前言
最近在梳理知識結構，在復習數(shù)據(jù)結構與算法的時候仔細理了一遍。由于內(nèi)容比較多,現(xiàn)在整理的是基礎的內(nèi)容: 排序和搜索，更加基礎的內(nèi)容比如數(shù)組的各種方法和demo放在文章底部作為補充資料。
正文
如何在數(shù)組中間位置添加數(shù)組
首先提個問題，如何在數(shù)組中間位置添加數(shù)組？ 看過?數(shù)據(jù)結構與算法 javascript描述?的同學可能刷刷寫下如下代碼：
function avaerageAdd(){
? var nums = [1,2,3,4,5,6,7]
? var newElements = [233,666]
? nums.splice(Math.floor(nums.length / 2),0,newElements)
? return nums?
}
但是在看書的同時是否在瀏覽器實現(xiàn)過呢？如果敲過代碼的同學會很容易發(fā)現(xiàn)書上的例子是錯的。因為它輸出//[1, 2, 3, Array[2], 4, 5, 6, 7]
它將數(shù)組作為一個元素插入，和我們問題不符，我們需要的是[1, 2, 3, 4, 233, 666, 5, 6, 7, 8]
因此我們可以修改代碼如下:
function avaerageAdd(){
? var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8]
? var newElements = [233,666]
? nums.splice.apply(nums, [Math.floor(nums.length)/2, 0].concat(newElements))
? return nums // [1, 2, 3, 4, 233, 666, 5, 6, 7, 8]
}
判定給定字符串是否回文
這涉及到堆棧,這些基本概念我就不給了,自行搜索?；匚牡囊馑际悄敲匆阅硞€字符為中心的前綴和后綴都是相同的.回文的判斷非常簡單，就是利用堆棧的特性，把字符串壓入堆棧，然后彈出，這樣順序就和原字符串相反，再判斷字符串是否和原字符串相等即可。
function isPalindrome(word){
? var s = new Stack()
? for (var i = 0; i < word.length; ++i) {
? ? s.push(word[i])
? }
? var rword = ""
? while(s.length() > 0){
? rword += s.pop()
? }
? if(word == rword){
? return true
? }else{
? return false
? }
}
如何利用javascript構建Stack也很簡單。將堆棧的特性用原型模式模擬出來即可。代碼如下:
var Stack = function() {
this.dataStore = [];
this.top = 0;
};
Stack.prototype.push = function(element) {
this.dataStore.push(element);
};
Stack.prototype.pop = function() {
return this.dataStore.pop();
};
Stack.prototype.peek = function() {
return this.dataStore[this.dataStore.length - 1];
};
Stack.prototype.length = function() {
return this.dataStore.length;
};
Stack.prototype.isEmpty = function() {
return this.dataStore.length === 0;
};
Stack.prototype.seeAll = function() {
return this.dataStore.join('\n');
};
我們測試幾個字符?aba?hello?vxxnynxxv
排序
冒泡排序
排序是基本功，冒泡排序更是常見，冒泡排序分兩種，一種小泡泡往上吐，一種大泡泡往上吐。也就是從小到大和從大到小。
具體步驟:
冒泡排序就是從最開始的位置或結尾的位置反方向對比，如果比它大/小,就交換然后繼續(xù)走，第一遍走完,最后一個位置是最大值或者最小值
根據(jù)上面我的描述很容易明白冒泡排序的時間復雜度是O(n^2),因為它是雙重循環(huán) 而且它是穩(wěn)定的。穩(wěn)定的含義是：穩(wěn)定排序算法會讓原本有相等鍵值的紀錄維持相對次序.
看代碼:
function exchange(array, i, j) {
var t = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = t;
}
function bubbleSort(numbers) {
for (var i = 0; i < numbers.length; i++) {
for (var j = 0; j < numbers.length - i; j++) {
if (numbers[j] > numbers[j + 1]) {
exchange(numbers, j, j + 1);
}
}
console.log(numbers.toString())
}
return numbers;
}
var nums = [2,3,4,3,1,5,7,122,341,-1]
console.log(bubbleSort(nums))
從代碼中我們可以看到并沒有對相等鍵值的兩個元素進行處理。 對冒泡不太理解可以自己手寫一下冒泡順序然后和下面的圖來對比一下：
快速排序
快速排序簡稱快排，基本上別人問你數(shù)據(jù)結構學過沒，都會讓你手寫個快排看看。
快排就是一開始找個中介，然后把比它小的放左邊，比它大的放右邊，然后重新對中介兩邊的數(shù)據(jù)各自重新找個中介,如此循環(huán)。
function quickSort(arr) {
if (arr.length <= 1) { return arr }
console.log("原數(shù)組是:" + arr)
var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2)
var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0]
var left = []
var right = []
? console.log("將中介提取出來后數(shù)組是:" + arr)
for (var i = 0 ; i < arr.length ; i++){
console.log("此刻中介是:" + pivot + "當前元素是:" + arr[i])
if (arr[i] < pivot) {
left.push(arr[i])
console.log("移動" + arr[i] + "到左邊")
} else {
right.push(arr[i])
console.log("移動" + arr[i] + "到右邊")
}
}
return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right))
}
var nums = [2,3,4,3,1,5,7,122,341,-1]
console.log(quickSort(nums))
在腦中循環(huán)一下就知道用遞歸來寫最容易理解。 快排的時間復雜度是O(nlogn)，屬于不穩(wěn)定的排序
選擇排序
選擇數(shù)組第一個元素，將它和其它所有的元素對比，跟最小的交換，然后從第二個開始，繼續(xù)跟后面所有的比，跟剩余里面最小的交換。循環(huán)。
選擇排序比較簡單，看描述就能理解。
function selectionSort(numbers) {
? for (var i = 0; i < numbers.length; i++) {
? ? var min = i;
? ? for (var j = i + 1; j < numbers.length; j++) {
? ? ? if (numbers[j] < numbers[min]) {
? ? ? ? min = j;
? ? ? }
? ? }
? ? if (i !== min) {
? ? ? exchange(numbers, i, min);
? ? }
? }
? return numbers;
}
var nums = [2,3,4,3,1,5,7,122,341,-1]
console.log(selectionSort(nums))
選擇排序的時間復雜度是O(n^2),也是不穩(wěn)定的排序。
插入排序
插入排序它將數(shù)組分成“已排序”和“未排序”兩部分，一開始的時候，“已排序”的部分只有一個元素，然后將它后面一個元素從“未排序”部分插入“已排序”部分，從而“已排序”部分增加一個元素，“未排序”部分減少一個元素。以此類推，完成全部排序。
function insertionSort(numbers) {
? console.log("原數(shù)組:" + numbers)
? for (var i = 0; i < numbers.length; i++) {
? ? ? ? /*
? ? ? ? * 當已排序部分的當前元素大于value，
? ? ? ? * 就將當前元素向后移一位，再將前一位與value比較
? ? ? ? */
? ? for (var j = i; j > 0 && numbers[j] < numbers[j - 1]; j--) {
? ? ? // If the array is already sorted, we never enter this inner loop!
? ? ? exchange(numbers, j, j - 1);
? ? ? console.log("此時數(shù)組:" + numbers)
? ? }
? }
? return numbers;
};
var nums = [2,3,4,3,1,5,7,122,341,-1]
console.log(insertionSort(nums))
插入排序的空間復雜度是O(n^2),而且它是穩(wěn)定的排序
希爾排序
希爾排序屬于高級排序，因為它其實是利用了多個插入排序來實現(xiàn)。
先將整個待排序的記錄序列分割成為若干子序列分別進行直接插入排序，待整個序列中的記錄“基本有序”時，再對全體記錄進行依次直接插入排序
假設nums = [2,3,4,3,1,5,7,122,341,-1]
如果間隔為3，第一趟將數(shù)組下標為 0,4,8 || 1,5,9 || 2,6,10 || 3,7, 分別取出來子序列內(nèi)部進行排序
然后縮小間隔再排序直到間隔為1時,全部直接插入排序
function shellsort(numbers) {
? console.log("原數(shù)組:" + numbers)
? var h = 1;
? while (h < numbers.length / 3) {
? ? h = (3 * h) + 1;
? }
? while (h >= 1) {
? ? console.log("此時h:" + h)
? ? for (var i = h; i < numbers.length; i++) {
? ? ? for (var j = i; j >= h && numbers[j] < numbers[j - h]; j -= h) {
? ? ? ? exchange(numbers, j, j - h);
? ? ? ? console.log("此時數(shù)組:" + numbers)
? ? ? }
? ? }
? ? h = --h / 3;
? }
? return numbers;
}
var nums = [2,3,4,3,1,5,7,122,341,-1]
console.log(shellsort(nums))
希爾排序當時上課學的時候其實都用紙筆來進行筆算。這樣記憶比較深刻。希爾排序的間隔是可以自己指定的，一般傳統(tǒng)都是以3開始。
它屬于不穩(wěn)定的排序，時間復雜度為O(nlog^2n)
歸并算法
歸并算法的原理是將所有元素拆成相鄰的一對一對的,然后兩兩排序,再將相鄰的一對元素再合并排序,四個四個排序,如此循環(huán)最后只剩兩組大的已經(jīng)排好序的數(shù)組再合并一起排序。?它依賴歸并操作，歸并操作即:將兩個已經(jīng)排序的序列合并成一個序列的操作。
function mergeSort(numbers) {
? ? if (numbers.length < 2) {
? ? ? ? return numbers;
? ? }
? ? var middle = Math.floor(numbers.length / 2),
? ? ? ? left = numbers.slice(0, middle),
? ? ? ? right = numbers.slice(middle),
? ? ? ? params = merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
? ? params.unshift(0, numbers.length);
? ? numbers.splice.apply(numbers, params);
? ? return numbers;
? ? function merge(left, right) {
? ? ? ? var result = [],
? ? ? ? ? ? il = 0,
? ? ? ? ? ? ir = 0;
? ? ? ? while (il < left.length && ir < right.length) {
? ? ? ? ? ? if (left[il] < right[ir]) {
? ? ? ? ? ? ? ? result.push(left[il++]);
? ? ? ? ? ? } else {
? ? ? ? ? ? ? ? result.push(right[ir++]);
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? ? ? return result.concat(left.slice(il)) .concat(right.slice(ir));
? ? }
}
var nums = [2,3,4,3,1,5,7,122,341,-1]
console.log(mergeSort(nums))
歸并排序的時間復雜度為O(nlogn),而且需要需要O(n)額外空間,它屬于穩(wěn)定的排序。
搜索
對于搜索其實一開始沒必要掌握復雜的,循環(huán)，正則掌握就能應付基本的需求。
二分搜索
二分查找是基本功，而且需要注意的是，二分查找的前提是數(shù)組一開始就是有序的。
function binSearch(arr, data) {
arr = arr.sort(function(a, b) {
? ? return a - b;
? })
console.log(arr)
? var upperBound = arr.length-1;
? var lowerBound = 0;
? while (lowerBound <= upperBound) {
? ? var mid = Math.floor((upperBound + lowerBound) / 2);
? ? console.log("Current midpoint: " + mid);
? ? if (arr[mid] < data) {
? ? ? lowerBound = mid + 1;
? ? ? }
? ? else if (arr[mid] > data) {
? ? ? upperBound = mid - 1;
? ? ? }
? ? else {
? ? ? return mid;
? ? ? }
? ? }
? return -1;
}
var nums = [2,3,4,3,1,5,7,122,341,-1]
console.log(binSearch(nums,122))
補充資料
所有代碼和別的補充已經(jīng)放在github?而且會不斷更新。有興趣的可以去看看并動手敲一遍。
