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 过程就像你拿到一副扑克牌而后对它排序同样
function insertionSort(arr) {
  var n = arr.length;
  // 咱们认为arr[0]已经被排序，因此i从1开始
  for (var i = 1; i < n; i++) {
    // 取出下一个新元素，在已排序的元素序列中从后向前扫描来与该新元素比较大小
    for (var j = i - 1; j >= 0; j--) {
      if (arr[i] >= arr[j]) { // 若要从大到小排序，则将该行改成if (arr[i] <= arr[j])便可
        // 若是新元素arr[i] 大于等于 已排序的元素序列的arr[j]，
        // 则将arr[i]插入到arr[j]的下一位置，保持序列从小到大的顺序
        arr.splice(j + 1, 0, arr.splice(i, 1)[0]);
        // 因为序列是从小到大并从后向前扫描的，因此没必要再比较下标小于j的值比arr[j]小的值，退出循环
        break;  
      } else if (j === 0) {
        // arr[j]比已排序序列的元素都要小，将它插入到序列最前面
        arr.splice(j, 0, arr.splice(i, 1)[0]);
      }
    }
  }
  return arr;
}

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当目标是升序排序，最好状况是序列原本已是升序排序，那么只需比较n-1次，时间复杂度O(n)。最坏状况是序列原本是降序排序，那么需比较n(n-1)/2次，时间复杂度O(n^2)。因此平均来讲，插入排序的时间复杂度是O(n^2)。显然，次方级别的时间复杂度表明着插入排序不适合数据特别多的状况，通常来讲插入排序适合小数据量的排序。

三、 快速排序

//快速排序
function qSort(arr) {
  //声明并初始化左边的数组和右边的数组
  var left = [], right = [];
  //使用数组第一个元素做为基准值
  var base = arr[0];
  //当数组长度只有1或者为空时，直接返回数组，不须要排序
  if(arr.length <= 1) return arr;
  //进行遍历
  for(var i = 1, len = arr.length; i < len; i++) {
    if(arr[i] <= base) {
    //若是小于基准值，push到左边的数组
      left.push(arr[i]);
    } else {
    //若是大于基准值，push到右边的数组
      right.push(arr[i]);
    }
  }
  //递归而且合并数组元素
  return [...qSort(left), ...[base], ...qSort(right)];    //return qSort(left).concat([base], qSort(right));
}
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四、 字符串中出现最屡次数的字符

function findMaxDuplicateChar(str) {
  var cnt = {}, //用来记录全部的字符的出现频次
      c = ''; //用来记录最大频次的字符
  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、数组去重

//数组去重
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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将二分查找运用到以前的插入排序中，造成二分插入排序，听说能够提升效率。但我测试的时候也许是数据量太少，并无发现太明显的差距。。你们能够本身试验一下~（譬如在函数调用开始和结束使用console.time('插入排序耗时')和console.timeEnd('插入排序耗时')）

树的搜索/遍历
七、 深度优先搜索

//深搜 非递归实现
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 递归实现
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、 广度优先搜索

//广搜 非递归实现
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;
}
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//广搜 递归实现
var i=0;  //自增标识符
function bfs(node, nodeList) {
    if (node) {
      nodeList.push(node);
      if (nodeList.length > 1) {
        bfs(node.nextElementSibling, nodeList);  //搜索当前元素的下一个兄弟元素
      }
      node = nodeList[i++];
      bfs(node.firstElementChild, nodeList); //该层元素节点遍历完了，去找下一层的节点遍历
    }
    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，判断他在数组里第一次出现的位置，是否是和当前位置同样，同样的话返回true，不同说明重复了，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，排序的核心是比较两个元素的大小。若是是数字，咱们能够直接比较，但若是是字符串或者两个对象呢？直接比较数学上的大小是没有意义的，所以，比较的过程必须经过函数抽象出来。一般规定，对于两个元素x和y，若是认为x < y，则返回-1，若是认为x == y，则返回0，若是认为x > y，则返回1，这样，排序算法就不用关心具体的比较过程，而是根据比较结果直接排序。
注意的例子

// 看上去正常的结果:
['Google', 'Apple', 'Microsoft'].sort(); // ['Apple', 'Google', 'Microsoft'];

// apple排在了最后:
['Google', 'apple', 'Microsoft'].sort(); // ['Google', 'Microsoft", 'apple'] // 没法理解的结果: [10, 20, 1, 2].sort(); // [1, 10, 2, 20] 复制代码

解释缘由 第二个排序把apple排在了最后，是由于字符串根据ASCII码进行排序，而小写字母a的ASCII码在大写字母以后。 第三个排序结果，简单的数字排序都能错。 这是由于Array的sort()方法默认把全部元素先转换为String再排序，结果’10’排在了’2’的前面，由于字符’1’比字符’2’的ASCII码小。 所以咱们把结合这个原理：

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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上面的代码解读一下：传入x，y，若是x<y，返回-1，x与前面排，若是x>y，返回-1，x后面排，若是x=y，无所谓谁拍谁前面。