js 算法题

作者: Adoins | 来源:发表于2019-04-08 22:14 被阅读2次

    面试发现自己的算法知识有不足,因此参考了多篇文章学习总结。

    1. 冒泡排序
    • 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。
    • 对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。
    • 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
    • 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较

    冒泡排序最好的时间复杂度为O(n),是一种稳定排序算法。

    let arr = [16, 31, 12, 1, 9, 12, 10];
    function bubbleSort (arr) {
        let len = arr.length;
        for (let i = 0; i < len - 1; i++){
            for (let j = 0; j < len - 1 - i; j++){
                if (arr[j] > arr[j+1]){
                    [arr[j], arr[j+1]] = [arr[j+1], arr[j]]
                }
            }
        }
        return arr;
    }
    bubbleSort(arr);
    
    

    2. 快速排序

    通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列

    快速排序不是一种稳定的排序算法,也就是说,多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。快速排序的平均时间复杂度为O(n×log(n))

    let arr = [16, 31, 12, 1, 9, 12, 10];
    function quickSort (arr) {
        if (arr.length <= 1){
            return arr;
        }
        let middleIndex = Math.floor(arr.length / 2);
        let middle = arr.splice(middleIndex, 1);
        let left = [];
        let right = [];
        arr.forEach(v => {
            if(v < middle) {
                left.push(v);
            } else {
                right.push(v);
            }
        })
        return quickSort(left).concat(middle, quickSort(right));
    }
    quickSort(arr1);
    
    

    3. 不指定算法的数组排序

    let arr = [16, 31, 12, 1, 9, 12, 10];
    arr.sort((a, b) => a - b); // 从小到大
    
    

    4. 找出整型数组中乘积最大的三个数

    let unsortedArray = [-10, 7, 29, 30, 5, -10, -70];
    // 乘积最大的只有可能是两种情况:
    // 1\. 最大的三个数的乘积
    // 2\. 最大的数和最小的两个数的乘积
    function multiply (unSortedArr) {
        let arr = unSortedArr.sort((a, b) => a - b);
        let len = arr.length;
        let result1 = arr[len - 1] * arr[len - 2] * arr[len - 3];
        let result2 = arr[len - 1] * arr[0] * arr[1];
        return result1 > result2 ? result1 : result2;
    }
    multiply(unsortedArray);
    
    

    5. 寻找连续数组中的缺失数

    给定某无序数组,其包含了 n 个连续数字中的 n - 1 个,已知上下边界,要求以O(n)的复杂度找出缺失的数字。

    const arrayOfIntegers = [2, 5, 1, 4, 9, 6, 3, 7];
    const upperBound = 9;
    const lowerBound = 1;
    
    function findMissingNumber(arr, upper, lower) {
      // 计算当前数组的和
      // 这里用了 reduce
      const sumOfArr = arr.reduce((pre, cur) => pre + cur, 0);
    
      // 以高斯求和公式计算理论上的数组和
      // 高斯求和公式:[(N * (N + 1)) / 2] - [(M * (M - 1)) / 2];
      // N 是上边界,M 是下边界
      const theoreticalSum = (upper * (upper + 1)) / 2 - (lower * (lower - 1)) / 2;
    
      return theoreticalSum - sumOfArr; // 理论和减实际和求出丢失的数字
    }
    
    findMissingNumber(arrayOfIntegers, upperBound, lowerBound); //8
    
    

    6. 数组去重

    给定某无序数组,要求去除数组中的重复数字并且返回新的无重复数组。

    const arr = [1, 2, '1', null, undefined, null, undefined]
    
    // ES6 Set 和 Spread 操作符
    function uniqueArray (arr) {
      return [...new Set(arr)]
    }
    
    // ES5
    function uniqueArray (arr) {
      return arr.filter((v, i) => arr.indexOf(v) === i)
    }
    
    uniqueArray(arr) // [1, 2, '1', null, undefined]
    
    

    7. 数组中元素最大差值计算

    给定某无序数组,求取任意两个元素之间的最大差值,注意,这里要求差值计算中较小的元素下标必须小于较大元素的下标。譬如[7, 8, 4, 9, 9, 15, 3, 1, 10]这个数组的计算值是 11 ( 15 - 4 ) 而不是 14 (15 - 1),因为 15 的下标小于 1。

    const arr = [7, 8, 4, 9, 9, 15, 3, 1, 10]
    
    function findLargestDifference(array) {
      const len = array.length
    
      // 如果数组仅有一个元素,则直接返回 -1
      if (len <= 1) return -1
    
      // current_min 指向当前的最小值
      let currentMin = array[0]
      let currentMaxDifference = 0
      let i = 1
    
      // 遍历整个数组以求取当前最大差值,如果发现某个最大差值,则将旧的值覆盖
      // 同时也会追踪当前数组中的最小值
      while (i < len) {
        const cur = array[i]
    
        if (cur > currentMin && (cur - currentMin > currentMaxDifference)) {
          currentMaxDifference = cur - currentMin
        } else if (cur <= currentMin) {
          currentMin = cur
        }
    
        i++
      }
    
      return currentMaxDifference
    }
    
    findLargestDifference(arr) // 11
    
    

    8. 数组交集

    给定两个数组,要求求出两个数组的交集,注意,交集中的元素应该是唯一的。

    const firstArray = [2, 2, 4, 1]
    const secondArray = [1, 2, 0, 2]
    
    function intersection(arr1, arr2) {
      const hashmap = {}
      const intersectionArray = []
    
      arr1.forEach(v => {
        hashmap[v] = 1
      })
    
      arr2.forEach(v => {
        if (hashmap[v] === 1) {
          intersectionArray.push(v)
          hashmap[v]++
        }
      })
    
      return intersectionArray
    }
    
    intersection(firstArray, secondArray) // [1, 2]
    
    

    9. 回文字符串的判定

    function isPalindrome(word) {
      return word === word.split('').reverse().join('')
    }
    
    isPalindrome('racecar') // true
    
    

    10. 使用两个栈实现入队与出队

    function Queue () {
      this.inputStack = []
      this.outputStack = []
    }
    
    Queue.prototype.enqueue = function (item) {
      return this.inputStack.push(item)
    }
    
    Queue.prototype.dequeue = function () {
      if (this.outputStack.length <= 0) {
        // reverse stack to outputStack
        while(this.inputStack.length > 0)
          this.outputStack.push(this.inputStack.pop())
      }
    
      return this.outputStack.pop()
    }
    
    const q = new Queue()
    q.enqueue(1)
    q.enqueue(2)
    q.dequeue() // 1
    q.dequeue() // 2
    q.dequeue() // undefined
    
    

    11. 查找字符串中各字母的出现次数

    function countLetter (s) {
      const result = {}
    
      s.split('').forEach(v => {
        if (result[v]) result[v]++
        else result[v] = 1
      })
    
      return result
    }
    
    countLetter('abaabba') // {a: 4, b: 3}
    
    

    12. 原型链、原型继承

    function O (name) {
      this.name = name
      O.prototype.count++
    }
    O.prototype.count = 0
    
    const a = new O('a')
    a.name  // 'a'
    a.count // 1
    const b = new O('b')
    b.name  // 'b'
    b.count // 2
    a.count // 2
    

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