Javascript之常见算法整理（持续更新）

摘要：所以平均来说，插入排序的时间复杂度是。显然，次方级别的时间复杂度代表着插入排序不适合数据特别多的情况，一般来说插入排序适合小数据量的排序。

更新了几个知识点~欢迎一起交流呀~

冒泡排序（复杂度O(n^2)）

//冒泡排序
function bubbleSort(arr) {
  for(var i = 0, len = arr.length; i < len - 1; ++i) {
    for(var j = 0; j < len - i - 1; ++j) {
      if (arr[j] > arr[j + 1]) {
        let temp = arr[j];
        arr[j] = arr[j + 1];
        arr[j + 1] = temp;
      }
    }
  }
  return arr;
}

插入排序（复杂度O(n^2)）

//插入排序 过程就像你拿到一副扑克牌然后对它排序一样
function insertionSort(arr) {
  var n = arr.length;
  // 我们认为arr[0]已经被排序，所以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，则将该行改为if (arr[i] <= arr[j])即可
        // 如果新元素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]);
        // 由于序列是从小到大并从后向前扫描的，所以不必再比较下标小于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;
}

当目标是升序排序，最好情况是序列本来已经是升序排序，那么只需比较n-1次，时间复杂度O(n)。最坏情况是序列本来是降序排序，那么需比较n(n-1)/2次，时间复杂度O(n^2)。所以平均来说，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代表着插入排序不适合数据特别多的情况，一般来说插入排序适合小数据量的排序。

选择排序（复杂度O(n^2)）

function selectionSort(arr) {
  var len = arr.length;
  var mi, tmp;
  for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
    mi = i;  //最小值的下标
    for (var j = i + 1; j < len; j++) {
      if (arr[j] < arr[mi]) {
        mi = j;  //比较得到最小值的下标
      }
    }
    tmp = arr[mi];
    arr[mi] = arr[i];
    arr[i] = tmp;
  }
  return arr;
}

快速排序（复杂度O(n^log(n))）

//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作为基准值
  var base = arr[0];
  //当数组长度只有1或者为空时，直接返回数组，不需要排序
  if(arr.length <= 1) return arr;
  //进行遍历
  for(var i = 1, len = arr.length; i < len; i++) {
    if(arr[i] < base) {
    //如果小于基准值，push到左边的数组（不能 <= ，否则不稳定）
      left.push(arr[i]);
    } else {
    //如果大于等于基准值，push到右边的数组
      right.push(arr[i]);
    }
  }
  //递归并且合并数组元素
  return [...qSort(left), ...[base], ...qSort(right)];    //return qSort(left).concat([base], qSort(right));
}

回文字符串

//判断回文字符串
function palindrome(str) {
  var reg = /[W\_]/g;
  var str0 = str.toLowerCase().replace(reg, "");
  var str1 = str0.split("").reverse().join("");
  return str0 === str1;
}

翻转字符串

function reverseString(str) {
  return str.split("").reverse().join("");
}

字符串中出现最多次数的字符

function findMaxDuplicateChar(str) {
  var cnt = {}, //用来记录所有的字符的出现频次
      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;
    }
  }
  return c;
}

字符串去重

function unique(s) {
  // 1.利用Set去重 2.变为数组 3.变为字符串 
  // join里一定要有""，否则会自动插入","，就得[...new Set(s)].join().replace(/,/g, "")
  return [...new Set(s)].join("")
}

字符串去除空白字符

str.replace(/s/g, "")    //去除所有空白字符
str.replace(/^s*/g, "")    //去除最前的空白字符
str.replace(/s*$/g, "")    //去除最后的空白字符
str.replace(/(^s*)|(s*$)/g, "")    //去除最前和最后的空白字符

数组去重

利用新数组

function uniqueArray(arr) {
 var temp = [];
 for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
   if (temp.indexOf(arr[i]) === -1) {
   // if (arr.indexOf(arr[i]) === i) {
     temp.push(arr[i]);
   }
 }
 return temp;
}

对原数组splice

function uniqueArray(arr) {
  for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
     if (arr.indexOf(arr[i]) != i) {
         arr.splice(i,1);    //删除重复元素
         i--;    //数组下标回退
     }
  }
  return arr;
}

对原数组filter

function uniqueArray(arr) {
  return arr.filter((item, index, thisArr) => {
    return thisArr.indexOf(item) === index;
  })
}

利用Set

function uniqueArray(arr) {
 return Array.from(new Set(arr));
 //return [...new Set(arr)];  使用扩展运算符效果一致
}

利用简单对象映射（缺点：无法正确识别数组元素为"1"与1的区别）

function uniqueArray(arr) {
  var map = {},
    ret = [];
  for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
    var item = arr[i];
    if (!map[item]) {
      map[item] = true;
      ret.push(item);
    }
  }
  return ret;
}

针对以上做法缺点，可以将普通对象改为Map对象

function uniqueArray(arr) {
  var map = new Map(),
      ret = [];
  for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
    var item = arr[i];
    if (!map.get(item)) {
      map.set(item, true);
      ret.push(item);
    }
  }
  return ret;    
}

利用sort（缺点：数组顺序被打乱）

function uniqueArray(arr) {
  arr.sort();
  var temp = arr[0];
  for (var i = 1; i < arr.length; i++) {
    if (arr[i] == temp) {
      arr.splice(i, 1); //删除重复元素
    } else {
      temp = arr[i];
    }
  }
  return arr;
}

嗯。还是Array.from(new Set(arr))最好（lan）(￣▽￣)"

数组扁平化
arr = [1, [2, 3], [4, 5, [6]]];
flatten(arr) = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

数组->字符串->数组 （不合适数字+字符数组，因为数字会被转成字符串）

arr.join().split(",")
arr.toString().split(",")

Array自带

arr.flat(Infinity)

递归实现

function flatten(arr) {
  var ret = [];
  for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
    if (Array.isArray(arr[i])) {
      ret.push.apply(ret, flatten(arr[i]));
      // ret = ret.concat(flatten(arr[i]));
    } else {
      ret.push(arr[i]);
    }
  }
  return ret;
}

some实现

function flatten(arr) {
  while (arr.some(item => Array.isArray(item))) {
    arr = [].concat.apply([], arr); //一次降一维
    //arr = [].concat(...arr); //使用展开运算符 效果一致
  }
  return arr;
}

reduce实现

function flatten(arr) {
  return arr.reduce((total, currentValue) => {
    return total.concat(Array.isArray(currentValue) ? flatten(currentValue) : currentValue);
  }, []);
}

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);
  }
}

将二分查找运用到之前的插入排序中，形成二分插入排序，据说因为二分查找提高了原来顺序查找的效率，所以可以提高效率。

//二分插入排序（折半插入排序）
function binary_insertionSort(arr) {
  var len = arr.length,
      l, r, m;
  for (var i = 1; i < len; i++) {
    l = 0;
    r = i - 1;
    while(l <= r) {
        m = parseInt((l + r) / 2);
      if (arr[i] < arr[m]) {
          r = m - 1;
      } else {
        l = m + 1;
      }
    }
    arr.splice(r + 1, 0, arr.splice(i, 1)[0]);
  }
  return arr;
}

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;
}

//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;
}

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;
}

//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 && node.nextElementSibling) {
        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;
}

广搜的递归版本我需要使用到函数体外的变量i，不知道大家有没有更好的方法，恳请赐教~

随机选取任意范围的数字

function getRandomNumber(left, right) {
  var len = right - left + 1;
  return Math.floor(Math.random() * len + left);
}

求解斐波那契数列（0，1，1，2，3...）的某一项

function fb(n) {
  var a = 1,
      b = 1,
      ret;
  if(n == 0) ret = 0;
  else if(n == 1 || n == 2) ret = 1;
  for(var i=3; i<=n; ++i) {
      ret = a + b;
      a = b;
      b = ret;
  }
  return ret;
}

持续更新中~~~