文中给出了javascript算法的例子。分享给大家参考，如下：

入门级算法——线性搜索——时间复杂度o(n)——在算法领域相当于HelloWorld。

//线性搜索(入门HelloWorld)//A是数组，x是要搜索的值。函数线性搜索(a，x){ for(var I=0；一.长度；I){ if(A[I]==x){ return I；} } return-1；}二分搜索法(也叫二分搜索法)——适合已经排序的线性结构——时间复杂度O(logN)。

//二分搜索法//A为升序排列的数组，x为要查询的元素//返回目标元素{var low=0，high=A . length-1 }的下标函数二分搜索法(A，x)；而(低=高){ var mid=Math.floor((低=高)/2)；//舍入if(x==A[mid]){ return mid；} if(x A[mid]){ high=mid-1；} else { low=mid 1；} } return-1；}冒泡排序-时间复杂度o (n 2)。

//冒泡排序函数冒泡排序(a){ for(var I=0；一.长度；I){ var sorted=true；//注意：内循环为(var j=a . length-1；j . I；j - ) { if (A[j] A[j - 1]) { swap(A，j，j-1)；sorted=false} } if(已排序){ return}}}选择排序-时间复杂度o (n 2)。

//选择排序//思路：找到最小值的下限，用函数selection sort(a){换取(var I=0；一. a .长度-1；I){ var k=I；for(var j=I ^ 1；长度；j){ if(A[j]A[k]){ k=j；} } if (k！=I){ var t=A[k]；A[k]=A[I]；a[I]=t；println(A)；} }返回A；}插入排序时间复杂度o (n 2)。

//插入排序//假设当前元素之前的元素已经排序完毕，先清空它们的位置，//然后前面比自己大的元素依次向后移动，直到空出一个‘坑’。//然后将目标元素插入‘pit’函数insert short(a){ for(var I=1；一.长度；I){ var x=A[I]；for(var j=I-1；j=0 A[j]x；j-){ A[j ^ 1]=A[j]；} if(A[j ^ 1]！=x){ A[j ^ 1]=x；println(A)；} }返回A；}字符串反转-时间复杂度O(logN)。

//字符串反转(例如：ABC-CBA)函数反转{ Vararr=s . split(')；var i=0，j=arr . length-1；while(I j){ var t=arr[I]；arr[I]=arr[j]；arr[j]=t；我；j-；}返回arr . join(“”)；}关于稳定性排名的结论：

基于比较的简单排序算法，即时间复杂度为o(n ^ 2)的排序算法，一般可视为稳定排序，其他高级排序算法，如合并排序、堆排序、桶排序等。(通常这类算法的时间复杂度可以优化到n*LogN)，一般可以认为是不稳定排序。

单一链表实现

脚本类型='text/javascript '函数pri