知识扩充：
时间复杂度：算法的时间复杂度是一个函数，描述了算法的运行时间。时间复杂度越低，效率越高。
自我理解：一个算法，运行了几次时间复杂度就为多少，如运行了n次，则时间复杂度为O(n)。
1.冒泡排序
解析：1.比较相邻的两个元素，如果前一个比后一个大，则交换位置。
2.第一轮的时候最后一个元素应该是最大的一个。
3.按照步骤一的方法进行相邻两个元素的比较，这个时候由于最后一个元素已经是最大的了，所以最后一个元素不用比较。
function sort(elements){ for(var i=0;i<elements.length-1;i++){ for(var j=0;j<elements.length-i-1;j++){ if(elements[j]>elements[j+1]){ var swap=elements[j]; elements[j]=elements[j+1]; elements[j+1]=swap; } } } } var elements = [3, 1, 5, 7, 2, 4, 9, 6, 10, 8]; console.log('before: ' + elements); sort(elements); console.log(' after: ' + elements);
2.快速排序
解析：快速排序是对冒泡排序的一种改进，第一趟排序时将数据分成两部分，一部分比另一部分的所有数据都要小。然后递归调用，在两边都实行快速排序。
function quickSort(elements) { if (elements.length <= 1) { return elements; } var pivotIndex = Math.floor(elements.length / 2); var pivot = elements.splice(pivotIndex, 1)[0]; var left = []; var right = []; for (var i = 0; i < elements.length; i++){ if (elements[i] < pivot) { left.push(elements[i]); } else { right.push(elements[i]); } } return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right)); }; var elements=[5,6,2,1,3,8,7,1.2,5.5,4.5]; alert(quickSort(elements));
3.插入排序
解析：
（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）将新元素插入到下一位置中
（6） 重复步骤2
insertSort: function(elements) { var i = 1, j, step, key, len = elements.length; for (; i < len; i++) { step = j = i; key = elements[j]; while (--j > -1) { if (elements[j] > key) { elements[j + 1] = elements[j]; } else { break; } } elements[j + 1] = key; } return elements; }
2.二分查找
解析：二分查找，也为折半查找。首先要找到一个中间值，通过与中间值比较，大的放又，小的放在左边。再在两边中寻找中间值，持续以上操作，直到找到所在位置为止。
（1）递归方法
function binarySearch(data,item,start,end){ var end=end || data.length-1; var start=start || 0; var m=Math.floor((start+end)/2); if(item==data[m]){ return m; }else if(item<data[m]){ return binarySearch(data,item,start,m-1) //递归调用 }else{ return binarySearch(data,item,m+1,end); } return false; } var arr=[34,12,5,123,2,745,32,4]; binary(arr,5);
（2）非递归方法
function binarySearch(data, item){ var h = data.length - 1, l = 0; while(l <= h){ var m = Math.floor((h + l) / 2); if(data[m] == item){ return m; } if(item > data[m]){ l = m + 1; }else{ h = m - 1; } } return false; } var arr=[34,12,5,123,2,745,32,4]; binarySearch(arr,5);
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