本文通过实测对比JavaScript内置sort方法与冒泡、快速、插入及希尔排序在1万至1亿数据量下的执行耗时。结果显示，在大规模数据场景下，希尔排序表现优异，甚至优于系统sort；而在随机或小数据量下，插入排序效率最高。文章提供了具体的测试代码与时间数据，帮助开发者根据场景选择合适算法。
测试背景与目的
出于好奇，笔者希望验证JavaScript内置的sort方法是否在所有场景下都优于其他传统排序算法。为此，参考现有实现编写了测试程序，结果出乎意料，具体代码见下文。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=0">
<title>图片列表生成交互组件</title>
<style>
* {
margin: 0;
border: 0;
}
html, body {
height: 100%;
}
#div {
height: 100%;
width: 100%;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="div"></div>
<script src="myNeedExtend.js"></script>
<script>
// ---------- 一些排序算法
Sort = {
// 利用sort进行排序
systemSort:function(array){
return array.sort(function(a, b){
return a - b;
});
},
// 冒泡排序
bubbleSort:function(array){
var i = 0, len = array.length,
j, d;
for(; i<len; i++){
for(j=0; j<len; j++){
if(array[i] < array[j]){
d = array[j];
array[j] = array[i];
array[i] = d;
}
}
}
return array;
},
// 快速排序
quickSort:function(array){
//var array = [8,4,6,2,7,9,3,5,74,5];
//var array =[0,1,2,44,4,324,5,65,6,6,34,4,5,6,2,43,5,6,62,43,5,1,4,51,56,76,7,7,2,1,45,4,6,7];
var i = 0;
var j = array.length - 1;
var Sort = function(i, j){
// 结束条件
if(i == j ){ return };
var key = array[i];
var tempi = i; // 记录开始位置
var tempj = j; // 记录结束位置
while(j > i){
// j <<-------------- 向前查找
if(array[j] >= key){
j--;
}else{
array[i] = array[j]
//i++ ------------>>向后查找
while(j > ++i){
if(array[i] > key){
array[j] = array[i];
break;
}
}
}
}
// 如果第一个取出的 key 是最小的数
if(tempi == i){
Sort(++i, tempj);
return ;
}
// 最后一个空位留给 key
array[i] = key;
// 递归
Sort(tempi, i);
Sort(j, tempj);
}
Sort(i, j);
return array;
},
// 插入排序
insertSort:function(array){
// http://baike.baidu.com/image/d57e99942da24e5dd21b7080
// http://baike.baidu.com/view/396887.htm
// var array = [0,1,2,44,4,324,5,65,6,6,34,4,5,6,2,43,5,6,62,43,5,1,4,51,56,76,7,7,2,1,45,4,6,7];
var i = 1, j, temp, key, len = array.length;
for(; i < len; i++){
temp = j = i;
key = array[j];
while(--j > -1){
if(array[j] > key){
array[j+1] = array[j];
}else{
break;
}
}
array[j+1] = key;
}
return array;
},
// 希尔排序
shellSort:function(array){
// http://zh.wikipedia.org/zh/%E5%B8%8C%E5%B0%94%E6%8E%92%E5%BA%8F
// var array = [13,14,94,33,82,25,59,94,65,23,45,27,73,25,39,10];
// var tempArr = [1750, 701, 301, 132, 57, 23, 10, 4, 1];
// reverse() 在维基上看到这个最优的步长 较小数组
var tempArr = [1031612713, 217378076, 45806244, 9651787, 2034035, 428481, 90358, 19001, 4025, 836, 182, 34, 9, 1];
//针对大数组的步长选择
var i = 0;
var tempArrLength = tempArr.length;
var len = array.length;
var len2 = parseInt(len/2);
for(;i < tempArrLength; i++){
if(tempArr[i] > len2){
continue;
}
tempSort(tempArr[i]);
}
// 排序一个步长
function tempSort(temp){
//console.log(temp) 使用的步长统计
var i = 0, j = 0, f, tem, key;
var tempLen = len%temp > 0 ? parseInt(len/temp) + 1 : len/temp;
for(;i < temp; i++){// 依次循环列
for(j=1;/*j < tempLen && */temp * j + i < len; j++){
//依次循环每列的每行
tem = f = temp * j + i;
key = array[f];
while((tem-=temp) >= 0){
// 依次向上查找
if(array[tem] > key){
array[tem+temp] = array[tem];
}else{
break;
}
}
array[tem + temp ] = key;
}
}
}
return array;
}
};
testArrs = [];
for (var i = 10000000; i > 0; i--) {
testArrs.push(i);
}
function test(fun,arr) {
console.log(arr);
var oldTime = +new Date();
var new_arr = Sort[fun](arr);
var newTime = +new Date();
console.log(new_arr);
console.log(newTime-oldTime);
}
/*
* sort排序 systemSort
* 冒泡排序 bubbleSort
* 快速排序 quickSort
* 插入排序 insertSort
* 希尔排序 shellSort
*
* */
test("systemSort",testArrs);
</script>
</body>
</html>上述测试通过记录各排序方法的执行时间来评估性能。在算法优化中，时间效率至关重要，选用合适的方法能显著节省运行时间，特别是在处理海量数据时。
小数据量排序性能对比
首先展示当数组长度为10000时，各排序算法的耗时情况：
* 系统排序 systemSort 耗时 11 * 冒泡排序 bubbleSort 耗时 169 * 快速排序 quickSort 耗时 144 * 插入排序 insertSort 耗时 139 * 希尔排序 shellSort 耗时 3
中等数据量下的表现
接下来测试数组长度扩展至10万时的性能表现：
* 系统排序 systemSort 耗时 63 * 冒泡排序 bubbleSort 耗时 16268 * 快速排序 quickSort 直接报错 * 插入排序 insertSort 耗时 13026 * 希尔排序 shellSort 耗时 8
大规模数据测试分析
当数组长度达到100万时，测试结果如下：
* 系统排序 systemSort 耗时 575 * 冒泡排序 bubbleSort 耗时未知 * 快速排序 quickSort 直接报错 * 插入排序 insertSort 直接崩溃 * 希尔排序 shellSort 耗时 93
进一步测试数组长度为1000万的情况：
* 系统排序 systemSort 耗时 7039 * 冒泡排序 bubbleSort 未测试 * 快速排序 quickSort 未测试 * 插入排序 insertSort 未测试 * 希尔排序 shellSort 耗时 1225
在数组长度达到1亿的大规模测试中：
* 系统排序 systemSort 直接崩溃 * 冒泡排序 bubbleSort 未测试 * 快速排序 quickSort 未测试 * 插入排序 insertSort 未测试 * 希尔排序 shellSort 耗时 19864
综合上述最坏情况下的测试数据，希尔排序表现最佳，其速度甚至超过了系统内置的sort方法，这一结果令人惊讶。通过对比，开发者可以明确在不同数据规模下应选择的排序策略。
随机数据场景下的效率评估
随后，我们进行了随机数据分布的测试：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=0">
<title>图片列表生成交互组件</title>
<style>
* {
margin: 0;
border: 0;
}
html, body {
height: 100%;
}
#div {
height: 100%;
width: 100%;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="div"></div>
<script src="myNeedExtend.js"></script>
<script>
// ---------- 一些排序算法
Sort = {
// 利用sort进行排序
systemSort:function(array){
return array.sort(function(a, b){
return a - b;
});
},
// 冒泡排序
bubbleSort:function(array){
var i = 0, len = array.length,
j, d;
for(; i<len; i++){
for(j=0; j<len; j++){
if(array[i] < array[j]){
d = array[j];
array[j] = array[i];
array[i] = d;
}
}
}
return array;
},
// 快速排序
quickSort:function(array){
//var array = [8,4,6,2,7,9,3,5,74,5];
//var array =[0,1,2,44,4,324,5,65,6,6,34,4,5,6,2,43,5,6,62,43,5,1,4,51,56,76,7,7,2,1,45,4,6,7];
var i = 0;
var j = array.length - 1;
var Sort = function(i, j){
// 结束条件
if(i == j ){ return };
var key = array[i];
var tempi = i; // 记录开始位置
var tempj = j; // 记录结束位置
while(j > i){
// j <<-------------- 向前查找
if(array[j] >= key){
j--;
}else{
array[i] = array[j]
//i++ ------------>>向后查找
while(j > ++i){
if(array[i] > key){
array[j] = array[i];
break;
}
}
}
}
// 如果第一个取出的 key 是最小的数
if(tempi == i){
Sort(++i, tempj);
return ;
}
// 最后一个空位留给 key
array[i] = key;
// 递归
Sort(tempi, i);
Sort(j, tempj);
}
Sort(i, j);
return array;
},
// 插入排序
insertSort:function(array){
// http://baike.baidu.com/image/d57e99942da24e5dd21b7080
// http://baike.baidu.com/view/396887.htm
// var array = [0,1,2,44,4,324,5,65,6,6,34,4,5,6,2,43,5,6,62,43,5,1,4,51,56,76,7,7,2,1,45,4,6,7];
var i = 1, j, temp, key, len = array.length;
for(; i < len; i++){
temp = j = i;
key = array[j];
while(--j > -1){
if(array[j] > key){
array[j+1] = array[j];
}else{
break;
}
}
array[j+1] = key;
}
return array;
},
// 希尔排序
shellSort:function(array){
// http://zh.wikipedia.org/zh/%E5%B8%8C%E5%B0%94%E6%8E%92%E5%BA%8F
// var array = [13,14,94,33,82,25,59,94,65,23,45,27,73,25,39,10];
// var tempArr = [1750, 701, 301, 132, 57, 23, 10, 4, 1];
// reverse() 在维基上看到这个最优的步长 较小数组
var tempArr = [1031612713, 217378076, 45806244, 9651787, 2034035, 428481, 90358, 19001, 4025, 836, 182, 34, 9, 1];
//针对大数组的步长选择
var i = 0;
var tempArrLength = tempArr.length;
var len = array.length;
var len2 = parseInt(len/2);
for(;i < tempArrLength; i++){
if(tempArr[i] > len2){
continue;
}
tempSort(tempArr[i]);
}
// 排序一个步长
function tempSort(temp){
//console.log(temp) 使用的步长统计
var i = 0, j = 0, f, tem, key;
var tempLen = len%temp > 0 ? parseInt(len/temp) + 1 : len/temp;
for(;i < temp; i++){// 依次循环列
for(j=1;/*j < tempLen && */temp * j + i < len; j++){
//依次循环每列的每行
tem = f = temp * j + i;
key = array[f];
while((tem-=temp) >= 0){
// 依次向上查找
if(array[tem] > key){
array[tem+temp] = array[tem];
}else{
break;
}
}
array[tem + temp ] = key;
}
}
}
return array;
}
};
testArrs = [];
for (var i = 0; i < 10000000; i++) {
testArrs.push(Math.random());
}
function test(fun,arr) {
var oldTime = +new Date();
var new_arr = Sort[fun](arr);
var newTime = +new Date();
console.log(fun);
console.log(newTime-oldTime);
}
/*
* sort排序 systemSort
* 冒泡排序 bubbleSort
* 快速排序 quickSort
* 插入排序 insertSort
* 希尔排序 shellSort
*
* */
test("systemSort",testArrs);
//test("bubbleSort",testArrs);
//test("quickSort",testArrs);
test("insertSort",testArrs);
test("shellSort",testArrs);
</script>
</body>
</html>在随机数据且数组长度为1000万的测试中：
* 系统排序 systemSort 耗时 8842 * 冒泡排序 bubbleSort 未测试 * 快速排序 quickSort 未测试 * 插入排序 insertSort 耗时 45 * 希尔排序 shellSort 耗时 1133
数据显示，在数据分布未知或较为理想的情况下，插入排序的执行效率最高。
以上就是基于JavaScript中各种排序方法与系统sort方法区别的完整详解，希望能为读者提供有价值的参考，也欢迎大家继续支持本站。