js實戰演算法

1. Web前端工程師你知道javaScript中常用的排序演算法嗎

今天小編要跟大家分享的文章是關於JavaScript中常用的排序演算法。相信很多剛剛從事Web前端工作或者准備面試的小夥伴們對此還不是很了解，下面就讓小編來為大家介紹一下吧！


一、冒泡排序


冒泡排序是我們在編程演算法中，算是比較常用的排序演算法之一，在學習階段，也是最需要接觸理解的演算法，所以我們放在第一個來學習。


演算法介紹：


·___冉舷嗔詰牧礁鱸,如果前一個比後一個大，則交換位置。


·___諞宦職炎畲蟮腦胤諾攪俗詈竺妗


·___捎諉看聞判蜃詈笠桓齠際親畲蟮模災蟀湊詹街1排序最後一個元素不用比較。

冒泡演算法改進：


設置一個標志，如果這一趟發生了交換，則為true。否則為false。如果這一趟沒有發生交換，則說明排序已經完成。代碼如下：

假如數組長度是20，如果只有前十位是無序排列的，後十位是有序且都大於前十位，所以第一趟遍歷排序的時候發生交換的位置必定小於10，且該位置之後的必定有序，我們只需要排序好該位置之前的就可以，因此我們要來標記這個位置就可以了，即可以記錄每次掃描中最後一次交換的位置，下次掃描的時候只要掃描到上次的最後交換位置就行了，因為後面的都是已經排好序的，無需再比較，代碼如下：

每一次循環從兩頭出發算出最大和最小值，代碼如下：

在代碼3的基礎上記錄每次掃描最後一次交換的位置，下次掃描的時候只要掃描到上次的最後交換位置就行，同代碼2，代碼如下：

二、快速排序


演算法介紹：


快速排序是對冒泡排序的一種改進，第一趟排序時將數據分成兩部分，一部分比另一部分的所有數據都要小。然後遞歸調用，在兩邊都實行快速排序。

三、選擇排序


演算法介紹：


選擇排序就是從一個未知數據空間里，選取之最放到一個新的空間

四、插入排序


演算法介紹：


·___擁諞桓瞿媳慌藕眯虻腦乜


·___〕魷亂桓鱸兀諞丫判虻腦匭蛄兄寫雍笙蚯吧_


·___綣雅判虻腦卮笥諶〕齙腦兀蚪浞直鶼蚝笠貧晃


·___鋇秸業揭雅判虻腦刂行∮諢虻扔諶〕齙腦兀〕齙腦胤諾剿暮笠晃


·___馗床街2

插入排序演算法改進-二分法插入排序：

以上就是小編今天為大家分享的JavaScript中常用的排序演算法的文章，文章中介紹的是四種比較基礎的排序方法，JavaScript的排序演算法還有很多，這是我們4種最常見也是最基本的演算法，掌握理解好，在面試和開發中也能從容應對了。想要了解更多Web前端知識記得關注北大青鳥Web培訓官網哦。最後祝願小夥伴們工作順利！


本文轉自前端研究所。


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2. 如何用js實現線性回歸演算法

可以用函數 regress( )來解決。
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)
b——擬合線性函數的系數
bint——系數b的置信區間
r——殘值向量
rint——殘值的置信區間
stats——檢驗統計量，第一值是回歸方程的置信度，第二值是F統計量，第三值是與F統計量相應的p值，當p值很小，說明回歸模型成立
X——自變數向量，X=[ones(3,1) x1 x2 x3]
y——應變數向量

3. JS數組有哪些常見演算法

合並數組 - concat()
用數組的元素組成字元串 - join()
刪除數組的最後一個元素 - pop()
數組的末尾添加新的元素 - push()
將一個數組中的元素的順序反轉排序 - reverse()
刪除數組的第一個元素 - shift()
從一個數組中選擇元素 - slice()
數組排序（按字母順序或數字大小升序）- sort()
在數組的第2位置添加元素 - splice()
var fruits = ["Banana", "Orange", "Apple", "Mango"];
fruits.splice(2,0,"Lemon","Kiwi");
轉換數組到字元串 -toString()
在數組的開頭添加新元素 - unshift()

4. 用js（java script）編寫最佳置換演算法或者先進先出置換演算法

要說編程，容易也容易，難也難。關鍵在於你怎麼學，學習編程，關鍵是要有持之以恆堅持下去的心態，不能堅持什麼也做不好。除此之外的還要有合適的學習技巧。兩者相結合，編程沒有什麼難得。下面誠築說小編分享一下java學習體會，希望能幫助到大家。

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學習java的體會一

首先，先放開JAVA，學習HTML技術，其中包括HTML5，CSS3，JavaScript ES6，當然，還包括各種前端框架，鑒於目前前端水太深，不建議深入學習一些架構型的框架，比如React，Angular這些，暫時只需要掌握jQuery就行了。這些前端技術會幫你構建出管理系統的界面，畢竟你的程序不能跑在命令行終端里是不是。

然後開始學JAVA，J2SE基礎部分，掌握JAVA的面向對象思想，眾多集合類的使用。這里，本著實用主義的態度，建議題主暫時先不要考慮JAVA中的多線程、反射等技術，在了解基本語法和集合類的數據結構後，可以立刻轉向「了解」JDBC和資料庫。

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學習java的體會二

一些Java基礎，比如各種容器的使用，泛型編程，多線程模型，面向對象的特性，反射，構建系統，單元測試框架等等。如果是這些，那我認為題主千萬不要「擱置」，因為這些內容是學習Java必須要掌握的，基本上每一個項目都會直接/間接用到。如果這時擱置起來，就相當於半途而廢，想做出一個滿足功能需求的Java項目都會有困難。

如果已經掌握了以上知識，想看一些高級點的知識：各種垃圾回收演算法，並發庫，一套又一套的「企業級」框架或者J2EE容器，又或者是底層的網路編程模型。那麼我認為題主學Java已經有了階段性的成果，可以將這些暫時擱置，一時興起時翻一翻，做個Demo，或者遇到實際需求時再學。

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學習java的體會三

直到今天，我還是會經常專研一個技術點，比如js的一個矩陣演算法，實現色彩的霓虹燈變換;亦或是，Java多線程內存自動優化技術。我會去專研，而且總會研究出比我目前技術水平還高一點點的技術，這樣我才能不斷的拔高，而且出類拔萃，這是一般程序員沒有做到的，當你做到了，你就更牛了。

如果僅僅學了些皮毛，高手寫的程序你是望塵莫及的。在學習的過程中，書籍永遠是知識最好的載體，很多優秀的程序員大師精心編撰的編程書籍，富含的不僅僅是一些知識，更多的是他們所傳授的思想，通過看書，專研書籍中的內容，會讓你變得更加聰明，寫的程序也更加的精煉。

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學習java的體會四

了解JAVA的原理，才有可能真正體會JAVA的一切，學習任何事情，只要能掌握原理，就會比較順利。學習JAVA語言很簡單，畢竟JAVA語言也只包含五十多個關鍵詞(keyword)與幾十個算符(operator)，再加上JAVA語法(syntax)也很簡單，所以一般人可以很快就學會JAVA語言。

學會JAVA語言之後，還需要學會一些API才能寫出有用的程序。JAVA的API非常多，必須規劃好一個學習路徑，才不會在浩瀚的API大海中迷失。必備的API包括了：IO、New IO、Collection Framework、Network、RMI、JAXP等。

5. JS常見排序演算法

排序演算法說明:

（1）對於評述演算法優劣術語的說明

穩定 ：如果a原本在b前面，而a=b，排序之後a仍然在b的前面；

不穩定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之後a可能會出現在b的後面；

內排序 ：所有排序操作都在內存中完成；

外排序 ：由於數據太大，因此把數據放在磁碟中，而排序通過磁碟和內存的數據傳輸才能進行；

時間復雜度 : 一個演算法執行所耗費的時間。

空間復雜度 : 運行完一個程序所需內存的大小。

(2)排序演算法圖片總結:

1.冒泡排序:

解析：1.比較相鄰的兩個元素，如果前一個比後一個大，則交換位置。

2.第一輪的時候最後一個元素應該是最大的一個。

3.按照步驟一的方法進行相鄰兩個元素的比較，這個時候由於最後一個元素已經是最大的了，所以最後一個元素不用比較。

2.快速排序:

解析：快速排序是對冒泡排序的一種改進，第一趟排序時將數據分成兩部分，一部分比另一部分的所有數據都要小。然後遞歸調用，在兩邊都實行快速排序。

3.插入排序:

解析：

 （1） 從第一個元素開始，該元素可以認為已經被排序

 （2） 取出下一個元素，在已經排序的元素序列中從後向前掃描

 （3） 如果該元素（已排序）大於新元素，將該元素移到下一位置

 （4） 重復步驟3，直到找到已排序的元素小於或者等於新元素的位置

 （5）將新元素插入到下一位置中

 （6） 重復步驟2

2.二分查找:

解析：二分查找，也為折半查找。首先要找到一個中間值，通過與中間值比較，大的放又，小的放在左邊。再在兩邊中尋找中間值，持續以上操作，直到找到所在位置為止。

（1）遞歸方法

（2）非遞歸方法

4.選擇排序:

解析:首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然後，再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小（大）元素，然後放到已排序序列的末尾。

以此類推，直到所有元素均排序完畢。

5.希爾排序:

解析:先將整個待排序的記錄序列分割成為若乾子序列分別進行直接插入排序

6.歸並排序:

解析:歸並排序是一種穩定的排序方法。將已有序的子序列合並，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。

7.堆排序:

解析:堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是

小於（或者大於）它的父節點。

8.計數排序:

 解析:計數排序使用一個額外的數組C，其中第i個元素是待排序數組A中值等於i的元素的個數。然後根據數組C來將A中的元素排到正確的位置。它只能對整數進行排序。

9.桶排序:

解析:假設輸入數據服從均勻分布，將數據分到有限數量的桶里，每個桶再分別排序（有可能再使用別的排序演算法或是以遞歸方式繼續使用桶排序進行排

10.基數排序:

解析:基數排序是按照低位先排序，然後收集；再按照高位排序，然後再收集；依次類推，直到最高位。有時候有些屬性是有優先順序順序的，先按低優先順序排序，再按高優

先級排序。最後的次序就是高優先順序高的在前，高優先順序相同的低優先順序高的在前。基數排序基於分別排序，分別收集，所以是穩定的。

基數排序 vs 計數排序 vs 桶排序

這三種排序演算法都利用了桶的概念，但對桶的使用方法上有明顯差異：

基數排序：根據鍵值的每位數字來分配桶 計數排序：每個桶只存儲單一鍵值 桶排序：每個桶存儲一定范圍的數值

6. 求一個JavaScript演算法

首先對你關注用戶體驗的精神表示支持。

僅對於你的問題補充進行一下交流：
因為用戶的錄入方式還是比較花樣繁多的，所以你的驗證js也許還會面臨一些挑戰。
比如你既然想到了backspace鍵，那麼對於delete鍵如何處理呢，如果當作非法鍵來處理的話，對於習慣小鍵盤錄入數字的人來說還是不太舒服的。
或是用戶選中文本框內一部分數字後按下backspace鍵，或是用戶調用輸入法，或是ctrl+v粘貼入文本......

當然我絕對不是在挑錯找碴，只是提一些建議：
如果需要適應這些錄入方式的話，必然要寫很多的js代碼，並且有一個問題：用戶可以禁掉javascript。所以覺得對於驗證而言，後台為主，js在前台為輔。我們的最終目的其實只有兩種，對於正確錄入值進行操作，對於錯誤值進行攔截。當然話說回來，如果你的需求確實是嚴苛的前台驗證的話，那加油吧。

以上。

7. 使用Node.js如何實現K最近鄰分類演算法

源於數據挖掘的一個作業， 這里用Node.js技術來實現一下這個機器學習中最簡單的演算法之一k-nearest-neighbor演算法(k最近鄰分類法)。
k-nearest-neighbor-classifier
還是先嚴謹的介紹下。急切學習法（eager learner）是在接受待分類的新元組之前就構造了分類模型，學習後的模型已經就緒，急著對未知的元組進行分類，所以稱為急切學習法，諸如決策樹歸納，貝葉斯分類等都是急切學習法的例子。惰性學習法（lazy learner）正好與其相反，直到給定一個待接受分類的新元組之後，才開始根據訓練元組構建分類模型，在此之前只是存儲著訓練元組，所以稱為惰性學習法，惰性學習法在分類進行時做更多的工作。
本文的knn演算法就是一種惰性學習法，它被廣泛應用於模式識別。knn基於類比學習，將未知的新元組與訓練元組進行對比，搜索模式空間，找出最接近未知元組的k個訓練元組，這里的k即是knn中的k。這k個訓練元祖就是待預測元組的k個最近鄰。
balabala了這么多，是不是某些同學想大喊一聲..speak Chinese! 還是來通俗的解釋下，然後再來看上面的理論應該會明白很多。小時候媽媽會指著各種各樣的東西教我們，這是小鴨子，這個紅的是蘋果等等，那我們哼哧哼哧的看著應答著，多次被教後再看到的時候我們自己就能認出來這些事物了。主要是因為我們在腦海像給這個蘋果貼了很多標簽一樣，不只是顏色這一個標簽，可能還有蘋果的形狀大小等等。這些標簽讓我們看到蘋果的時候不會誤認為是橘子。其實這些標簽就對應於機器學習中的特徵這一重要概念，而訓練我們識別的過程就對應於泛化這一概念。一台iphone戴了一個殼或者屏幕上有一道劃痕，我們還是能認得出來它，這對於我們人來說非常簡單，但蠢計算機就不知道怎麼做了，需要我們好好調教它，當然也不能過度調教2333，過度調教它要把其他手機也認成iphone那就不好了，其實這就叫過度泛化。
所以特徵就是提取對象的信息，泛化就是學習到隱含在這些特徵背後的規律，並對新的輸入給出合理的判斷。
我們可以看上圖，綠色的圓代表未知樣本，我們選取距離其最近的k個幾何圖形，這k個幾何圖形就是未知類型樣本的鄰居，如果k=3，我們可以看到有兩個紅色的三角形，有一個藍色的三正方形，由於紅色三角形所佔比例高，所以我們可以判斷未知樣本類型為紅色三角形。擴展到一般情況時，這里的距離就是我們根據樣本的特徵所計算出來的數值，再找出距離未知類型樣本最近的K個樣本，即可預測樣本類型。那麼求距離其實不同情況適合不同的方法，我們這里採用歐式距離。
綜上所述knn分類的關鍵點就是k的選取和距離的計算。
2. 實現
我的數據是一個xls文件，那麼我去npm搜了一下選了一個叫node-xlrd的包直接拿來用。
// node.js用來讀取xls文件的包
var xls = require('node-xlrd');
然後直接看文檔實例即可，把數據解析後插入到自己的數據結構里。
var data = [];// 將文件中的數據映射到樣本的屬性var map = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k'];// 讀取文件
xls.open('data.xls', function(err,bk){
if(err) {console.log(err.name, err.message); return;}
var shtCount = bk.sheet.count;
for(var sIdx = 0; sIdx < shtCount; sIdx++ ){
var sht = bk.sheets[sIdx],
rCount = sht.row.count,
cCount = sht.column.count;
for(var rIdx = 0; rIdx < rCount; rIdx++){
var item = {};
for(var cIdx = 0; cIdx < cCount; cIdx++){
item[map[cIdx]] = sht.cell(rIdx,cIdx);
}
data.push(item);
}
}
// 等文件讀取完畢後 執行測試
run();
});
然後定義一個構造函數Sample表示一個樣本，這里是把剛生成的數據結構里的對象傳入，生成一個新的樣本。
// Sample表示一個樣本
var Sample = function (object) {
// 把傳過來的對象上的屬性克隆到新創建的樣本上
for (var key in object)
{
// 檢驗屬性是否屬於對象自身
if (object.hasOwnProperty(key)) {
this[key] = object[key];
}
}
}
再定義一個樣本集的構造函數
// SampleSet管理所有樣本 參數k表示KNN中的kvar SampleSet = function(k) {
this.samples = [];
this.k = k;
};
// 將樣本加入樣本數組
SampleSet.prototype.add = function(sample) {
this.samples.push(sample);
}
然後我們會在樣本的原型上定義很多方法，這樣每個樣本都可以用這些方法。
// 計算樣本間距離 採用歐式距離
Sample.prototype.measureDistances = function(a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k) {
for (var i in this.neighbors)
{
var neighbor = this.neighbors[i];
var a = neighbor.a - this.a;
var b = neighbor.b - this.b;
var c = neighbor.c - this.c;
var d = neighbor.d - this.d;
var e = neighbor.e - this.e;
var f = neighbor.f - this.f;
var g = neighbor.g - this.g;
var h = neighbor.h - this.h;
var i = neighbor.i - this.i;
var j = neighbor.j - this.j;
var k = neighbor.k - this.k;
// 計算歐式距離
neighbor.distance = Math.sqrt(a*a + b*b + c*c + d*d + e*e + f*f + g*g + h*h + i*i + j*j + k*k);
}
};
// 將鄰居樣本根據與預測樣本間距離排序
Sample.prototype.sortByDistance = function() {
this.neighbors.sort(function (a, b) {
return a.distance - b.distance;
});
};
// 判斷被預測樣本類別
Sample.prototype.guessType = function(k) {
// 有兩種類別 1和-1
var types = { '1': 0, '-1': 0 };
// 根據k值截取鄰居裡面前k個
for (var i in this.neighbors.slice(0, k))
{
var neighbor = this.neighbors[i];
types[neighbor.trueType] += 1;
}
// 判斷鄰居里哪個樣本類型多
if(types['1']>types['-1']){
this.type = '1';
} else {
this.type = '-1';
}
}
注意到我這里的數據有a-k共11個屬性，樣本有1和-1兩種類型，使用truetype和type來預測樣本類型和對比判斷是否分類成功。
最後是樣本集的原型上定義一個方法，該方法可以在整個樣本集里尋找未知類型的樣本，並生成他們的鄰居集，調用未知樣本原型上的方法來計算鄰居到它的距離，把所有鄰居按距離排序，最後猜測類型。
// 構建總樣本數組，包含未知類型樣本
SampleSet.prototype.determineUnknown = function() {

for (var i in this.samples)
{
// 如果發現沒有類型的樣本
if ( ! this.samples[i].type)
{
// 初始化未知樣本的鄰居
this.samples[i].neighbors = [];
// 生成鄰居集
for (var j in this.samples)
{
// 如果碰到未知樣本 跳過
if ( ! this.samples[j].type)
continue;
this.samples[i].neighbors.push( new Sample(this.samples[j]) );
}
// 計算所有鄰居與預測樣本的距離
this.samples[i].measureDistances(this.a, this.b, this.c, this.d, this.e, this.f, this.g, this.h, this.k);
// 把所有鄰居按距離排序
this.samples[i].sortByDistance();
// 猜測預測樣本類型
this.samples[i].guessType(this.k);
}
}
};
最後分別計算10倍交叉驗證和留一法交叉驗證的精度。
留一法就是每次只留下一個樣本做測試集，其它樣本做訓練集。
K倍交叉驗證將所有樣本分成K份，一般均分。取一份作為測試樣本，剩餘K-1份作為訓練樣本。這個過程重復K次，最後的平均測試結果可以衡量模型的性能。
k倍驗證時定義了個方法先把數組打亂隨機擺放。
// helper函數 將數組里的元素隨機擺放
function ruffle(array) {
array.sort(function (a, b) {
return Math.random() - 0.5;
})
}
剩餘測試代碼好寫，這里就不貼了。
測試結果為
用餘弦距離等計算方式可能精度會更高。
3. 總結
knn演算法非常簡單，但卻能在很多關鍵的地方發揮作用並且效果非常好。缺點就是進行分類時要掃描所有訓練樣本得到距離，訓練集大的話會很慢。
可以用這個最簡單的分類演算法來入高大上的ML的門，會有點小小的成就感。

8. web前端javascript能實現什麼演算法或者計算

在Web開發中，JavaScript很重要，演算法也很重要。下面整理了一下一些常見的演算法在JavaScript下的實現，包括二分法、求字元串長度、數組去重、插入排序、選擇排序、希爾排序、快速排序、冒泡法等等。僅僅是為了練手，不保證高效與美觀，或許還有Bug，有時間再完善吧。

1.二分法：

function binary(items,value){

var startIndex=0,

stopIndex=items.length-1,

midlleIndex=(startIndex+stopIndex)>>>1;

while(items[middleIndex]!=value && startIndex

if(items[middleIndex]>value){

stopIndex=middleIndex-1;

}else{

startIndex=middleIndex+1;

}

middleIndex=(startIndex+stopIndex)>>>1;

}

return items[middleIndex]!=value ? false:true;

}

2.十六進制顏色值的隨機生成：

function randomColor(){

var arrHex=["0","2","3","4","5","6","7","8","9","a","b","c","d"],

strHex="#",

index;

for(var i=0;i < 6; i++){

index=Math.round(Math.random()*15);

strHex+=arrHex[index];

}

return strHex;

}

一個求字元串長度的方法：

function GetBytes(str){

var len=str.length,

bytes=len;

for(var i=0;i < len;i++){

if(str.CharCodeAt>255){

bytes++;

}

}

return bytes;

}

3.js實現數組去重：

Array.protype.delRepeat=function(){

var newArray=new Array();

var len=this.length;

for(var i=0;i < len;i++){

for(var j=i+1;j < len;j++)

{

if(this[i]==this[j])

{

++i;

}

}

newArray.push(this[i]);

}

return newArray;

}

4.插入排序。所謂的插入排序，就是將序列中的第一個元素看成一個有序的子序列，然後不段向後比較交換比較交換。

function insertSort(arr){

var key;

for(var j = 1; j < arr.length ; j++){

//排好序的

var i = j - 1;

key = arr[j];

while(i >= 0 && arr[i] > key){

arr[i + 1] = arr[i];

i --;

}

arr[i + 1] = key;

}

return arr;

}

5.選擇排序。其實基本的思想就是從待排序的數組中選擇最小或者最大的，放在起始位置，然後從剩下的數組中選擇最小或者最大的排在這公司數的後面。

function selectionSort(data)

{

var i, j, min, temp , count=data.length;

for(i = 0; i < count - 1; i++) {

/* find the minimum */

min = i;

for (j = i+1; j < count; j++)

{

if (data[j] < data[min])

{ min = j;}

}

/* swap data[i] and data[min] */

temp = data[i];

data[i] = data[min];

data[min] = temp;

}

return data;

}

6.希爾排序，也稱遞減增量排序演算法。其實說到底也是插入排序的變種。

function shellSort(array){

var stepArr = [1750, 701, 301, 132, 57, 23, 10, 4, 1]; //
reverse()在維基上看到這個最優的步長較小數組

var i = 0;

var stepArrLength = stepArr.length;

var len = array.length;

var len2 = parseInt(len/2);

for(;i < stepArrLength; i++){

if(stepArr[i] > len2){

continue;

}

stepSort(stepArr[i]);

}

// 排序一個步長

function stepSort(step){

//console.log(step) 使用的步長統計

var i = 0, j = 0, f, tem, key;

var stepLen = len%step > 0 ? parseInt(len/step) + 1 : len/step;

for(;i < step; i++){// 依次循環列

for(j=1;/*j < stepLen && */step * j + i < len;
j++){//依次循環每列的每行

tem = f = step * j + i;

key = array[f];

while((tem-=step) >= 0){// 依次向上查找

if(array[tem] > key){

array[tem+step] = array[tem];

}else{

break;

}

}

array[tem + step ] = key;

}

}

}

return array;

}

7.快速排序。其實說到底快速排序演算法就系對冒泡排序的一種改進，採用的就是演算法理論中的分治遞歸的思想，說得明白點，它的做法就是：通過一趟排序將待排序的紀錄分割成兩部分，其中一部分的紀錄值比另外一部分的紀錄值要小，就可以繼續分別對這兩部分紀錄進行排序;不段的遞歸實施上面兩個操作，從而實現紀錄值的排序。

function quickSort(arr,l,r){

if(l < r){

var mid=arr[parseInt((l+r)/2)],i=l-1,j=r+1;

while(true){

while(arr[++i] < mid);

while(arr[--j]>mid);

if(i>=j)break;

var temp=arr[i];

arr[i]=arr[j];

arr[j]=temp;

}

quickSort(arr,l,i-1);

quickSort(arr,j+1,r);

}

return arr;

}

8.冒泡法：

function bullSort(array){

var temp;

for(var i=0;i < array.length;i++)

{

for(var j=array.length-1;j > i;j--){

if(array[j] < array[j-1])

{

temp = array[j];

array[j]=array[j-1];

array[j-1]=temp;

}

}

}

return array;

}

9. js到底難不難學

js並不難學。
Js給人那種感覺的原因多半是因為它如下的特點：
A：本身知識很抽象、晦澀難懂，如：閉包、內置對象、DOM。
B：本身內容很多，如函數庫、對象庫就一大堆。
C：混合多種編程思想。它裡面不但牽涉面向過程編程思想，又有面向對象編程思想，同時，它的面向對象還和別的編程語言（如：C++，JAVA，PHP）不大一樣。就好像又是新的一樣，讓你對曾經學的面向對象產生了懷疑......
D：辛苦學習後又看似和實際應用脫節。通常學了很久的js基礎之後，變數、函數、對象你也都略知一二，但一到公司開發項目的時候，卻又難以下手。因為公司在開發實際項目的時候通常都是直接用它的衍生庫，如：jquery，angular，boostrap，amaze，layui，ueditor等，而這些庫又多如牛毛，同時還有自己的難點。讓你都不知道該學哪個好，甚至都懷疑自己學的是不是js了，好像有多個版本的js一樣，總是學不完......

那麼，怎麼才能在js領域內學的輕松甚至游刃有餘呢？我總結了一些實戰意義的js學習經驗：
1.首先要緊緊抓住它的地位
時刻都不能忘記，否則很容易犯「一葉障目不見泰山」的錯誤。不要學了很久就知道js是編程語言，就是寫代碼，而且特點就是亂七八糟就完了，那樣是學不好js的。要時時抓住它的地位，確切的說是它在整個Web中的地位：它屬於前端的核心，主要用來操控和重新調整DOM，通過修改DOM結構，從而來達到修改頁面效果的目的。要用這個中心思想去指導後續的一切js的學習，並且形成條件反射。

2.要有一條清晰的學習路線
這個只能是過來人給你提供參考了。我的學習路線如下：
A：js基礎部分，如：定義變數、函數、數組、字元串等的處理，內置函數、內置對象等；
B：js面向過程編程思想，封裝出各個函數，試著用這些去做一些常見的小功能，如：選項卡、自定義多選按鈕、自定義播放器、3D幻燈片；
C：js面向對象編程思想，試著去封裝一些你自己的對象，提供出有意義的介面出來；
D：學了上述的內容，然後學常用的庫，這里必須學jquery；
E：學基於jquery之上的常見插件，如：bootstrap，Layer，富文本編輯器等；
F：綜合應用上面的多種庫寫實際項目的模板，多寫幾套。

3.從多角度去學習和領悟
充分調動你所學的東西，從多角度去做某一功能，如：以前你是從面向過程角度做的，現在改為從面向對象的角度再來做，或者繼續做成可以直接使用的插件，提供屬性、方法等出來。爭取讓你做的這個功能逐漸能使用到實際項目中來。這樣的好處：既綜合應用了你的所學，又能有實際意義。

4.注意培養信心
此時的你，不適合一來就看很復雜很炫的網頁效果的源代碼，也不適合一來就學jquery，angular，vue，bootstrap這些東西。這些內容包含了很多深奧的知識在裡面，在沒有任何基礎的情況下直接學這些，會嚴重打擊你的自信心。而此時你是弱小的，你需要的是培養信心，而不是反過來，否則結局很可能是「夭折」，離學有所成也就遙遙無期了。

5. 多寫總結
這種總結不但包括源代碼、顯示效果截圖，還應該很容易犯的錯誤和對應的解決方法以及最後一兩句精簡的結論性語句。對自己寫的總結不是寫完了就了事了，要多回顧、多改進、多精簡。到做項目的時候，應該是看裡面的一兩句話就知道是講什麼了，而不要再去看長篇大論了。

6.構建知識導圖
這個可以讓你越學越清晰，你可以按你喜歡的任何形式去做，只要自己印象深刻就行。
注意：知識導圖也應該是經常修改、修正，讓它更合理、更清晰。
學習編程知識，就來北京尚學堂，優秀的師資和多年的編程教育經驗，會讓你在學習的道路上快人一步。

10. 用js能實現各種演算法嗎

是可以的。不同語言，基本上都可以實現，只是方便不方便，直接不直接的問題。