关于前端:归并排序算法

原文链接：https://note.noxussj.top/?source=sifo

次要分成两局部实现，分、合操作：

分：把数组分成两半，在递归地对子数组进行 “ 分 ” 操作，直到分成一个个独自的数
合：把两个数组合并为有序数组，再对有序数组进行合并，直到全副子数组合并为一个残缺数组

归并排序就是采纳了分而治之的算法设计思维，另外归并排序其实就像擂台赛一样，每两组进行 pk，最初到半决赛，总决赛相似。

通过 Math.floor 将指标数组劈成两半，左边可能会多进去一个
通过递归的形式对方才合成进去的数组，再次进行劈成两半操作
直到劈成数组变成一个为止
开始进行合并操作，对两个数组进行遍历排序，小的放右边，大的放左边
始终合并到最大的数组
排序实现

https://visualgo.net/zh/sorting

工夫复杂度：O (n * logn)
空间复杂度：O (1)

    Array.prototype.mergeSort = function () {const rec = (arr) => {if (arr.length === 1) return arr
    
            const mid = Math.floor(arr.length / 2)
            const left = arr.slice(0, mid)
            const right = arr.slice(mid, arr.length)
            const orderLeft = rec(left)
            const orderRight = rec(right)
            const res = []
    
            while (orderLeft.length || orderRight.length) {if (orderLeft.length && orderRight.length) {res.push(orderLeft[0] < orderRight[0] ? orderLeft.shift() : orderRight.shift())
                } else if (orderLeft.length) {res.push(orderLeft.shift())
                } else if (orderRight.length) {res.push(orderRight.shift())
                }
            }
    
            return res
        }
    
        const res = rec(this)
    
        res.forEach((n, i) => {this[i] = n
        })
    }
    
    const arr = [5, 4, 3, 2, 1]
    
    arr.mergeSort() // [1, 2, 3, 4, 5]

“ 分 ” 工夫复杂度是 O (logn)，” 合 ” 工夫复杂度是 O (n)，所以整体的工夫复杂度为 O (n * logn)。代码中没有借助其余数据结构来存储线性增长的元素，所以空间复杂度为 O (1)。

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关于前端:归并排序算法

归并排序

什么是归并排序（mergeSort）？

算法步骤

动画演示链接

根底案例