JS常見的算法

時間 2019-12-13

原文原文鏈接

雖然說咱們不少時候前端不多有機會接觸到算法。實際上學習數據結構與算法對於工程師去理解和分析問題都是有幫助的。若是未來當咱們面對較爲複雜的問題，這些基礎知識的積累能夠幫助咱們更好的優化解決思路。前端

Q1 判斷一個單詞是不是迴文？

迴文是指把相同的詞彙或句子，在下文中調換位置或顛倒過來，產生首尾迴環的情趣，叫作迴文，也叫回環。好比 mamam redivider .node

不少人拿到這樣的題目很是容易想到用for 將字符串顛倒字母順序而後匹配就好了。其實重要的考察的就是對於reverse的實現。其實咱們能夠利用現成的函數，將字符串轉換成數組，這個思路很重要，咱們能夠擁有更多的自由度去進行字符串的一些操做。git

function checkPalindrom(str) {  
    return str == str.split('').reverse().join('');
}

Q2 去掉一組整型數組重複的值

好比輸入: [1,13,24,11,11,14,1,2]，輸出: [1,13,24,11,14,2] ，須要去掉重複的11 和 1 這兩個元素。github

主要考察我的對Object的使用，利用key來進行篩選。算法

**
* unique an array 
**/
let unique = function(arr) {  
  let hashTable = {};
  let data = [];
  for(let i=0,l=arr.length;i<l;i++) {
    if(!hashTable[arr[i]]) {
      hashTable[arr[i]] = true;
      data.push(arr[i]);
    }
  }
  return data

}

module.exports = unique;

Q3 統計一個字符串出現最多的字母

給出一段英文連續的英文字符竄，找出重複出現次數最多的字母canvas

好比： 輸入：afjghdfraaaasdenas 輸出： a數組

前面出現過去重的算法，這裏須要是統計重複次數。數據結構

function findMaxDuplicateChar(str) {  
  if(str.length == 1) {
    return str;
  }
  let charObj = {};
  for(let i=0;i<str.length;i++) {
    if(!charObj[str.charAt(i)]) {
      charObj[str.charAt(i)] = 1;
    }else{
      charObj[str.charAt(i)] += 1;
    }
  }
  let maxChar = '',
      maxValue = 1;
  for(var k in charObj) {
    if(charObj[k] >= maxValue) {
      maxChar = k;
      maxValue = charObj[k];
    }
  }
  return maxChar;

}

module.exports = findMaxDuplicateChar;

Q4 排序算法

若是說到算法題目的話，應該大多都是比較開放的題目，不限定算法的實現，可是必定要求掌握其中的幾種，因此冒泡排序，這種較爲基礎而且便於理解記憶的算法必定須要熟記於心。冒泡排序算法就是依次比較大小，小的的大的進行位置上的交換。dom

function bubbleSort(arr) {  
    for(let i = 0,l=arr.length;i<l-1;i++) {
        for(let j = i+1;j<l;j++) { 
          if(arr[i]>arr[j]) {
                let tem = arr[i];
                arr[i] = arr[j];
                arr[j] = tem;
            }
        }
    }
    return arr;
}
module.exports = bubbleSort;

　　除了冒泡排序外，其實還有不少諸如插入排序，快速排序，希爾排序等。每一種排序算法都有各自的特色。所有掌握也不須要，可是心底必定要熟悉幾種算法。好比快速排序，其效率很高，而其基本原理如圖(來自wiki)：

算法參考某個元素值，將小於它的值，放到左數組中，大於它的值的元素就放到右數組中，而後遞歸進行上一次左右數組的操做，返回合併的數組就是已經排好順序的數組了。

function quickSort(arr) {

    if(arr.length<=1) {
        return arr;
    }

    let leftArr = [];
    let rightArr = [];
    let q = arr[0];
    for(let i = 1,l=arr.length; i<l; i++) {
        if(arr[i]>q) {
            rightArr.push(arr[i]);
        }else{
            leftArr.push(arr[i]);
        }
    }

    return [].concat(quickSort(leftArr),[q],quickSort(rightArr));
}

module.exports = quickSort;

學習地址，經過動畫演示算法的實現。

HTML5 Canvas Demo: Sorting Algorithms

Q5 不借助臨時變量，進行兩個整數的交換

　　舉例：輸入 a = 2, b = 4 輸出 a = 4, b =2

　　這種問題很是巧妙，須要你們跳出慣有的思惟，利用 a , b進行置換。

　　主要是利用 + - 去進行運算，相似 a = a + ( b - a) 實際上等同於最後的 a = b;

function swap(a , b) {  
  b = b - a;
  a = a + b;
  b = a - b;
  return [a,b];
}

module.exports = swap;

Q6 使用canvas 繪製一個有限度的斐波那契數列的曲線？

數列長度限定在9.

斐波那契數列，又稱黃金分割數列，指的是這樣一個數列：0、一、一、二、三、五、八、1三、2一、3四、……在數學上，斐波納契數列主要考察遞歸的調用。咱們通常都知道定義

fibo[i] = fibo[i-1]+fibo[i-2];

生成斐波那契數組的方法

function getFibonacci(n) {  
  var fibarr = [];
  var i = 0;
  while(i<n) {
    if(i<=1) {
      fibarr.push(i);
    }else{
      fibarr.push(fibarr[i-1] + fibarr[i-2])
    }
    i++;
  }

  return fibarr;
}

剩餘的工做就是利用canvas arc方法進行曲線繪製了

DEMO參考

Q7 找出下列正數組的最大差值

好比： 輸入 [10,5,11,7,8,9] 輸出 6

這是經過一道題目去測試對於基本的數組的最大值的查找，很明顯咱們知道，最大差值確定是一個數組中最大值與最小值的差。

function getMaxProfit(arr) {

    var minPrice = arr[0];
    var maxProfit = 0;

    for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
        var currentPrice = arr[i];

        minPrice = Math.min(minPrice, currentPrice);

        var potentialProfit = currentPrice - minPrice;

        maxProfit = Math.max(maxProfit, potentialProfit);
    }

    return maxProfit;
}

Q8 隨機生成指定長度的字符串

實現一個算法，隨機生成指制定長度的字符竄。

好比：給定長度 8 輸出 4ldkfg9j

function randomString(n) {  
  let str = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz9876543210';
  let tmp = '',
      i = 0,
      l = str.length;
  for (i = 0; i < n; i++) {
    tmp += str.charAt(Math.floor(Math.random() * l));
  }
  return tmp;
}

module.exports = randomString;

Q9 實現相似getElementsByClassName 的功能

　　本身實現一個函數，查找某個DOM節點下面的包含某個class的全部DOM節點？不容許使用原生提供的 getElementsByClassName querySelectorAll 等原生提供DOM查找函數。

function queryClassName(node, name) {  
  var starts = '(^|[ \n\r\t\f])',
       ends = '([ \n\r\t\f]|$)';
  var array = [],
        regex = new RegExp(starts + name + ends),
        elements = node.getElementsByTagName("*"),
        length = elements.length,
        i = 0,
        element;

    while (i < length) {
        element = elements[i];
        if (regex.test(element.className)) {
            array.push(element);
        }

        i += 1;
    }

    return array;
}

Q10 使用JS 實現二叉查找樹(Binary Search Tree)

通常叫所有寫完的機率比較少，可是重點考察你對它的理解和一些基本特色的實現。二叉查找樹，也稱二叉搜索樹、有序二叉樹（英語：ordered binary tree）是指一棵空樹或者具備下列性質的二叉樹：

任意節點的左子樹不空，則左子樹上全部結點的值均小於它的根結點的值；
任意節點的右子樹不空，則右子樹上全部結點的值均大於它的根結點的值；
任意節點的左、右子樹也分別爲二叉查找樹；
沒有鍵值相等的節點。二叉查找樹相比於其餘數據結構的優點在於查找、插入的時間複雜度較低。爲O(log n)。二叉查找樹是基礎性數據結構，用於構建更爲抽象的數據結構，如集合、multiset、關聯數組等。

在寫的時候須要足夠理解二叉搜素樹的特色，須要先設定好每一個節點的數據結構

class Node {  
  constructor(data, left, right) {
    this.data = data;
    this.left = left;
    this.right = right;
  }
}

樹是有節點構成，由根節點逐漸延生到各個子節點，所以它具有基本的結構就是具有一個根節點，具有添加，查找和刪除節點的方法.

class BinarySearchTree {

  constructor() {
    this.root = null;
  }

  insert(data) {
    let n = new Node(data, null, null);
    if (!this.root) {
      return this.root = n;
    }
    let currentNode = this.root;
    let parent = null;
    while (1) {
      parent = currentNode;
      if (data < currentNode.data) {
        currentNode = currentNode.left;
        if (currentNode === null) {
          parent.left = n;
          break;
        }
      } else {
        currentNode = currentNode.right;
        if (currentNode === null) {
          parent.right = n;
          break;
        }
      }
    }
  }

  remove(data) {
    this.root = this.removeNode(this.root, data)
  }

  removeNode(node, data) {
    if (node == null) {
      return null;
    }

    if (data == node.data) {
      // no children node
      if (node.left == null && node.right == null) {
        return null;
      }
      if (node.left == null) {
        return node.right;
      }
      if (node.right == null) {
        return node.left;
      }

      let getSmallest = function(node) {
        if(node.left === null && node.right == null) {
          return node;
        }
        if(node.left != null) {
          return node.left;
        }
        if(node.right !== null) {
          return getSmallest(node.right);
        }

      }
      let temNode = getSmallest(node.right);
      node.data = temNode.data;
      node.right = this.removeNode(temNode.right,temNode.data);
      return node;

    } else if (data < node.data) {
      node.left = this.removeNode(node.left,data);
      return node;
    } else {
      node.right = this.removeNode(node.right,data);
      return node;
    }
  }

  find(data) {
    var current = this.root;
    while (current != null) {
      if (data == current.data) {
        break;
      }
      if (data < current.data) {
        current = current.left;
      } else {
        current = current.right
      }
    }
    return current.data;
  }

}

module.exports = BinarySearchTree;