js 算法

一、 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;
      }
    }
  }
}

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二、 插入排序

//插入排序 過程就像你拿到一副撲克牌而後對它排序同樣
function insertionSort(arr) {
  var n = arr.length;
  // 咱們認爲arr[0]已經被排序，因此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，則將該行改成if (arr[i] <= arr[j])便可
        // 若是新元素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]);
        // 因爲序列是從小到大並從後向前掃描的，因此沒必要再比較下標小於j的值比arr[j]小的值，退出循環
        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;
}

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當目標是升序排序，最好狀況是序列原本已是升序排序，那麼只需比較n-1次，時間複雜度O(n)。最壞狀況是序列原本是降序排序，那麼需比較n(n-1)/2次，時間複雜度O(n^2)。因此平均來講，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表明着插入排序不適合數據特別多的狀況，通常來講插入排序適合小數據量的排序。

三、 快速排序

//快速排序
function qSort(arr) {
  //聲明並初始化左邊的數組和右邊的數組
  var left = [], right = [];
  //使用數組第一個元素做爲基準值
  var base = arr[0];
  //當數組長度只有1或者爲空時，直接返回數組，不須要排序
  if(arr.length <= 1) return arr;
  //進行遍歷
  for(var i = 1, len = arr.length; i < len; i++) {
    if(arr[i] <= base) {
    //若是小於基準值，push到左邊的數組
      left.push(arr[i]);
    } else {
    //若是大於基準值，push到右邊的數組
      right.push(arr[i]);
    }
  }
  //遞歸而且合併數組元素
  return [...qSort(left), ...[base], ...qSort(right)];    //return qSort(left).concat([base], qSort(right));
}
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四、 字符串中出現最屢次數的字符

function findMaxDuplicateChar(str) {
  var cnt = {}, //用來記錄全部的字符的出現頻次
      c = ''; //用來記錄最大頻次的字符
  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;
}
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五、數組去重

//數組去重
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));
}
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六、 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);
  }
}
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將二分查找運用到以前的插入排序中，造成二分插入排序，聽說能夠提升效率。但我測試的時候也許是數據量太少，並無發現太明顯的差距。。你們能夠本身試驗一下~（譬如在函數調用開始和結束使用console.time('插入排序耗時')和console.timeEnd('插入排序耗時')）

樹的搜索/遍歷
七、 深度優先搜索

//深搜 非遞歸實現
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;
}

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//深搜 遞歸實現
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;
}

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八、 廣度優先搜索

//廣搜 非遞歸實現
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;
}
複製代碼

//廣搜 遞歸實現
var i=0;  //自增標識符
function bfs(node, nodeList) {
    if (node) {
      nodeList.push(node);
      if (nodeList.length > 1) {
        bfs(node.nextElementSibling, nodeList);  //搜索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;
}
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filter 去重

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，判斷他在數組裏第一次出現的位置，是否是和當前位置同樣，同樣的話返回true，不同說明重複了，返回false。
    });
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sort 排序算法 排序也是在程序中常常用到的算法。不管使用冒泡排序仍是快速排序，排序的核心是比較兩個元素的大小。若是是數字，咱們能夠直接比較，但若是是字符串或者兩個對象呢？直接比較數學上的大小是沒有意義的，所以，比較的過程必須經過函數抽象出來。一般規定，對於兩個元素x和y，若是認爲x < y，則返回-1，若是認爲x == y，則返回0，若是認爲x > y，則返回1，這樣，排序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。
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'] // 沒法理解的結果: [10, 20, 1, 2].sort(); // [1, 10, 2, 20] 複製代碼

解釋緣由 第二個排序把apple排在了最後，是由於字符串根據ASCII碼進行排序，而小寫字母a的ASCII碼在大寫字母以後。 第三個排序結果，簡單的數字排序都能錯。 這是由於Array的sort()方法默認把全部元素先轉換爲String再排序，結果’10’排在了’2’的前面，由於字符’1’比字符’2’的ASCII碼小。 所以咱們把結合這個原理：

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]
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上面的代碼解讀一下：傳入x，y，若是x<y，返回-1，x與前面排，若是x>y，返回-1，x後面排，若是x=y，無所謂誰拍誰前面。