JavaScript常用基础算法

我就是我 2022-01-15 11:41 218阅读 0赞

[为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ][80_]  ![hot3.png][]

## 基础算法 ##

## 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));
        }

**补充：**

在这段代码中，我们可以看到，这段代码实现了通过pivot区分左右部分，然后递归的在左右部分继续取pivot排序，实现了快速排序的文本描述，也就是说该的算法实现本质是没有问题的。

虽然这种实现方式非常的易于理解。不过该实现也是有可以改进的空间，在这种实现中，我们发现在函数内定义了left/right两个数组存放临时数据。随着递归的**次数增多**，会定义并存放**越来越多的临时数据**，需要Ω(n)的额外储存空间。

因此，像很多算法介绍中，都使用了**原地（in-place**）分区的版本去实现快速排序，我们先介绍什么是**原地分区算法**。

### **原地（in-place）分区算法描述** ###

1.  从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot），数组第一个元素的位置作为索引。
2.  遍历数组，当数组数字小于或者等于基准值，则将索引位置上的数与该数字进行交换，同时索引+1
3.  将基准值与当前索引位置进行交换

通过以上3个步骤，就将以基准值为中心，数组的左右两侧数字分别比基准值小或者大了。这个时候在递归的原地分区，就可以得到已排序后的数组。

### **原地分区算法实现** ###

// 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;
    }

因为我们需要递归的多次原地分区，同时，又不想额外的地址空间所以，在实现分区算法的时候会有3个参数，分别是**原数组array**，需要遍历的**数组起点left**以及**需要遍历的数组终点right**  
最后返回一个已经排好序的index值用于下次递归，该索引对应的值一定比索引左侧的数组元素小，比所有右侧的数组元素大。

再次基础上我们还是可以进一步的优化分区算法，我们发现 <=pivot可以改为<pivot,这样可以减少一次交换

### **原地分区版快速排序实现** ###

## 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')`和`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;
        }
    
    # #

##  高阶函数衍生算法 ##

1.filter去重

`filter`也是一个常用的操作，它用于把`Array`的某些元素过滤掉，然后返回剩下的元素。也可以这么理解，`filter`的回调函数把`Array`的每个元素都处理一遍，处理结果返回`false`则过滤结果去除该元素，`true`则留下来

用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数。

其实这个筛选函数有多个参数，`filter(function (element, index, self)`，演示一个使用filter去重，像这样：

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。
        });

2.sort排序算法

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：

上面的代码解读一下：传入`x`，`y`，如果`x<y`，返回`-1`，`x与前面排`，如果`x>y`，返回`-1`，`x后面排`，如果`x=y`，无所谓谁拍谁前面。

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，一个栗子：

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

转载于:https://my.oschina.net/incess/blog/3045685

[80_]: https://my.oschina.net/u/2663968/blog/3051541
[hot3.png]: /images/20220115/292bbee4496e4537823c63311a17ecae.png