插入排序

算法描述：

1. 从第一个元素开始，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，将该元素移到下一位置
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 2~5

var arr = [5, 6, 3, 1, 8, 7, 2, 4];for(let i = 1;i
    
     = 0 ; j -- ){        console.log('单次比较数据：'+arr[myIndex]+'---'+arr[j])        if(arr[myIndex] < arr[j]){            [arr[myIndex],arr[j]] = [arr[j],arr[myIndex]];            myIndex = j;        }else{          break;        }        console.log('数组'+arr);    }}
    

时间复杂度 O(n^2)

运行过程

选择排序

算法描述

• 直接从待排序数组中选择一个最小（或最大）数字，放入新数组中。
• 假定第一个数字是最小的，然后依次和后面的比较，哪个小哪个就记录当前那个的下标。
• 记录完下标了之后替换第一个和那个最小数字的位置
• 依次执行上述步骤，只不过最小的位置依次累加

var arr = [5, 6, 3, 1, 8, 7, 2, 4];for(let i = 0; i < arr.length - 1;i++){    console.log('次数'+Number(i+1))    let minIndex = i;    for(let j = i ;j < arr.length - 1; j++){         console.log('单次比较数据:'+arr[minIndex]+'---'+arr[j+1])         if(arr[minIndex] > arr[j+1]){            minIndex = j+1;         }    }    [arr[minIndex],arr[i]] = [arr[i],arr[minIndex]];    console.log('数组'+arr);}

时间复杂度 O(n^2)

运行过程

冒泡排序

就几种算法来看，感觉冒泡是比较慢的

算法描述：

1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，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。在这一点，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的步骤，除了最后一个。
4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

var arr = [5, 6, 3, 1, 8, 7, 2, 4];let count = 0;for(let i = arr.length ; i > 0; i --){    console.log('次数'+i);    for(let j = 1; j < i; j ++){        console.log('单次比较数据:'+arr[j]+'----'+arr[j-1])        if(arr[j] < arr[j-1]){            [arr[j],arr[j-1]] = [arr[j-1],arr[j]]        }    }    console.log(arr);}

时间复杂度 O(n^2)

运行过程

归并排序

归并排序的图可能一下看不懂，是因为图代表的是运行的过程,主要看算法描述

归并排序：其基本思想是分治策略，先进行划分，然后再进行合并。

假设要对数组C进行归并排序，步骤是：1.先将C划分为两个数组A和B（即把数组C从中间分开）2.再分别对数组A、B重复步骤1的操作，逐步划分，直到不能再划分为止(每个子数组只剩下一个元素)，这样，划分的过程就结束了。如： [12 20 30 21 15 33 26 19 40 25]划分为: [12 20 30 21 15] [33 26 19 40 25]

[12 20]      [30 21 15]       [33 26]       [19 40 25]     [12]  [20]   [30]  [21 15]     [33]  [26]    [19]    [40 25]     [12]  [20]   [30] [21] [15]    [33]  [26]    [19]   [40] [25]

3.然后从下层往上层不断合并数组，每一层合并相邻的两个子数组，合并的过程是每次从待合并的两个子数组中选取一个最小的元素，然后把这个元素放到合并后的数组中，不断重复直到把两个子数组的元素都放到合并后的数组为止。

4.依次类推，直到合并到最上层结束，这时数据的排序已经完成了。

var arr = [5, 6, 3, 1, 8, 7, 2, 4,9];function mergeSort(arr){    if(arr.length === 1){        return arr;    }    let midIndex = Math.floor(arr.length / 2);    let leftArr = arr.slice(0,midIndex);    let rightArr = arr.slice(midIndex);    console.log('拆分数组'+leftArr+'------'+rightArr)    return mergeFn(mergeSort(leftArr),mergeSort(rightArr));}.function mergeFn(left,right){    let tmp = [];    console.log(left + '----' + right);    while (left.length && right.length) {        console.log('单次比较数据：'+left[0]+'和'+right[0]+'谁小谁所在的数组就被shift掉一个')        if (left[0] < right[0]){          tmp.push(left.shift());        }        else{          tmp.push(right.shift());        }        console.log(tmp);    }    let arra = tmp.concat(left, right);    console.log('本次比较完毕:'+arra);    return arra;}mergeSort(arr);

时间复杂度 O(nlogn)

运行过程，看了运行过程就能看懂图了，也知道js函数里的参数有函数的情况下的执行顺序是自左向右

快速排序

图上的运行方式是按照基准是第0号位算的，看起来稍微有点乱，不过只要知道快排是怎么算的就好了

算法描述：

• 在数据集之中，选择一个元素作为”基准”（pivot）。
• 所有小于”基准”的元素，都移到”基准”的左边；所有大于”基准”的元素，都移到”基准”的右边。这个操作称为分区 (partition)操作，分区操作结束后，基准元素所处的位置就是最终排序后它的位置。
• 对”基准”左边和右边的两个子集，不断重复第一步和第二步，直到所有子集只剩下一个元素为止。

var arr = [5, 6, 3, 1, 8, 7, 2, 4];function quickSort(arr){    if(arr.length <= 1){        return arr;    }    //找基准    let midIndex = Math.floor(arr.length/2);    //剔除基准值    let midNum = arr.splice(midIndex,1)[0];    console.log('基准值:'+midNum);    let leftArr = [],rightArr=[];    for(let i = 0 ; i < arr.length; i++){        //小于基准的进左边，大于的进右边        arr[i] < midNum ? leftArr.push(arr[i]) : rightArr.push(arr[i])    }    console.log('小于基准值的数组：'+leftArr);    console.log('大于基准值的数组:'+rightArr);    return quickSort(leftArr).concat(midNum,quickSort(rightArr));}quickSort(arr);

时间复杂度 O(nlogn)

运行过程

这个运行过程是按照基准为0号位算的；

总结

可以看到，快速排序和归并排序是比较快。而且快排更容易理解更好写一些。