Javascript之常见算法整理(持续更新)

javascript/jquery

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2019-5-4

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一、排序

  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;
          }
        }
      }
    }
  2. 插入排序

    //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;
    }

    当目标是升序排序,最好情况是序列本来已经是升序排序,那么只需比较n-1次,时间复杂度O(n)。最坏情况是序列本来是降序排序,那么需比较n(n-1)/2次,时间复杂度O(n^2)。所以平均来说,插入排序的时间复杂度是O(n^2)。显然,次方级别的时间复杂度代表着插入排序不适合数据特别多的情况,一般来说插入排序适合小数据量的排序

  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));
    }

二、字符串

  1. 回文字符串

    //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. 翻转字符串

    function reverseString(str) {
      return str.split("").reverse().join("");
    }
  3. 字符串中出现最多次数的字符

    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;
    }

三、数组

  1. 数组去重

    //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));
    }

四、查找

  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);
      }
    }

    将二分查找运用到之前的插入排序中,形成二分插入排序,据说可以提高效率。但我测试的时候也许是数据量太少,并没有发现太明显的差距。。大家可以自己试验一下~(譬如在函数调用开始和结束使用console.time('插入排序耗时')console.timeEnd('插入排序耗时')

五、树的搜索/遍历

  1. 深度优先搜索

    //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;
    }
  2. 广度优先搜索

    //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;
    }

    广搜的递归版本我需要使用到函数体外的变量i,不知道大家有没有更好的方法,恳请赐教~

持续更新中~~~

作者:晓铃檬