如何实现插入排序以及进行单元格测试

思路

插入排序是全部人都会的排序哪怕他没有学过计算机。

顾名思义

插入排序之因此叫插入排序，你能够这样理解：

假设你在打扑克牌

一般咱们须要将牌排好序，那么这个时候你是怎样排序的呢？

首先咱们手里一张牌都没有。

而后咱们拿到第一张牌这时候他不须要排序，也就是说它是有序的。

因此咱们能够获得以下代码。

function insertionSort(arr) {
  // 第一张牌是有序的直接放入数组
  const result = [arr[0]];
  return result;
}
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紧接着咱们拿到了第二张牌，这张牌可能比手里原有的牌大，也可能小，也可能相等只是花色不同。

这时不论大小与否，你都要肯定你想怎么排列它，个人意思是你要在升降序这两个选项里作一个抉择。

假设你选择了升序：

（注意：虽然手里只有一张牌可是，仍是须要遍历整个牌组。）

那么若是这张牌比第一张大，你会接着比较这张牌是否比第二张牌大，直到你找出这张牌 比前一张牌大可是比后一张牌小 的位置，将它 插入. （总结起来就是只要这张牌比与他比较的牌小就插入在这张牌以前，不然接着比较）

降序则是 比前一张牌小可是比后一张牌大。

这样一来新插入的牌因为出如今合理的位置因此手里的牌仍然是有序的。

接下来重复上一过程便可将在牌发完的那一刻获得一个有序的牌组。

写成代码是这样的：

function insertionSort(arr) {
  // 第一张牌是有序的直接放入数组
  const result = [arr[0]];
  const { length } = arr;
  // 这层循环是模拟发除第一张牌之外剩下的牌
  for (let i = 1; i < length; i++) {
    const original = result.length;
    // 这层循环是将新发下来的牌与手里的每一张牌比较看看它比哪张大，比哪张小。
    for (let j = 0; j < original; j++) {
      // 只要这张牌比与他比较的牌小
      if (result[j] > arr[i]) {
        // 就插入在这张牌以前
        result.splice(j, 0, arr[i]);
        // 插入以后结束本轮比较
        break;
      }
      // 不然接着比较
    }
    // 比全部的都大
  }
  return result;
}
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其中有两个特殊状况

一、 这张牌是最小的

最小的牌直接在最前面插入
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这种状况前面的代码已经包括了直接插入

二、 这张牌是最大的

最大的牌直接在最后面插入
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这种状况的代码以下:

function insertionSort(arr) {
  // 第一张牌是有序的直接放入数组
  const result = [arr[0]];
  const { length } = arr;
  // 这层循环是模拟发除第一张牌之外剩下的牌
  for (let i = 1; i < length; i++) {
    const oldLen = result.length;
    // 这层循环是将新发下来的牌与手里的每一张牌比较看看它比哪张大，比哪张小。
    for (let j = 0; j < oldLen; j++) {
      // 只要这张牌比与他比较的牌小
      if (result[j] > arr[i]) {
        // 就插入在这张牌以前
        result.splice(j, 0, arr[i]);
        // 插入以后结束本轮比较
        break;
      }
      // 不然接着比较
    }
    // 比全部的都大说明没有插入手牌说明手里的牌没有增多
    if (oldLen === result.length) {
      result.push(arr[i]);
    }
  }
  return result;
}
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至此排序过程完成须要测试一下。

如何使用 mocha 测试 排序算法

mocha 是作单元格测试的 npm 包之一。还有其余的，就不介绍了。

一、首先须要下载 mocha

yarn global add mocha
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或者：

sudo npm i mocha -g
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二、新建 test.js 文件 或者新建 test/test.js 也行看我的喜爱。

三、官网有一个例子

var assert = require('assert'); // 引入测试包
describe('Array', function() { // 描述 数组
  describe('#indexOf()', function() { // 的 indexOf 函数
    // 在找不到对应元素的状况下应该返回 -1
    it('should return -1 when the value is not present', function() {
      assert.equal([1, 2, 3].indexOf(4), -1); // 第一我的参数是要测试的函数 ， 第二个参数是结果 。
    });
  });
});
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结果：

测试一个排序算法是否正确我准备了 4 个例子 （被测试数据 => 指望结果）

一、正整数

[1,3,2] => [1,2,3]
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describe('insertionSort([1,3,2])',function(){ // 描述 函数排序 [1,3,2]
    it('should return [1,2,3]',function(){ // 应该返回 [1,2,3]
        assert.deepEqual( insertionSort([1,3,2]), [1,2,3]) // 第一个参数的返回值应该等于第二个参数
    })
})
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二、负数

[-1,-3,-2] => [-3,-2,-1]
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describe('insertionSort([-1,-3,-2])',function(){
    it('should return [-3,-2,-1]',function(){
        assert.deepEqual( insertionSort([-1,-3,-2]), [-3,-2,-1] )
    })
})
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三、小数

[0.1,-0.1,0] => [-0.1,0,0.1]
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describe('insertionSort([0.1,-0.1,0])',function(){
    it('should return [-0.1,0,0.1]',function(){
        assert.deepEqual( insertionSort([0.1,-0.1,0]), [-0.1,0,0.1] )
    })
})
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四、 综合

[3,2,1,11,22,33,-33,-22,-11,-3,-4,-5,3.3,1.1,1.01,3,2,1] 
=>
[-33, -22, -11, -5, -4, -3, 1, 1, 1.01, 1.1, 2, 2, 3, 3, 3.3, 11, 22, 33]
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describe('insertionSort([3,2,1,11,22,33,-33,-22,-11,-3,-4,-5,3.3,1.1,1.01,3,2,1])',function(){
    it('should return [-33, -22, -11, -5, -4, -3, 1, 1, 1.01, 1.1, 2, 2, 3, 3, 3.3, 11, 22, 33]',function(){
        assert.deepEqual( insertionSort([3,2,1,11,22,33,-33,-22,-11,-3,-4,-5,3.3,1.1,1.01,3,2,1]), [-33, -22, -11, -5, -4, -3, 1, 1, 1.01, 1.1, 2, 2, 3, 3, 3.3, 11, 22, 33] )
    })
})
复制代码

测试结果：

代码

原文连接

(完)