前端算法收集库

前端算法代码收集库

旨在帮助大家提高javascript编码水平，代码规范，面对面试官问最难的算法问题也能从容应对

这是一个常见的js算法面试题收集库，包含测试，欢迎start，如果库中没有的算法，欢迎提issue或者PR，补全。

提到算法，这里就要说下时间复杂度。
时间复杂度：算法的时间复杂度是一个函数，描述了算法的运行时间。时间复杂度越低，效率越高。

俗话说，无规矩不成方圆，所以平时一定要养成良好的编码习惯

• Code Guide
• 在js开发前需要的东西(规范)

学习测试和持续集成(Continuous Integration，简称CI，意思是，在一个项目中，任何人对代码库的任何改动，都会触发CI服务器自动对项目进行构建，自动运行测试，甚至自动部署到测试环境。这样做的好处就是，随时发现问题，随时修复。因为修复问题的成本随着时间的推移而增长，越早发现，修复成本越低)。

• javascript CI篇
• 测试框架 Mocha 实例教程
• karma 测试框架的前世今生

4.1 二分查找

算法介绍

二分法查找，也称折半查找，是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。查找过程可以分为以下步骤：
（1）首先，从有序数组的中间的元素开始搜索，如果该元素正好是目标元素（即要查找的元素），则搜索过程结束，否则进行下一步。
（2）如果目标元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半区域查找，然后重复第一步的操作。
（3）如果某一步数组为空，则表示找不到目标元素。

参考代码:

非递归算法

function binary_search(arr,key){
  var low=0,
  high=arr.length-1;
  while(low<=high){
     var mid=parseInt((high+low)/2);
     if(key==arr[mid]){
        return mid;
     }else if(key>arr[mid]){
        low=mid+1;
     }else if(key<arr[mid]){
        high=mid-1;
    }else{
      return -1;
    }
  }
};
var arr=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,23,44,86];
var result=binary_search(arr,10);
alert(result); // 9 返回目标元素的索引值

递归算法

function binary_search(arr,low,high,key){
  if(low>high){
    return -1;   
  }
  var mid=parseInt((high+low)/2);
  if(arr[mid]==key){
    return mid;
  }else if(arr[mid]>key){
    high=mid-1;
    return binary_search(arr,low,high,key);
  }else if(arr[mid]<key){
    low=mid+1;
    return binary_search(arr,low,high,key);
  }
};
var arr=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,23,44,86];
var result=binary_search(arr,0,13,10);
alert(result); // 9 返回目标元素的索引值

4.2 排序

4.2.1 冒泡排序

算法介绍

解析:

1. 比较相邻的两个元素，如果前一个比后一个大，则交换位置。
2. 第一轮的时候最后一个元素应该是最大的一个。
3. 按照步骤一的方法进行相邻两个元素的比较，这个时候由于最后一个元素已经是最大的了，所以最后一个元素不用比较。

js代码实现

function bubble_sort(arr){
  for(var i=0;i<arr.length-1;i++){
    for(var j=0;j<arr.length-i-1;j++){
      if(arr[j]>arr[j+1]){
        var swap=arr[j];
        arr[j]=arr[j+1];
        arr[j+1]=swap;
      }
    }
  }
}

var arr=[3,1,5,7,2,4,9,6,10,8];
bubble_sort(arr);
console.log(arr);

4.2.2快速排序

js代码实现
解析：快速排序是对冒泡排序的一种改进，第一趟排序时将数据分成两部分，一部分比另一部分的所有数据都要小。然后递归调用，在两边都实行快速排序。

function quick_sort(arr){
  if(arr.length<=1){
    return arr;
  }
  var pivotIndex=Math.floor(arr.length/2);
  var pivot=arr.splice(pivotIndex,1)[0];

  var left=[];
  var right=[];
  for(var i=0;i<arr.length;i++){
    if(arr[i]<pivot){
      left.push(arr[i]);
    }else{
      right.push(arr[i]);
    }
  }

  return quick_sort(left).concat([pivot],quick_sort(right));
}

var arr=[5,6,2,1,3,8,7,1,2,3,4,7];
console.log(quick_sort(arr));

4.2.3 插入排序

算法介绍

解析：

1. 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
2. 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
3. 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置
4. 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
5. 将新元素插入到下一位置中
6. 重复步骤2

js代码实现

function insert_sort(arr){
  var i=1,
  j,key,len=arr.length;
  for(;i<len;i++){
    var j=i;
    var key=arr[j];
    while(--j>-1){
      if(arr[j]>key){
        arr[j+1]=arr[j];
      }else{
        break;
      }
    }

    arr[j+1]=key;
  }

  return arr;
}

insert_sort([2,34,54,2,5,1,7]);

这个库暂时只收集了很小的一部分，欢迎留言或者提issue或者PR补充常见算法，让更多的人学习。