快排递归实现
const quickSort = (array) => {
const sort = (arr, left = 0, right = arr.length - 1) => {
if (left >= right) {//如果左边的索引大于等于右边的索引说明整理完毕
return
}
let i = left
let j = right
const baseVal = arr[j] // 取无序数组最后一个数为基准值
while (i < j) {//把所有比基准值小的数放在左边大的数放在右边
while (i < j && arr[i] <= baseVal) { //找到一个比基准值大的数交换
i++
}
arr[j] = arr[i] // 将较大的值放在右边如果没有比基准值大的数就是将自己赋值给自己（i 等于 j）
while (j > i && arr[j] >= baseVal) { //找到一个比基准值小的数交换
j--
}
arr[i] = arr[j] // 将较小的值放在左边如果没有找到比基准值小的数就是将自己赋值给自己（i 等于 j）
}
arr[j] = baseVal // 将基准值放至中央位置完成一次循环（这时候 j 等于 i ）
sort(arr, left, j-1) // 将左边的无序数组重复上面的操作
sort(arr, j+1, right) // 将右边的无序数组重复上面的操作
}
const newArr = array.concat() // 为了保证这个函数是纯函数拷贝一次数组
sort(newArr)
return newArr
}
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {number[]} preorder
* @param {number[]} inorder
* @return {TreeNode}
*/
var buildTree = function(preorder, inorder) {
return help(inorder)
function help(inorder) {
if (!inorder|| !inorder.length) return null
let top = preorder.shift(), p = inorder.indexOf(top)
let root = new TreeNode(top)
root.left = help(inorder.slice(0, p))
root.right = help(inorder.slice(p+1))
return root
}
作者：LPhSLUJkxd
链接：https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/solution/js-10xing-dai-ma-gao-ding-by-lphslujkxd/
来源：力扣（LeetCode）
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非递归实现
function quickSort(num) {
_quickSort(num, 0, num.length - 1); // 将整个num数组快速排序，left和right分别指向数组左右两端。
}
/**
* 快速排序(非递归)
*/
function _quickSort(num, left, right) {
var list = [[left, right]]; // 将[left,right]存入数组中，类似于递归入栈
while (list.length > 0) { // 若list不为空，循环弹出list最后一个数组进行快排
var now = list.pop(); // 弹出list末尾。(也可用list.shift()取出list第一个数组，但在数据量较大时，这种方式效率较低)
if (now[0] >= now[1]) { // 若左右指针相遇，待排序数组长度小宇1，则无需进行快排(注意不能写成now[0]==now[1]，这里now[0]是有可能大于now[1]的
continue;
}
var i = now[0], j = now[1], flag = now[0]; // 以下与递归方法相同，请参考上面的递归详解
while (i < j) {
while (num[j] >= num[flag] && j > flag) j--;
if (i >= j) {
break;
}
while (num[i] <= num[flag] && i < j) i++;
let temp = num[flag];
num[flag] = num[j];
num[j] = num[i];
num[i] = temp;
flag = i;
}
list.push([now[0], flag - 1]); // 将flag左边数组作为待排序数组，只需将左右指针放入list即可。
list.push([flag + 1, now[1]]); // 将flag右边数组作为待排序数组，只需将左右指针放入list即可。
}
}
3.排序算法的思想：
(1)冒泡排序：
是相邻元素之间的比较和交换，两重循环O(n2)；所以，如果两个相邻元素相等，是不会交换的。所以它是一种稳定的排序方法
(2)选择排序：
每个元素都与第一个元素相比，产生交换，两重循环O(n2)；举个栗子，5 8 5 2 9，第一遍之后，2会与5交换，那么原序列中两个5的顺序就被破坏了。所以不是稳定的排序算法
(3)插入排序：
插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上，一次插入一个元素。刚开始这个小序列只包含第一个元素，事件复杂度O(n2)。比较是从这个小序列的末尾开始的。想要插入的元素和小序列的最大者开始比起，如果比它大则直接插在其后面，否则一直往前找它该插入的位置。如果遇见了一个和插入元素相等的，则把插入元素放在这个相等元素的后面。所以相等元素间的顺序没有改变，是稳定的。
(4)快速排序
快速排序有两个方向，左边的i下标一直往右走，当a[i] <= a[center_index]，其中center_index是中枢元素的数组下标，一般取为数组第0个元素。而右边的j下标一直往左走，当a[j] > a[center_index]。如果i和j都走不动了，i <= j, 交换a[i]和a[j],重复上面的过程，直到i>j。 交换a[j]和a[center_index]，完成一趟快速排序。在中枢元素和a[j]交换的时候，很有可能把前面的元素的稳定性打乱，比如序列为 5 3 3 4 3 8 9 10 11， 现在中枢元素5和3(第5个元素，下标从1开始计)交换就会把元素3的稳定性打乱，所以快速排序是一个不稳定的排序算法，不稳定发生在中枢元素和a[j]交换的时刻。
(5)归并排序
归并排序是把序列递归地分成短序列，递归出口是短序列只有1个元素(认为直接有序)或者2个序列(1次比较和交换),然后把各个有序的段序列合并成一个有序的长序列，不断合并直到原序列全部排好序。可以发现，在1个或2个元素时，1个元素不会交换，2个元素如果大小相等也没有人故意交换，这不会破坏稳定性。那么，在短的有序序列合并的过程中，稳定是是否受到破坏？没有，合并过程中我们可以保证如果两个当前元素相等时，我们把处在前面的序列的元素保存在结果序列的前面，这样就保证了稳定性。所以，归并排序也是稳定的排序算法。
(6)基数排序
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。基数排序基于分别排序，分别收集，所以其是稳定的排序算法。
(7)希尔排序(shell)
希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序，当刚开始元素很无序的时候，步长最大，所以插入排序的元素个数很少，速度很快；当元素基本有序了，步长很小，插入排序对于有序的序列效率很高。所以，希尔排序的时间复杂度会比o(n^2)好一些。由于多次插入排序，我们知道一次插入排序是稳定的，不会改变相同元素的相对顺序，但在不同的插入排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，最后其稳定性就会被打乱，所以shell排序是不稳定的。
(8)堆排序
我们知道堆的结构是节点i的孩子为2i和2i+1节点，大顶堆要求父节点大于等于其2个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其2个子节点。在一个长为n的序列，堆排序的过程是从第n/2开始和其子节点共3个值选择最大(大顶堆)或者最小(小顶堆),这3个元素之间的选择当然不会破坏稳定性。但当为n/2-1, n/2-2, ...1这些个父节点选择元素时，就会破坏稳定性。有可能第n/2个父节点交换把后面一个元素交换过去了，而第n/2-1个父节点把后面一个相同的元素没有交换，那么这2个相同的元素之间的稳定性就被破坏了。所以，堆排序不是稳定的排序算法
