Javascript之常见算法整理（持续更新）

一、排序

1. 冒泡排序

   //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;
         }
       }
     }
   }

2. 插入排序

   //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。

3. 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
         left.push(arr[i]);
       } else {
       //如果大于基准值，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));
   }

二、字符串

1. 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;
   }

2. 翻转字符串

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

3. 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;
       }
     }
     console.log(cnt)
     return c;
   }

三、数组

1. 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));
   }

四、查找

1. 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，据说可以提高效率。但我测试的时候也许是数据量太少，并没有发现太明显的差距。。大家可以自己试验一下~（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')）

五、树的搜索/遍历

1. 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;
   }

2. 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) {
           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~

持续更新中~~~