排到正确的位置 o它只能对整数进行排序。计数排序的算法步骤如下。(1)查找待排序数组中最大和最小的元素。T(2)统计数组中每个值为i的元素的出现次数，存入数组C的第i项。(3)对所有计数开始累加(从min开始，每一项和前一项相加)o O(4)反向填充目标数组，将每个元素i放在新数组的第Ci项 右砧人二去 XL站oT 9.9桶排序桶排序是一种基于计数的排序算法，工作的原理是将数据 分到有限数量的桶子里，然后每个桶再分别排序(有可能再使 用别的排序算法或是以递回方式继续使用桶排序进行排序)。桶排序不同于快速排序，并不是比较排序，不受到时间复杂度6 O(nlogn)下限的影响。,桶排序的实现按下面4步进行o?(1)设置一个定量的数组当作空桶。A(2)遍历输入数据，并且把数据一个一个放到对应的桶里去9(3)对每个不是空的桶进行排序。(4)从不是空的桶里把排好序的数据拼接起来。桶排序，主要适用于小范围整数数据，且独立均匀分布，可以计算的数据量很大，而且符合线性期望时间。图9.11 是对数组7,36,65,56,33,60,110,42,42,94,59,22,83,84,63,77,67,101进行桶排序的算法演Q排领果7,22,33,36,42,42,56,59,60,63,65,67,77,83,84,94.101,110图9.11桶排序图解oQ图解说明如下。(1)设置桶的数量为5个空桶，找到最大值110和最小值7,每个桶的范围计算公式为(最大值-最小值+1)/桶个数。这O里计算桶范围为2 0.8=(110-7+1)/5 o(2)遍历原始数据，以链表结构，放到对应的桶中，计算O公式为floor(数值-最小值)/桶范围。例如数字7,计算公式i为floor(7-7)/2 0.8),桶索引值为0；数字36,计算公式floor(36-7)/2 0.8),桶索引值为 1。OOQ喂9oQOOO(3)当向同一个索引的桶，第二次插入数据时，判断桶中已 存在的数字与新插入数字的大小，按照从左到右，从小到大的 顺序插入，如索引为2的桶，在插入63时，桶中已存在4个数字 56,59,60,65,则数字63,插入到65的左边。(4)合并非空的桶，按从左到右的顺序合并0,L 2,3,4Q桶。(5)得到桶排序的结构。OOo 9.10基数排序基数排序是非比较的排序算法。基数排序是按照低位先排序,然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序是基于分别排序,分别收集，所以是稳定的。o基数排序的算法描述如下。(1)取得数组中的最大数，并取得位数。(2)arr为原始数组,从最低位开始取每个位组成radix数组(3)对radix进行计数排序(利用计数排序适用于小范围数 的特点)。基数排序有两种方法。MSD从高位开始进行排序。L SD从低位开始进行排序。假设存在数组59,34,25,67,15,87,10,99,3,45,那么对其进行L SD基数排序的图解如图9.13所示。O初始数组5934256715871099345取得每个元费的低位数5934256715871099345按1砸数将每个元素分配到对应数位上4515 87 9910 3 34 25 67 590 1 2345 6 789按最侬领数组并计轴脖1033425154567875999取元素的高谈1033425154567875999按高元素分配到对百153 10 25 34 45 59 67 87 990 1 2345 6 789按最高位组成数组并计数排序3101525344559678799图9J3基数排序图解o 9.11实战T【案例9-1 用算法实现斐波那契数列 1.案例描述用JavaScript算法实现斐波那契数列。2.实现思路i（1）斐波那契数列定义如下。1和2的斐波那契数是1。?口（口2）的斐波那契数是（11-1）的斐波那契数加上（11-2）的斐1 波那契数。Ooo（2）使用递归方式，斐波那契数列实现的代码片段如下。function fibonacii(num)if(num=1|num return 1;=2)return fibonacii(num-1)+fibonacii(num-2);若要求6的斐波那契数，就会产生如图9.15所示的函数调用。/-fibonacii fibonacii(l)_1/图9J5斐波那契数列图解o(3)也可以使用非递归的方式实现斐波那契数列函数，使用?循环的方式。代码片段如下。function fibonacii(num)var nl=1,n2=1,n=1;for(var i=3;i =num;i+)n=nl+n2;nl=n2;n2=n;)return n;?3.实现代码o运行结果如图9.16所示。此网页显示:禁止此天再显示无话框。确定8X图9J6斐波那契数列示例结果Oo【案例9-2】一一用算法实现最少硬币找零问题1.案例描述用JavaScript算法实现最少硬币找零问题。给定要找零的钱数，以及可用的硬币面额dldn及其数量，找到所需的最少 的硬币个数。例如，有以下面额硬币（美分）：dl=l,d2=5,d3=10,d4=2 5。如果要找36美分的零钱，则可以用1个25美分、1个10美分和1个1美分。2.实现思路最少硬币找零的解决方案是找到n所需的最少硬币数。要 实现这一点，首先得找到对每个xn的解。然后，将解建立在更 小的值的解的基础上。3.实现代码oO G Cl OQO9.12小结对计算机中存储的数据执行的两种最常见的操作是排序和 检索。自从计算机产业诞生以来便是如此。这也意味着排序和 检索是在计算机中被研究得最多的操作。O本章介绍了JavaScript中十大排序算法，这些算法可以被OQ运用到任何数据结构或数据类型上。运用本章节所学的知识，可以解决JavaScript中绝大部分常见的数据排序检索问题，只 需在源代码上做一些必要的修改即可。OO