数据结构和算法

数据结构和算法

 

第一部分：习题 

　　注意：使用typeof的时候，必定是在后面的类型上加引号，不然会出错。

　　codewars

　　1.使用XO()函数判断一个字符串中x和o的数量是否相等，相等则返回true，不然返回false。且忽略大小写。

方法一：

(str.match(/x/ig).length == str.match(/o/

　　注意：1.匹配正则表达式时，ig表示忽略大小写且在全局中匹配，不然只会返回第一个匹配的字符串；

　　　　　2.match()方法，若是匹配成功，则返回一个数组；若是匹配不成功，则返回null。

　　　　　3.可是若是不存在o或着x，那么该方法将报错，由于null没有length属性，讨论将会复杂。

　　

方法二：

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　　首先将字符串使用split()方法转化成数组，而后遍历，若是等于O,则j加，若是等于x，则k加1；最后判断是否相等，这种方法也很是棒。

 

2.DNA链条 A和T互补 C和G互补，输入字符串ATCG应当输出TAGC，以下：

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　　注意：必定要continue，不然会出现问题。另外能够发现：处理字符串时，先转化为数组每每有好的效果，由于能够遍历。

 

3.判断一个数是不是 square number,方法以下：

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4.给你m块砖搭建一个房子，最底层为n的三次方块转，第二层为(n-1)的三次方...最上面为1块砖，而后给你一个m，去判断是否存在这样的一个n，有则输出n，没有则输出-1.

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5. 删除一个数组中冗余的项。

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6.给一个字符串，返回中间两个数

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7. （好题）判断输入一个整数返回的乘积次数。

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8.　智商检测---从偶数中找奇数，从奇数中找偶数

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9. 找出全部的除数

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第二部分： 常见题

function foo(n) {    var i = 1;    while (i < = n) {
         i *= 2;                
    }    
}

 

　这个函数的时间复杂度是多少?

　时间复杂度即根据不一样的输入（这里是n），那么程序的语句执行的次数就能够理解为时间复杂度。

　这里每执行一次，i为2^x ,每执行一次，x就会增长1， 可见当2^x = n 时， 程序执行完毕，那么x为log n ，因而程序的复杂度为 O(logn)

 

 

 

斐波那契数列的时间复杂度是多少？

斐波那契数列f(0)开始，第0项是0，第1项是1，后面的每一项是前面两项之和，最易理解的是递归形式。那么它的时间复杂度是多少呢？

    function fibbnaqi(n) {        if (n <= 1) {            return n;
        } else {            return fibbnaqi(n - 1)+fibbnaqi(n - 2);
        }
    }
    function log(n) {
        console.log(fibbnaqi(n));
    }
    log(0); // 0在斐波那契数列中有f(0)这一项，因此从0开始
    log(1); // 1
    log(2); // 1
    log(3); // 2
    log(4); // 3