Maison interface Web js tutoriel Algorithme de récupération de la structure des données javascript et compétences algorithm_javascript

Algorithme de récupération de la structure des données javascript et compétences algorithm_javascript

May 16, 2016 pm 04:05 PM
数据结构

Il existe deux façons de trouver des données : la recherche séquentielle et la recherche binaire. La recherche séquentielle fonctionne sur des listes contenant des éléments disposés de manière aléatoire. La recherche binaire fonctionne sur une liste triée d'éléments. La recherche binaire est plus efficace, mais elle doit être un ensemble trié d'éléments de liste.

1 : Recherche séquentielle
La recherche séquentielle consiste à juger les éléments de la liste un par un en commençant par le premier élément de la liste jusqu'à ce que le résultat souhaité soit trouvé, ou que l'élément souhaité ne soit trouvé qu'à la fin de la liste.

Le code est le suivant :

function seqSearch(data,arr) {
  for(var i = 0; i < arr.length; ++i) {
    if(arr[i] == data) {
      return true;
    }
  }
  return false;
}
Copier après la connexion

On peut également renvoyer la fonction de recherche séquentielle qui correspond à la position de l'élément. Le code est le suivant :

function seqSearch(data,arr) {
  for(var i = 0; i < arr.length; ++i) {
    if(arr[i] == data) {
      return i;
    }
  }
  return -1;
}
Copier après la connexion

Deux : Trouver les valeurs minimales et maximales

L'algorithme pour trouver la valeur minimale dans un tableau est le suivant :

1. Attribuez le premier élément du tableau à une variable et utilisez cette variable comme valeur minimale.
2. Commencez à parcourir le tableau en commençant par le deuxième élément et en le comparant à la valeur minimale actuelle.
3. Si la valeur de l'élément actuel est inférieure à la valeur minimale actuelle, définissez l'élément actuel sur la nouvelle valeur minimale.
4. Passez à l'élément suivant et répétez l'étape 3.
5. À la fin du programme, ce qui est stocké dans cette variable est la valeur minimale.

Le code est le suivant :

function findMin(arr) {
  var min = arr[0];
  for(var i = 1; i < arr.length; ++i) {
    if(arr[i] < min) {
      min = arr[i];
    }
  }
  return min;
}
Copier après la connexion

L'algorithme pour trouver la valeur maximale est similaire à la valeur minimale ci-dessus. Tout d'abord, définissez le premier élément du tableau sur la valeur maximale, puis effectuez une boucle pour comparer chaque élément restant du tableau avec la valeur maximale actuelle. la valeur de l'élément actuel est supérieure à la valeur maximale actuelle, puis attribuez la valeur de l'élément à la valeur maximale. Le code est le suivant :

function findMax(arr) {
  var max = arr[0];
  for(var i = 1; i < arr.length; ++i) {
    if(arr[i] > max) {
      max = arr[i];
    }
  }
  return max;
 }
Copier après la connexion

Trois : méthode de recherche binaire.

Si les données que vous recherchez sont ordonnées, l'algorithme de recherche binaire est plus efficace que l'algorithme de recherche séquentielle. Le principe de base de l'algorithme de recherche binaire est le suivant :

1. Définissez la première position du tableau sur la limite inférieure (0).
2. Définissez la position du dernier élément du tableau sur la limite supérieure (la longueur du tableau moins 1).
3. Si la limite inférieure est égale ou inférieure à la limite supérieure, procédez comme suit :
A. Définissez le point médian sur (limite supérieure plus limite inférieure) divisé par 2.
B. Si l'élément au milieu est plus petit que la valeur de la requête, définissez la limite inférieure sur l'indice de l'élément du milieu plus 1.
C. Si l'élément au milieu est supérieur à la valeur de la requête, définissez la limite supérieure sur l'indice de l'élément du milieu moins 1.
D. Sinon, l'élément médian correspond aux données à trouver et peut être renvoyée.

Le code est le suivant :

// 二分查找算法
function binSearch(data,arr) {
var lowerBound = 0;
  var upperBound = arr.length - 1;
  while(lowerBound <= upperBound) {
    var mid = Math.floor((upperBound + lowerBound)/2);
    if(arr[mid] < data) {
      lowerBound = mid + 1;
    }else if(arr[mid] > data) {
      upperBound = mid - 1;
    }else {
      return mid;
    }
  }
  return -1;
}
 // 快速排序
function qSort(list) {
  if(list.length == 0) {
    return [];
  }
  // 存储小于基准值的值
  var left = [];
  // 存储大于基准值的值
  var right = [];
  var pivot = list[0];
  for(var i = 1; i < list.length; i++) {
    if(list[i] < pivot) {
      left.push(list[i]);
    }else {
      right.push(list[i])
    }
  }
  return qSort(left).concat(pivot,qSort(right));
}
 // 测试代码
var numbers = [0,9,1,8,7,6,2,3,5,4];
var list = qSort(numbers);
console.log(binSearch(6,list));
Copier après la connexion

4 : Calculez le nombre de répétitions
Lorsque la fonction binSearch() de l'algorithme de recherche binaire trouve une certaine valeur, s'il y a d'autres mêmes valeurs dans l'ensemble de données, alors la fonction sera positionnée à proximité de valeurs similaires. apparaît. Le côté gauche ou droit de la valeur trouvée.

Ensuite, notre solution la plus simple est d'écrire deux boucles, une qui parcourt simultanément l'ensemble de données vers le bas ou vers la gauche, en comptant le nombre de répétitions, puis, en parcourant vers le haut ou vers la droite, en comptant le nombre de répétitions ; Le code est le suivant :

// 计算重复次数
function count(data,arr) {
  var count = 0;
  var arrs = [];
  var position = binSearch(data,arr);
  if(position > -1) {
    ++count;
    arrs.push({"index":count});
    for(var i = position -1; i > 0; --i) {
      if(arr[i] == data) {
        ++count;
        arrs.push({"index":count});
      }else {
        break;
      }
    }
    for(var i = position + 1; i < arr.length; ++i) {
      if(arr[i] == data) {
        ++count;
        arrs.push({"index":count});
      }else {
        break;
      }
    }
  }
  return arrs;
}
 // 测试重复次数的代码
var arr = [0,1,1,1,2,3,4,5,6,7,8,9];
var arrs = count(1,arr);
console.log(arrs);
console.log(arrs.length);
Copier après la connexion

Comme indiqué ci-dessous :

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Meilleurs paramètres graphiques
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Comment réparer l'audio si vous n'entendez personne
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Où trouver la courte de la grue à atomide atomique
1 Il y a quelques semaines By DDD

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Comparez des structures de données complexes à l'aide de la comparaison de fonctions Java Comparez des structures de données complexes à l'aide de la comparaison de fonctions Java Apr 19, 2024 pm 10:24 PM

Lors de l'utilisation de structures de données complexes en Java, Comparator est utilisé pour fournir un mécanisme de comparaison flexible. Les étapes spécifiques comprennent : la définition d’une classe de comparaison et la réécriture de la méthode de comparaison pour définir la logique de comparaison. Créez une instance de comparaison. Utilisez la méthode Collections.sort, en transmettant les instances de collection et de comparateur.

Structures de données et algorithmes Java : explication détaillée Structures de données et algorithmes Java : explication détaillée May 08, 2024 pm 10:12 PM

Les structures de données et les algorithmes sont à la base du développement Java. Cet article explore en profondeur les structures de données clés (telles que les tableaux, les listes chaînées, les arbres, etc.) et les algorithmes (tels que le tri, la recherche, les algorithmes graphiques, etc.) en Java. Ces structures sont illustrées par des exemples pratiques, notamment l'utilisation de tableaux pour stocker les scores, de listes chaînées pour gérer les listes de courses, de piles pour implémenter la récursion, de files d'attente pour synchroniser les threads, ainsi que d'arbres et de tables de hachage pour une recherche et une authentification rapides. Comprendre ces concepts vous permet d'écrire du code Java efficace et maintenable.

Compréhension approfondie des types de référence en langage Go Compréhension approfondie des types de référence en langage Go Feb 21, 2024 pm 11:36 PM

Les types de référence sont un type de données spécial dans le langage Go. Leurs valeurs ne stockent pas directement les données elles-mêmes, mais l'adresse des données stockées. Dans le langage Go, les types de référence incluent des tranches, des cartes, des canaux et des pointeurs. Une compréhension approfondie des types de référence est cruciale pour comprendre les méthodes de gestion de la mémoire et de transfert de données du langage Go. Cet article combinera des exemples de code spécifiques pour présenter les caractéristiques et l'utilisation des types de référence dans le langage Go. 1. Tranches Les tranches sont l'un des types de référence les plus couramment utilisés dans le langage Go.

Structure de données PHP : l'équilibre des arborescences AVL, maintenant une structure de données efficace et ordonnée Structure de données PHP : l'équilibre des arborescences AVL, maintenant une structure de données efficace et ordonnée Jun 03, 2024 am 09:58 AM

L'arbre AVL est un arbre de recherche binaire équilibré qui garantit des opérations de données rapides et efficaces. Pour atteindre l'équilibre, il effectue des opérations de virage à gauche et à droite, en ajustant les sous-arbres qui violent l'équilibre. Les arbres AVL utilisent l'équilibrage de hauteur pour garantir que la hauteur de l'arbre est toujours petite par rapport au nombre de nœuds, réalisant ainsi des opérations de recherche de complexité temporelle logarithmique (O (logn)) et maintenant l'efficacité de la structure de données même sur de grands ensembles de données.

Analyse complète du cadre de collecte Java : disséquer la structure des données et révéler le secret d'un stockage efficace Analyse complète du cadre de collecte Java : disséquer la structure des données et révéler le secret d'un stockage efficace Feb 23, 2024 am 10:49 AM

Présentation de Java Collection Framework L'infrastructure de collection Java est une partie importante du langage de programmation Java. Elle fournit une série de bibliothèques de classes conteneur qui peuvent stocker et gérer des données. Ces bibliothèques de classes de conteneurs ont différentes structures de données pour répondre aux besoins de stockage et de traitement des données dans différents scénarios. L'avantage du framework de collection est qu'il fournit une interface unifiée, permettant aux développeurs d'exploiter différentes bibliothèques de classes de conteneurs de la même manière, réduisant ainsi la difficulté de développement. Structures de données de l'infrastructure de collection Java L'infrastructure de collection Java contient diverses structures de données, chacune ayant ses propres caractéristiques et scénarios applicables. Voici plusieurs structures de données courantes du cadre de collection Java : 1. Liste : Liste est une collection ordonnée qui permet de répéter des éléments. Li

Apprenez en profondeur les secrets des structures de données du langage Go Apprenez en profondeur les secrets des structures de données du langage Go Mar 29, 2024 pm 12:42 PM

Une étude approfondie des mystères de la structure des données du langage Go nécessite des exemples de code spécifiques. En tant que langage de programmation concis et efficace, le langage Go montre également son charme unique dans le traitement des structures de données. La structure des données est un concept de base en informatique, qui vise à organiser et gérer les données afin qu'elles puissent être consultées et manipulées plus efficacement. En apprenant en profondeur les mystères de la structure des données du langage Go, nous pouvons mieux comprendre comment les données sont stockées et exploitées, améliorant ainsi l'efficacité de la programmation et la qualité du code. 1. Array Array est l'une des structures de données les plus simples

Carte Java révélée : conseils et stratégies pour un accès rapide aux données Carte Java révélée : conseils et stratégies pour un accès rapide aux données Feb 19, 2024 pm 06:21 PM

JavaMap est une structure de données basée sur des paires clé-valeur qui permet aux développeurs de stocker et de récupérer rapidement des données. Les clés d'une Map peuvent être n'importe quel objet et les valeurs peuvent être n'importe quel type de données. Chaque clé de la Map ne peut être associée qu'à au plus une valeur. Si plusieurs valeurs sont définies pour la même clé, seule la dernière valeur définie sera conservée. Il existe deux implémentations principales de Map : HashMap : utilise une table de hachage pour stocker les paires clé-valeur. Les performances de HashMap dépendent de la manière dont la table de hachage est implémentée et, dans la plupart des cas, HashMap fonctionne mieux que TreeMap. TreeMap : utilise des arbres rouge-noir pour stocker les paires clé-valeur. Les performances de TreeMap sont similaires à celles de HashMap, mais dans certains cas, les performances de TreeMap peuvent être

Structures de données PHP SPL : injectez de la vitesse et de la flexibilité dans vos projets Structures de données PHP SPL : injectez de la vitesse et de la flexibilité dans vos projets Feb 19, 2024 pm 11:00 PM

Présentation de la bibliothèque de structures de données PHPSPL La bibliothèque de structures de données PHPSPL (Standard PHP Library) contient un ensemble de classes et d'interfaces pour stocker et manipuler diverses structures de données. Ces structures de données comprennent des tableaux, des listes chaînées, des piles, des files d'attente et des ensembles, chacun fournissant un ensemble spécifique de méthodes et de propriétés pour manipuler les données. Tableaux En PHP, un tableau est une collection ordonnée qui stocke une séquence d'éléments. La classe de tableau SPL fournit des fonctions améliorées pour les tableaux PHP natifs, notamment le tri, le filtrage et le mappage. Voici un exemple d'utilisation de la classe array SPL : useSplArrayObject;$array=newArrayObject(["foo","bar","baz"]);$array

See all articles