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JavaScript數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法

EastWoodYang / 3013人閱讀

摘要:棧被稱為一種后入先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。散列使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)叫做散列表。這些操作需要求助于其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),比如下面介紹的二叉查找樹。

前言

在過去的幾年中,得益于Node.js的興起,JavaScript越來越廣泛地用于服務(wù)器端編程。鑒于JavaScript語言已經(jīng)走出了瀏覽器,程序員發(fā)現(xiàn)他們需要更多傳統(tǒng)語言(比如C++和Java)提供的工具。這些工具包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(如鏈表,棧,隊列,圖等),也包括傳統(tǒng)的排序和查找算法。本文主要是總結(jié)什么情況下使用何種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較好,并沒有細講里面的原理和實現(xiàn)方式,僅僅提供給閱讀過《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法》的同學作為總結(jié)和參考筆記,如果未細究過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的同學,本文也可以作為一個方向,希望能引導你去深究數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法。

為什么要學習數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法對于很多前端工程師來說,一直覺得是可有可無的,但其實不然,個人覺得,前端工程師其實是最需要重視數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的人,因為前端所做的東西是用戶訪問網(wǎng)站第一眼看到的東西,特別在移動浪潮到來之后,對用戶體驗越來越高,對前端提出了更高的要求,面對越來越復雜的產(chǎn)品,需要堅實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法基礎(chǔ)才能駕馭。
如果沒有學習過計算機科學的程序員,當我們在處理一些問題時,比較熟悉的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是數(shù)組,數(shù)組無疑是一個很好的選擇。但很多時候,對于很多復雜的問題,數(shù)組就顯得太過簡陋了,當學習了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法之后,對于很多編程問題,當想到一個合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)后,設(shè)計、實現(xiàn)和解決這些問題的算法就手到擒來。

相關(guān)知識點——數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、排序算法和查找算法

相關(guān)講解細分:
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):列表、棧、隊列、鏈表、字典、散列、圖和二叉查找樹
排序算法:冒泡排序、選擇排序、插入排序、希爾排序、歸并排序和快速排序
查找算法:順序查找和二分查找

列表

在日常生活中,人們經(jīng)常使用列表:待辦事項列表、購物清單、最佳十名榜單等等。而計算機程序也在使用列表,在下面的條件下,選擇列表作為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就顯得尤為有用:

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為簡單

不需要在一個長序列中查找元素,或者對其進行排序

反之,如果數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常復雜,列表的作用就沒有那么大了。

棧是一種特殊的列表,棧內(nèi)的元素只能通過列表的一端訪問,這一端稱為棧頂。想象一下,我們平常在飯館見到的一摞盤子就是現(xiàn)實世界常見的棧的例子,只能從最上面取盤子,盤子洗干凈后,也只能放在最上面。棧被稱為一種后入先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。是一種高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),因為數(shù)據(jù)只能在棧頂添加或刪除,所以這樣的操作很快。
使用條件:

只要數(shù)據(jù)的保存滿足后入先出或先進后出的原理,都優(yōu)先考慮使用棧

隊列

隊列也是一種列表,不同的是隊列只能在隊尾插入元素,在隊首刪除元素。想象一下,我們在銀行排隊,排在最前面的人第一個辦理業(yè)務(wù),而后面來的人只能排在隊伍的后面,直到輪到他們?yōu)橹埂?br>使用條件:

只要數(shù)據(jù)的保存滿足先進先出、后入后出的原理,都優(yōu)先考慮使用隊列

常見應(yīng)用場景:

隊列主要用在和時間有關(guān)的地方,特別是操作系統(tǒng)中,隊列是實現(xiàn)多任務(wù)的重要機制

消息機制可以通過隊列來實現(xiàn),進程調(diào)度也是使用隊列來實現(xiàn)

鏈表

鏈表也是一種列表,為什么需要出現(xiàn)鏈表,JavaScript中數(shù)組的主要問題時,它們被實現(xiàn)成了對象,與其他語言(比如C++和Java)的數(shù)組相對,效率很低。如果你發(fā)現(xiàn)數(shù)組在實際使用時很慢,就可以考慮使用鏈表來代替它。
使用條件:

鏈表幾乎可以用在任何可以使用一維數(shù)組的情況中。如果需要隨機訪問,數(shù)組仍然是更好的選擇。

字典

字典是一種以鍵-值對行駛存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),JavaScript中的Object類就是以字典的形式設(shè)計的。JavaScript可以通過實現(xiàn)字典類,讓這種字典類型的對象使用起來更加簡單,字典可以實現(xiàn)對象擁有的常見功能,并相應(yīng)拓展自己想要的功能,而對象在JavaScript編寫中隨處可見,所以字典的作用也異常明顯了。

散列

散列(也稱為哈希表)是一種的常用的數(shù)組存儲技術(shù),散列后的數(shù)組可以快速地插入或取用。散列使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)叫做散列表。在散列表上插入、刪除和取用數(shù)據(jù)都非常快,但對于查找操作來說卻效率低下,比如查找一組數(shù)組中的最大值和最小值。這些操作需要求助于其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),比如下面介紹的二叉查找樹。

散列表在JavaScript中可以基于數(shù)組去進行設(shè)計。數(shù)組的長度是預(yù)先設(shè)定的,所有元素根據(jù)和該元素對應(yīng)的鍵,保存在數(shù)組的特定位置,這里的鍵和對象的鍵是類似的概念。使用散列表存儲數(shù)組時,通過一個散列函數(shù)將鍵映射為一個數(shù)字,這個數(shù)字的范圍是0到散列表的長度。

但是即使使用一個高效的散列函數(shù),依然存在將兩個鍵映射為同一個值的可能,這種現(xiàn)象叫做碰撞。常見碰撞的處理方法有:開鏈法線性探測法(具體概念有興趣的可以網(wǎng)上自信了解)

使用條件:

可以用于數(shù)據(jù)的插入、刪除和取用,不適用于查找數(shù)據(jù)

圖由邊的集合及頂點的集合組成。地圖是我們身邊很常見的現(xiàn)實場景,比如每兩個城鎮(zhèn)都由某種道路相連。上面的每個城鎮(zhèn)可以看作一個頂點,連接城鎮(zhèn)的道路便是邊。邊由頂點對(v1, v2)定義,v1和v2分別是圖中的兩個頂點。頂點也有權(quán)重,也成為成本。如果一個圖的頂點對是有序的,則稱之為有向圖(例如常見的流程圖),反之,稱之為無序圖。
使用場景(用圖對現(xiàn)實中的系統(tǒng)建模):

交通系統(tǒng),可以用頂點表示街道的十字路口,邊可以表示街道。加權(quán)的邊可以表示限速或者車道的數(shù)量??梢杂迷撓到y(tǒng)判斷最佳路線及最有可能堵車的街道。

任何運輸系統(tǒng)都可以用圖來建模。比如,航空公司可以用圖來為其飛行系統(tǒng)建模。將每個機場看成頂點,將經(jīng)過兩個頂點的每條航線看作一條邊。加權(quán)的邊可以表示從一個機場到另一個機場的航班成本,或兩個機場間的距離,這取決于建模的對象是什么。

搜索圖的算法主要有兩種: 深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索。

二叉樹和二叉查找樹

樹是計算機科學中經(jīng)常用到的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。樹是一種非線性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),以分層的方式存儲數(shù)據(jù)。
二叉樹每個節(jié)點的子節(jié)點不允許超過兩個。一個父節(jié)點的兩個子節(jié)點分別稱為左節(jié)點和右節(jié)點,通過將子節(jié)點的個數(shù)限定為2,可以寫出高效的程序在樹中插入、查找和刪除數(shù)據(jù)。
二叉查找樹(BST)是一種特殊的二叉樹,相對較小的值保存在左節(jié)點中,較大的值保存在右節(jié)點中。這一特性使得查找的效率很高,對于數(shù)值型和非數(shù)值型的數(shù)據(jù),比如單詞和字符串,都是如此。
二叉查找樹實現(xiàn)方法

function Node(data, left, right) { // 創(chuàng)建節(jié)點
  this.data = data;
  this.left = left;
  this.right = right;
  this.show = show
}

function show () { // 顯示樹的數(shù)據(jù)
  return this.data
}

function BST () { // 二叉查找樹類
  this.root = null;
  this.insert = insert;
  this.inOrder = inOrder; // inOrder是遍歷BST的方式
}

function insert (data) { // 向樹中插入數(shù)據(jù)
  var n = new Node(data, null, null)
  if (this.root == null) {
    this.root = n;
  } else {
    var current = this.root;
    var parent;
    while (true) {
      parent = current
      if (data < current.data) {
        current = current.left;
        if (current == null) {
          parent.left = n;
          break;
        }
      } else {
        current = current.right;
        if (current == null) {
          parent.right = n;
          break;
        }
      }
    }
  }
}


遍歷BST的方式有三種:中序遍歷(以升序訪問樹中所有節(jié)點,先訪問左節(jié)點,再訪問根節(jié)點,最后訪問右節(jié)點)【10 22 30 56 77 81 92】、先序遍歷(先訪問根節(jié)點,再以同樣的方式訪問左節(jié)點和右節(jié)點)【56 22 10 30 81 77 92】、后序遍歷(先訪問葉子節(jié)點,從左子樹到右子樹,再到根節(jié)點)【10 30 22 77 92 81 56】

排序算法 基本排序算法

基本排序算法,其核心思想是指對一組數(shù)組按照一定的順序重新排列。重新排列時用到的技術(shù)是一組嵌套的for循環(huán)。其中外循環(huán)會遍歷數(shù)組的每一項,內(nèi)循環(huán)則用于比較元素。

冒泡排序

冒泡排序是一種簡單的排序算法。它重復地走訪過要排序的數(shù)列,一次比較兩個元素,如果它們的順序錯誤就把它們交換過來。走訪數(shù)列的工作是重復地進行直到?jīng)]有再需要交換,也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。這個算法的名字由來是因為越小的元素會經(jīng)由交換慢慢“浮”到數(shù)列的頂端。

function bubbleSort (arr) {
    var i = arr.length;
    while (i > 0) {
        var pos = 0
        for (var j = 0; j < i; j++) {
            if (arr[j] > arr[j+1]){
                pos = j
                var temp = arr[j]
                arr[j] = arr[j+1]
                arr[j+1] = temp
            }
        }
        i = pos
    }
    return arr
}
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
console.log(bubbleSort(arr));//[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]

選擇排序

選擇排序(Selection-sort)是一種簡單直觀的排序算法。它的工作原理:首先在未排序序列中找到最?。ù螅┰?,存放到排序序列的起始位置,然后,再從剩余未排序元素中繼續(xù)尋找最?。ù螅┰?,然后放到已排序序列的末尾。以此類推,直到所有元素均排序完畢。

function selectionSort (arr) {
    var len = arr.length;
    var minIndex, temp;
    for (var i = 0; i < len-1; i++) {
        minIndex = i;
        for (var j = i+1; j < len; j++) {
            if (arr[j] < arr[minIndex]) {
                minIndex = j
            }
        }
        temp = arr[minIndex]
        arr[minIndex] = arr[i]
        arr[i] = temp
    }
    return arr
}
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
console.log(selectionSort(arr));//[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]

插入排序

插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一種簡單直觀的排序算法。它的工作原理是通過構(gòu)建有序序列,對于未排序數(shù)據(jù),在已排序序列中從后向前掃描,找到相應(yīng)位置并插入。插入排序在實現(xiàn)上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的額外空間的排序),因而在從后向前掃描過程中,需要反復把已排序元素逐步向后挪位,為最新元素提供插入空間。

function insertSort (arr) {
    var len = arr.length
    for (i = 1; i < len; i++) {
        var key = arr[i]
        var j = i - 1
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j+1] = arr[j]
            j--;
        }
        arr[j+1] = key
    }
    return arr
}
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
console.log(insertSort(arr));//[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]

高級排序算法

高級數(shù)據(jù)排序算法,通常用于處理大型數(shù)據(jù)集的最高效排序算法,它們處理的數(shù)據(jù)集可以達到上百萬個元素,而不僅僅是幾百個或者幾千個,下面我們將介紹希爾排序、歸并排序和快速排序。

希爾排序

1959年Shell發(fā)明,第一個突破O(n^2)的排序算法;是簡單插入排序的改進版;它與插入排序的不同之處在于,它會優(yōu)先比較距離較遠的元素。希爾排序又叫縮小增量排序。
希爾排序的核心在于間隔序列的設(shè)定。既可以提前設(shè)定好間隔序列,也可以動態(tài)的定義間隔序列。

function shellSort (arr) {
    var len = arr.length;
    var temp, gap = 1;
    while (gap < len /3 ) {
        gap = gap * 3 + 1
    }
    while (gap >= 1) {
        for (var i = gap; i < len; i++) {
            temp = arr[i]
            for (var j = i - gap; j >= 0 && arr[j] > temp; j-=gap) {
                arr[j+gap] = arr[j]
            }
            arr[j+gap] = temp
        }
        gap = (gap - 1) / 3
    }
    return arr
}
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
console.log(shellSort(arr));//[2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50]

歸并排序

歸并排序是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一個非常典型的應(yīng)用。歸并排序是一種穩(wěn)定的排序方法。將已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每個子序列有序,再使子序列段間有序。若將兩個有序表合并成一個有序表,稱為2-路歸并。

function mergeSort (arr) {
    var len = arr.length
    if (len < 2) {
        return arr
    }
    var middle = Math.floor(len / 2)
    var left = arr.slice(0, middle)
    var right = arr.slice(middle)
    return merge (mergeSort(left), mergeSort(right));
}
function merge (left, right) {
    var result = []
    while (left.length && right.length) {
        if (left[0] < right[0]) {
            result.push(left.shift())
        } else {
            result.push(right.shift())
        }
    }
    while (left.length) {
        result.push(left.shift())
    }
    while (right.length) {
        result.push(right.shift())
    }
    return result
}
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
console.log(mergeSort(arr));

快速排序

快速排序是處理 大數(shù)據(jù)集最快的排序算法之一。它是一種分而治之的算法,通過遞歸的方法將數(shù)據(jù)依次分解為包含較小元素和較大元素的不同子序列。該算法不斷重復這個步驟知道所有數(shù)據(jù)都是有序的。
這個算法首先要在列表中選擇一個元素作為基準值。數(shù)據(jù)排序圍繞基準值進行,將列表中小于基準值的元素移到數(shù)組的底部,將大于基準值的元素移到數(shù)組的頂部。

function qSort (arr) {
    if (arr.length == 0) {
        return []
    }
    var left = []
    var right = []
    var pivot = arr[0]
    for (var i = 1; i < arr.length; i++) {
        if (arr[i] < pivot) {
            left.push(arr[i])
        } else {
            right.push(arr[i])
        }
    }
    return qSort(left).concat(pivot, qSort(right))
}
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
console.log(qSort(arr));

檢索算法

在列表中查找數(shù)據(jù)有兩種方式:順序查找和二分查找。順序查找適用于元素隨機排列的列表;二分查找適用于元素已排序的列表。二分查找效率更高,但是必須在進行查找之前花費額外的時間將列表中的元素排序。

順序查找

對于查找數(shù)據(jù),最簡單的方法就是從列表的第一個元素開始對列表元素逐個進行判斷,直到找到了想要的結(jié)果,或者直到列表結(jié)尾也沒有找到。這種方法稱為順序查找,有時也被稱為線性查找。

function seqSearch (arr, data) {
  for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
    if (arr[i] == data) {
      return i;
    }
  }
  return -1;
}
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
console.log(seqSearch(arr, 15))
二分查找

二分法查找,也稱折半查找,是一種在有序數(shù)組中查找特定元素的搜索算法。查找過程可以分為以下步驟:

首先,從有序數(shù)組的中間的元素開始搜索,如果該元素正好是目標元素(即要查找的元素),則搜索過程結(jié)束,否則進行下一步。

如果目標元素大于或者小于中間元素,則在數(shù)組大于或小于中間元素的那一半?yún)^(qū)域查找,然后重復第一步的操作。

如果某一步數(shù)組為空,則表示找不到目標元素。

function binSearch (arr, data) {
    var low = 0;
    var high = arr.length - 1
    while (low <= high) {
        var middle = Math.floor((low + high) / 2)
        if (arr[middle] < data) {
            low = middle + 1
        } else if (arr[middle] > data) {
            high = middle - 1
        } else {
            return middle
        }
    }
    return -1
}
var arr=[3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
console.log(binSearch(arr, 15))
最后

非常謝謝觀看,看到這里相信很不容易,畢竟相對枯燥的知識點很多,但卻是必不可少的。希望這篇文章能讓你對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法有一個新的認識,或者產(chǎn)生一些新的想法,那么寫這篇文章的意義就達到了,當然發(fā)現(xiàn)文章寫得有問題的,也非常歡迎指出,一起共同成長。

歡迎關(guān)注我的github----https://github.com/zoro-web/blog,你的關(guān)注是我整理知識的更大動力,我的博客會定期整理發(fā)布一些文章。

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    zgbgx 評論0 收藏0
  • Nicolas講算法:Computer Science in JavaScript

    摘要:使用來描述算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的教程很少,目前市面上用描述算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的書屈指可數(shù),并且就我看過的那本而言我只看過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法語言描述質(zhì)量實在堪憂。 使用JavaScript來描述算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的教程很少, 目前市面上用JS描述算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的書屈指可數(shù),并且就我看過的那本而言(我只看過《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法 JavaScript 語言描述》)質(zhì)量實在堪憂。碰巧有次看到Nicolas博客中的C...

    codergarden 評論0 收藏0
  • 十大經(jīng)典排序算法總結(jié)(Javascript描述)

    摘要:算法描述冒泡排序是一種簡單的排序算法。算法描述和實現(xiàn)一般來說,插入排序都采用在數(shù)組上實現(xiàn)。平均情況希爾排序年發(fā)明第一個突破的排序算法是簡單插入排序的改進版它與插入排序的不同之處在于,它會優(yōu)先比較距離較遠的元素。 前言 讀者自行嘗試可以想看源碼戳這,博主在github建了個庫,讀者可以Clone下來本地嘗試。此博文配合源碼體驗更棒哦~~~ 個人博客:Damonare的個人博客 原文地址:...

    Binguner 評論0 收藏0
  • CSS技巧 - 收藏集 - 掘金

    摘要:筆者作為一位,將工作以來用到的各種優(yōu)秀資料神器及框架整理在此,畢竟好記性不如爛鍵盤,此前端知識點大百科全書前端掘金,,不定期更新技巧前端掘金技巧,偶爾更新。計算數(shù)組的極值技巧使你的更加專業(yè)前端掘金一個幫你提升技巧的收藏集。 CSS 樣式畫各種圖形 - 前端 - 掘金下面是一些我在 CSS 中經(jīng)常用到的圖案,還有一些是在css-tricks看到的。記錄一下,以后會用到。會持續(xù)更新… 一、...

    Jonathan Shieber 評論0 收藏0

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