一個演算法只是一個把確定的資料結構的輸入轉換成一個確定的資料結構的輸出的function。演算法內在的邏輯決定如何轉換。
基礎演算法
## 1.冒泡排序
//冒泡排序function bubbleSort(arr) { for(var i = 1, len = arr.length; i < len - 1; ++i) { for(var j = 0; j <= len - i; ++j) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { let temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; } } } }
//插入排序 过程就像你拿到一副扑克牌然后对它排序一样 function insertionSort(arr) { var n = arr.length; // 我们认为arr[0]已经被排序,所以i从1开始 for (var i = 1; i < n; i++) { // 取出下一个新元素,在已排序的元素序列中从后向前扫描来与该新元素比较大小 for (var j = i - 1; j >= 0; j--) { if (arr[i] >= arr[j]) { // 若要从大到小排序,则将该行改为if (arr[i] <= arr[j])即可 // 如果新元素arr[i] 大于等于 已排序的元素序列的arr[j], // 则将arr[i]插入到arr[j]的下一位置,保持序列从小到大的顺序 arr.splice(j + 1, 0, arr.splice(i, 1)[0]); // 由于序列是从小到大并从后向前扫描的,所以不必再比较下标小于j的值比arr[j]小的值,退出循环 break; } else if (j === 0) { // arr[j]比已排序序列的元素都要小,将它插入到序列最前面 arr.splice(j, 0, arr.splice(i, 1)[0]); } } } return arr; }
3、快速排序
//快速排序 function qSort(arr) { //声明并初始化左边的数组和右边的数组 var left = [], right = []; //使用数组第一个元素作为基准值 var base = arr[0]; //当数组长度只有1或者为空时,直接返回数组,不需要排序 if(arr.length <= 1) return arr; //进行遍历 for(var i = 1, len = arr.length; i < len; i++) { if(arr[i] <= base) { //如果小于基准值,push到左边的数组 left.push(arr[i]); } else { //如果大于基准值,push到右边的数组 right.push(arr[i]); } } //递归并且合并数组元素 return [...qSort(left), ...[base], ...qSort(right)]; //return qSort(left).concat([base], qSort(right));}
原地(in-place)分區演算法描述
遍歷數組,當數組數字小於或等於基準值,則將索引位置上的數字與該數字交換,同時索引1將基準值與目前索引位置交換
透過以上3個步驟,就將以基準值為中心,陣列的左右兩側數字分別比基準值小或大了。這時候在遞歸的原地分區,就可以得到已排序後的陣列。
原地分區演算法實作// 交换数组元素位置
function swap(array, i, j) {
var temp = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = temp;
}
function partition(array, left, right) {
var index = left;
var pivot = array[right]; // 取最后一个数字当做基准值,这样方便遍历
for (var i = left; i < right; i++) {
if (array[i] <= pivot) {
swap(array, index, i);
index++;
}
}
swap(array, right, index);
return index;
}
再次基礎上我們還是可以進一步的最佳化分區演算法,我們發現<=pivot可以改為
原地分區版快速排序實作
function quickSort(array) { function swap(array, i, j) { var temp = array[i]; array[i] = array[j]; array[j] = temp; } function partition(array, left, right) { var index = left; var pivot = array[right]; // 取最后一个数字当做基准值,这样方便遍历 for (var i = left; i < right; i++) { if (array[i] < pivot) { swap(array, index, i); index++; } } swap(array, right, index); return index; } function sort(array, left, right) { if (left > right) { return; } var storeIndex = partition(array, left, right); sort(array, left, storeIndex - 1); sort(array, storeIndex + 1, right); } sort(array, 0, array.length - 1); return array; }
二、字串
#1、回文字串
//判断回文字符串 function palindrome(str) { var reg = /[\W\_]/g; var str0 = str.toLowerCase().replace(reg, ""); var str1 = str0.split("").reverse().join(""); return str0 === str1; }
2、翻轉字串
function reverseString(str) { return str.split("").reverse().join(""); }
3、字串中出現最多次數的字元function findMaxDuplicateChar(str) {
var cnt = {}, //用来记录所有的字符的出现频次
c = ''; //用来记录最大频次的字符
for (var i = 0; i < str.length; i++) {
var ci = str[i];
if (!cnt[ci]) {
cnt[ci] = 1;
} else {
cnt[ci]++;
}
if (c == '' || cnt[ci] > cnt[c]) {
c = ci;
}
}
console.log(cnt) return c;
}
1、陣列去重
//数组去重 function uniqueArray(arr) { var temp = []; for (var i = 0; i < arr.length; i++) { if (temp.indexOf(arr[i]) == -1) { temp.push(arr[i]); } } return temp; //or return Array.from(new Set(arr)); }
##1、二分查找
//二分查找 function binary_search(arr, l, r, v) { if (l > r) { return -1; } var m = parseInt((l + r) / 2); if (arr[m] == v) { return m; } else if (arr[m] < v) { return binary_search(arr, m+1, r, v); } else { return binary_search(arr, l, m-1, v); } }
###1、深度優先搜尋######
//深搜 非递归实现 function dfs(node) { var nodeList = []; if (node) { var stack = []; stack.push(node); while(stack.length != 0) { var item = stack.pop(); nodeList.push(item); var children = item.children; for (var i = children.length-1; i >= 0; i--) { stack.push(children[i]); } } } return nodeList; } //深搜 递归实现 function dfs(node, nodeList) { if (node) { nodeList.push(node); var children = node.children; for (var i = 0; i < children.length; i++) { dfs(children[i], nodeList); } } return nodeList; }
//广搜 非递归实现 function bfs(node) { var nodeList = []; if (node != null) { var queue = []; queue.unshift(node); while (queue.length != 0) { var item = queue.shift(); nodeList.push(item); var children = item.children; for (var i = 0; i < children.length; i++) queue.push(children[i]); } } return nodeList; } //广搜 递归实现 var i=0; //自增标识符 function bfs(node, nodeList) { if (node) { nodeList.push(node); if (nodeList.length > 1) { bfs(node.nextElementSibling, nodeList); //搜索当前元素的下一个兄弟元素 } node = nodeList[i++]; bfs(node.firstElementChild, nodeList); //该层元素节点遍历完了,去找下一层的节点遍历 } return nodeList; }
var r, arr = ['apple', 'strawberry', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'orange', 'strawberry']; r = arr.filter(function (element, index, self) { return self.indexOf(element) === index; //拿到元素,判断他在数组里第一次出现的位置,是不是和当前位置一样, //一样的话返回true,不一样说明重复了,返回false。 });
排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序,排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字,我们可以直接比较,但如果是字符串或者两个对象呢?
直接比较数学上的大小是没有意义的,因此,比较的过程必须通过函数抽象出来。通常规定,对于两个元素x和y,如果认为x < y,则返回-1,如果认为x == y,则返回0,如果认为x > y,则返回1,这样,排序算法就不用关心具体的比较过程,而是根据比较结果直接排序。
值得注意的例子:
// 看上去正常的结果: ['Google', 'Apple', 'Microsoft'].sort(); // ['Apple', 'Google', 'Microsoft']; // apple排在了最后: ['Google', 'apple', 'Microsoft'].sort(); // ['Google', 'Microsoft", 'apple'] // 无法理解的结果: [10, 20, 1, 2].sort(); // [1, 10, 2, 20]
解释原因
第二个排序把apple排在了最后,是因为字符串根据ASCII码进行排序,而小写字母a的ASCII码在大写字母之后。
第三个排序结果,简单的数字排序都能错。
这是因为Array的sort()方法默认把所有元素先转换为String再排序,结果’10’排在了’2’的前面,因为字符’1’比字符’2’的ASCII码小。
因此我们把结合这个原理:
var arr = [10, 20, 1, 2]; arr.sort(function (x, y) { if (x < y) { return -1; } if (x > y) { return 1; } return 0; }); console.log(arr); // [1, 2, 10, 20]
上面的代码解读一下:传入x,y,如果x
还有一个,sort()方法会直接对Array进行修改,它返回的结果仍是当前Array,一个例子:
var a1 = ['B', 'A', 'C'];var a2 = a1.sort(); a1; // ['A', 'B', 'C'] a2; // ['A', 'B', 'C'] a1 === a2; // true, a1和a2是同一对象
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