JS中的一些常用基礎演演算法介紹
一個演演算法只是一個把確定的資料結構的輸入轉化為一個確定的資料結構的輸出的function。演演算法內在的邏輯決定了如何轉換。
基礎演演算法
一、排序
1、氣泡排序
//氣泡排序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 過程就像你拿到一副撲克牌然後對它排序一樣
function insertionSort(arr) {
var n = arr.length;
// 我們認為arr[0]已經被排序，所以i從1開始
for (var i = 1; i < n; i++) {
// 取出下一個新元素，在已排序的元素序列中從後向前掃描來與該新元素比較大小
for (var j = i - 1; j >= 0; j--) {
if (arr[i] >= arr[j]) { // 若要從大到小排序，則將該行改為if (arr[i] <= arr[j])即可
// 如果新元素arr[i] 大於等於 已排序的元素序列的arr[j]，
// 則將arr[i]插入到arr[j]的下一位置，保持序列從小到大的順序
arr.splice(j + 1, 0, arr.splice(i, 1)[0]);
// 由於序列是從小到大並從後向前掃描的，所以不必再比較下標小於j的值比arr[j]小的值，退出迴圈
break;
} else if (j === 0) {
// arr[j]比已排序序列的元素都要小，將它插入到序列最前面
arr.splice(j, 0, arr.splice(i, 1)[0]);
}
}
}
return arr;
}當目標是升序排序，最好情況是序列本來已經是升序排序，那麼只需比較n-1次，時間複雜度O(n)。最壞情況是序列本來是降序排序，那麼需比較n(n-1)/2次，時間複雜度O(n^2)。
所以平均來說，插入排序的時間複雜度是O(n^2)。顯然，次方級別的時間複雜度代表著插入排序不適合資料特別多的情況，一般來說插入排序適合小資料量的排序。
3、快速排序
//快速排序
function qSort(arr) {
//宣告並初始化左邊的陣列和右邊的陣列
var left = [], right = [];
//使用陣列第一個元素作為基準值
var base = arr[0];
//當陣列長度只有1或者為空時，直接返回陣列，不需要排序
if(arr.length <= 1) return arr;
//進行遍歷
for(var i = 1, len = arr.length; i < len; i++) {
if(arr[i] <= base) {
//如果小於基準值，push到左邊的陣列
left.push(arr[i]);
} else {
//如果大於基準值，push到右邊的陣列
right.push(arr[i]);
}
}
//遞迴並且合併陣列元素
return [...qSort(left), ...[base], ...qSort(right)];
//return qSort(left).concat([base], qSort(right));}補充：
在這段程式碼中，我們可以看到，這段程式碼實現了通過pivot區分左右部分，然後遞迴的在左右部分繼續取pivot排序，實現了快速排序的文字描述，也就是說該的演演算法實現本質是沒有問題的。
雖然這種實現方式非常的易於理解。不過該實現也是有可以改進的空間，在這種實現中，我們發現在函數內定義了left/right兩個陣列存放臨時資料。隨著遞迴的次數增多，會定義並存放越來越多的臨時資料，需要Ω(n)的額外儲存空間。
因此，像很多演演算法介紹中，都使用了原地（in-place）分割區的版本去實現快速排序，我們先介紹什麼是原地分割區演演算法。
原地（in-place）分割區演演算法描述
從數列中挑出一個元素，稱為"基準"（pivot），陣列第一個元素的位置作為索引。
遍歷陣列，當陣列數位小於或者等於基準值，則將索引位置上的數與該數位進行交換，同時索引+1
將基準值與當前索引位置進行交換
通過以上3個步驟，就將以基準值為中心，陣列的左右兩側數位分別比基準值小或者大了。這個時候在遞迴的原地分割區，就可以得到已排序後的陣列。
原地分割區演演算法實現
// 交換陣列元素位置
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]; // 取最後一個數位當做基準值，這樣方便遍歷
for (var i = left; i < right; i++) {
if (array[i] <= pivot) {
swap(array, index, i);
index++;
}
}
swap(array, right, index);
return index;
}因為我們需要遞迴的多次原地分割區，同時，又不想額外的地址空間所以，在實現分割區演演算法的時候會有3個引數，分別是原陣列array，需要遍歷的陣列起點left以及需要遍歷的陣列終點right。
最後返回一個已經排好序的index值用於下次遞迴，該索引對應的值一定比索引左側的陣列元素小，比所有右側的陣列元素大。
再次基礎上我們還是可以進一步的優化分割區演演算法，我們發現 <=pivot可以改為<pivot,這樣可以減少一次交換
原地分割區版快速排序實現
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]; // 取最後一個數位當做基準值，這樣方便遍歷
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、迴文字串
//判斷迴文字串
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 = {}, //用來記錄所有的字元的出現頻次
c = ''; //用來記錄最大頻次的字元
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、陣列
1、陣列去重
//陣列去重
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、查詢
1、二分查詢
//二分查詢
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);
}
}將二分查詢運用到之前的插入排序中，形成二分插入排序，據說可以提高效率。但我測試的時候也許是資料量太少，並沒有發現太明顯的差距。。大家可以自己試驗一下~（譬如在函數呼叫開始和結束使用console.time('插入排序耗時')和console.timeEnd('插入排序耗時')）
五、樹的搜尋/遍歷
1、深度優先搜尋
//深搜 非遞迴實現
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 遞迴實現
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、廣度優先搜尋
//廣搜 非遞迴實現
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;
}
//廣搜 遞迴實現
var i=0;
//自增識別符號
function bfs(node, nodeList) {
if (node) {
nodeList.push(node);
if (nodeList.length > 1) {
bfs(node.nextElementSibling, nodeList); //搜尋當前元素的下一個兄弟元素
}
node = nodeList[i++];
bfs(node.firstElementChild, nodeList); //該層元素節點遍歷完了，去找下一層的節點遍歷
} return nodeList;
}高階函數衍生演演算法
1、filter去重
filter也是一個常用的操作，它用於把Array的某些元素過濾掉，然後返回剩下的元素。也可以這麼理解，filter的回撥函數把Array的每個元素都處理一遍，處理結果返回false則過濾結果去除該元素，true則留下來
用filter()這個高階函數，關鍵在於正確實現一個「篩選」函數。
其實這個篩選函數有多個引數，filter(function (element, index, self)，演示一個使用filter去重，像這樣：
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，判斷他在陣列裡第一次出現的位置，是不是和當前位置一樣，
//一樣的話返回true，不一樣說明重複了，返回false。
});2、sort排序演演算法
排序也是在程式中經常用到的演演算法。無論使用氣泡排序還是快速排序，排序的核心是比較兩個元素的大小。如果是數位，我們可以直接比較，但如果是字串或者兩個物件呢？
直接比較數學上的大小是沒有意義的，因此，比較的過程必須通過函數抽象出來。通常規定，對於兩個元素x和y，如果認為x < y，則返回-1，如果認為x == y，則返回0，如果認為x > y，則返回1，這樣，排序演演算法就不用關心具體的比較過程，而是根據比較結果直接排序。
值得注意的例子：
// 看上去正常的結果: ['Google', 'Apple', 'Microsoft'].sort(); // ['Apple', 'Google', 'Microsoft']; // apple排在了最後: ['Google', 'apple', 'Microsoft'].sort(); // ['Google', 'Microsoft", 'apple'] // 無法理解的結果: [10, 20, 1, 2].sort(); // [1, 10, 2, 20]
解釋原因
第二個排序把apple排在了最後，是因為字串根據ASCII碼進行排序，而小寫字母a的ASCII碼在大寫字母之後。
第三個排序結果，簡單的數位排序都能錯。
這是因為Array的sort()方法預設把所有元素先轉換為String再排序，結果’10’排在了’2’的前面，因為字元’1’比字元’2’的ASCII碼小。
因此我們把結合這個原理：
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]上面的程式碼解讀一下：傳入x，y，如果x<y，返回-1，x與前面排，如果x>y，返回-1，x後面排，如果x=y，無所謂誰排誰前面。
還有一個，sort()方法會直接對Array進行修改，它返回的結果仍是當前Array，一個例子：
var a1 = ['B', 'A', 'C'];var a2 = a1.sort();
a1; // ['A', 'B', 'C']
a2; // ['A', 'B', 'C']
a1 === a2; // true, a1和a2是同一物件相關免費學習推薦：
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