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# Estrutura de Dados e Algoritmos em JavaScript
[](https://travis-ci.org/trekhleb/javascript-algorithms)
[](https://codecov.io/gh/trekhleb/javascript-algorithms)
Este repositório contém exemplos baseados em JavaScript de muitos
algoritmos e estruturas de dados populares.
Cada algoritmo e estrutura de dado possui seu próprio README
com explicações relacionadas e links para leitura adicional (incluindo
vídeos para YouTube)
_Leia isto em outros idiomas:_
2018-08-12 14:48:36 +08:00
[_English_ ](https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/ )
2018-08-12 14:40:05 +08:00
[_简体中文_ ](README.zh-CN.md ),
[_繁體中文_ ](README.zh-TW.md ),
[_한국어_ ](README.ko-KR.md ),
[_Polski_ ](README.pl-PL.md ),
[_Français_ ](README.fr-FR.md ),
[_Español_ ](README.es-ES.md )
## Data Structures
Uma estrutura de dados é uma maneira particular de organizar e armazenar dados em um computador para que ele possa
ser acessado e modificado de forma eficiente. Mais precisamente, uma estrutura de dados é uma coleção de dados
valores, as relações entre eles e as funções ou operações que podem ser aplicadas a
os dados.
`B` - Iniciante, `A` - Avançado
* `B` [Linked List ](src/data-structures/linked-list )
* `B` [Doubly Linked List ](src/data-structures/doubly-linked-list )
* `B` [Queue ](src/data-structures/queue )
* `B` [Stack ](src/data-structures/stack )
* `B` [Hash Table ](src/data-structures/hash-table )
* `B` [Heap ](src/data-structures/heap )
* `B` [Priority Queue ](src/data-structures/priority-queue )
* `A` [Trie ](src/data-structures/trie )
* `A` [Tree ](src/data-structures/tree )
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* `A` [Binary Search Tree ](src/data-structures/tree/binary-search-tree )
* `A` [AVL Tree ](src/data-structures/tree/avl-tree )
* `A` [Red-Black Tree ](src/data-structures/tree/red-black-tree )
* `A` [Segment Tree ](src/data-structures/tree/segment-tree ) - com exemplos de consultas min / max / sum range
* `A` [Fenwick Tree ](src/data-structures/tree/fenwick-tree ) (Árvore indexada binária)
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* `A` [Graph ](src/data-structures/graph ) (ambos dirigidos e não direcionados)
* `A` [Disjoint Set ](src/data-structures/disjoint-set )
* `A` [Bloom Filter ](src/data-structures/bloom-filter )
## Algoritmos
Um algoritmo é uma especificação inequívoca de como resolver uma classe de problemas. Isto é
um conjunto de regras que define precisamente uma sequência de operações.
`B` - Iniciante, `A` - Avançado
### Algoritmos por Tópico
* **Matemática**
* `B` [Manipulação Bit ](src/algorithms/math/bits ) - set/get/update/clear bits, multiplicação / divisão por dois, tornar negativo etc.
* `B` [Fatorial ](src/algorithms/math/factorial )
* `B` [Número de Fibonacci ](src/algorithms/math/fibonacci )
* `B` [Teste de Primalidade ](src/algorithms/math/primality-test ) (método de divisão experimental)
* `B` [Algoritmo Euclidiano ](src/algorithms/math/euclidean-algorithm ) - calcular o maior divisor comum (GCD)
* `B` [Mínimo múltiplo comum ](src/algorithms/math/least-common-multiple ) (LCM)
* `B` [Peneira de Eratóstenes ](src/algorithms/math/sieve-of-eratosthenes ) - encontrar todos os números primos até um determinado limite
* `B` [Potência de dois ](src/algorithms/math/is-power-of-two ) - verifique se o número é a potência de dois (algoritmos ingênuos e bit a bit)
* `B` [Triângulo de Pascal ](src/algorithms/math/pascal-triangle )
* `B` [Número complexo ](src/algorithms/math/complex-number ) - números complexos e operações básicas com eles
* `A` [Partição inteira ](src/algorithms/math/integer-partition )
* `A` [Algoritmo Liu Hui π ](src/algorithms/math/liu-hui ) - cálculos aproximados de π baseados em N-gons
* **Conjuntos**
* `B` [Produto cartesiano ](src/algorithms/sets/cartesian-product ) - produto de vários conjuntos
* `B` [Permutações de Fisher– ](src/algorithms/sets/fisher-yates ) - permutação aleatória de uma sequência finita
* `A` [Potência e Conjunto ](src/algorithms/sets/power-set ) - todos os subconjuntos de um conjunto
* `A` [Permutações ](src/algorithms/sets/permutations ) (com e sem repetições)
* `A` [Combinações ](src/algorithms/sets/combinations ) (com e sem repetições)
* `A` [Mais longa subsequência comum ](src/algorithms/sets/longest-common-subsequence ) (LCS)
* `A` [Maior subsequência crescente ](src/algorithms/sets/longest-increasing-subsequence )
* `A` [Supersequência Comum mais curta ](src/algorithms/sets/shortest-common-supersequence ) (SCS)
* `A` [Problema da mochila ](src/algorithms/sets/knapsack-problem ) - "0/1" e "Não consolidado"
* `A` [Máximo Subarray ](src/algorithms/sets/maximum-subarray ) - "Força bruta" e " Programação Dinâmica" versões (Kadane's)
* `A` [Soma de Combinação ](src/algorithms/sets/combination-sum ) - encontre todas as combinações que formam uma soma específica
* **Cadeia de Caracteres**
* `B` [Hamming Distance ](src/algorithms/string/hamming-distance ) - número de posições em que os símbolos são diferentes
* `A` [Levenshtein Distance ](src/algorithms/string/levenshtein-distance ) - distância mínima de edição entre duas sequências
* `A` [Knuth– – ](src/algorithms/string/knuth-morris-pratt ) (Algoritmo KMP) - pesquisa de substring (correspondência de padrão)
* `A` [Z Algorithm ](src/algorithms/string/z-algorithm ) - pesquisa de substring (correspondência de padrão)
* `A` [Rabin Karp Algorithm ](src/algorithms/string/rabin-karp ) - pesquisa de substring
* `A` [Longest Common Substring ](src/algorithms/string/longest-common-substring )
* `A` [Regular Expression Matching ](src/algorithms/string/regular-expression-matching )
* **Buscas**
* `B` [Linear Search ](src/algorithms/search/linear-search )
* `B` [Jump Search ](src/algorithms/search/jump-search ) (ou Bloquear pesquisa) - pesquisar na matriz ordenada
* `B` [Binary Search ](src/algorithms/search/binary-search ) - pesquisar na matriz ordenada
* `B` [Interpolation Search ](src/algorithms/search/interpolation-search ) - pesquisar em matriz classificada uniformemente distribuída
* **Classificação**
* `B` [Bubble Sort ](src/algorithms/sorting/bubble-sort )
* `B` [Selection Sort ](src/algorithms/sorting/selection-sort )
* `B` [Insertion Sort ](src/algorithms/sorting/insertion-sort )
* `B` [Heap Sort ](src/algorithms/sorting/heap-sort )
* `B` [Merge Sort ](src/algorithms/sorting/merge-sort )
* `B` [Quicksort ](src/algorithms/sorting/quick-sort ) - implementações local e não local
* `B` [Shellsort ](src/algorithms/sorting/shell-sort )
* `B` [Counting Sort ](src/algorithms/sorting/counting-sort )
* `B` [Radix Sort ](src/algorithms/sorting/radix-sort )
* **Arvóres**
* `B` [Depth-First Search ](src/algorithms/tree/depth-first-search ) (DFS)
* `B` [Breadth-First Search ](src/algorithms/tree/breadth-first-search ) (BFS)
* **Gráficos**
* `B` [Depth-First Search ](src/algorithms/graph/depth-first-search ) (DFS)
* `B` [Breadth-First Search ](src/algorithms/graph/breadth-first-search ) (BFS)
* `B` [Kruskal’ ](src/algorithms/graph/kruskal ) - encontrando Árvore Mínima de Abrangência (MST) para grafo não direcionado ponderado
* `A` [Dijkstra Algorithm ](src/algorithms/graph/dijkstra ) - encontrar caminhos mais curtos para todos os vértices do grafo a partir de um único vértice
* `A` [Bellman-Ford Algorithm ](src/algorithms/graph/bellman-ford ) - encontrar caminhos mais curtos para todos os vértices do grafo a partir de um único vértice
* `A` [Floyd-Warshall Algorithm ](src/algorithms/graph/floyd-warshall ) - encontrar caminhos mais curtos entre todos os pares de vértices
* `A` [Detect Cycle ](src/algorithms/graph/detect-cycle ) - para gráficos direcionados e não direcionados (versões baseadas em DFS e Conjunto Disjuntivo)
* `A` [Prim’ ](src/algorithms/graph/prim ) - encontrando Árvore Mínima de Abrangência (MST) para grafo não direcionado ponderado
* `A` [Topological Sorting ](src/algorithms/graph/topological-sorting ) - Métodos DFS
* `A` [Articulation Points ](src/algorithms/graph/articulation-points ) -O algoritmo de Tarjan (baseado em DFS)
* `A` [Bridges ](src/algorithms/graph/bridges ) - Algoritmo baseado em DFS
* `A` [Eulerian Path and Eulerian Circuit ](src/algorithms/graph/eulerian-path ) - Algoritmo de Fleury - Visite todas as bordas exatamente uma vez
* `A` [Hamiltonian Cycle ](src/algorithms/graph/hamiltonian-cycle ) - Visite todas as bordas exatamente uma vez
* `A` [Strongly Connected Components ](src/algorithms/graph/strongly-connected-components ) - Algoritmo de Kosaraju's
* `A` [Travelling Salesman Problem ](src/algorithms/graph/travelling-salesman ) - rota mais curta possível que visita cada cidade e retorna à cidade de origem
* **criptografia**
* `B` [Polynomial Hash ](src/algorithms/cryptography/polynomial-hash ) - função de hash de rolagem baseada em polinômio
* **Sem categoria**
* `B` [Tower of Hanoi ](src/algorithms/uncategorized/hanoi-tower )
* `B` [Square Matrix Rotation ](src/algorithms/uncategorized/square-matrix-rotation ) - algoritmo no local
* `B` [Jump Game ](src/algorithms/uncategorized/jump-game ) - backtracking, programação dinâmica (top-down + bottom-up) e exemplos gananciosos
* `B` [Unique Paths ](src/algorithms/uncategorized/unique-paths ) - backtracking, programação dinâmica e exemplos baseados no triângulo de Pascal
* `B` [Rain Terraces ](src/algorithms/uncategorized/rain-terraces ) - trapping problema da água da chuva (programação dinâmica e versões de força bruta)
* `A` [N-Queens Problem ](src/algorithms/uncategorized/n-queens )
* `A` [Knight's Tour ](src/algorithms/uncategorized/knight-tour )
### Algoritmos por Paradigma
Um paradigma algorítmico é um método ou abordagem genérica subjacente ao design de uma classe
de algoritmos. É uma abstração maior do que a noção de um algoritmo, assim como
algoritmo é uma abstração maior que um programa de computador.
* **Força bruta** - look at all the possibilities and selects the best solution
* `B` [Linear Search ](src/algorithms/search/linear-search )
* `B` [Rain Terraces ](src/algorithms/uncategorized/rain-terraces ) - trapping problema da água da chuva
* `A` [Maximum Subarray ](src/algorithms/sets/maximum-subarray )
* `A` [Travelling Salesman Problem ](src/algorithms/graph/travelling-salesman ) - rota mais curta possível que visita cada cidade e retorna à cidade de origem
* **Greedy** - choose the best option at the current time, without any consideration for the future
* `B` [Jump Game ](src/algorithms/uncategorized/jump-game )
* `A` [Unbound Knapsack Problem ](src/algorithms/sets/knapsack-problem )
* `A` [Dijkstra Algorithm ](src/algorithms/graph/dijkstra ) - finding shortest path to all graph vertices
* `A` [Prim’ ](src/algorithms/graph/prim ) - encontrando Árvore Mínima de Abrangência (MST) para grafo não direcionado ponderado
* `A` [Kruskal’ ](src/algorithms/graph/kruskal ) - encontrando Árvore Mínima de Abrangência (MST) para grafo não direcionado ponderado
* **Divide and Conquer** - dividir o problema em partes menores e depois resolver essas partes
* `B` [Binary Search ](src/algorithms/search/binary-search )
* `B` [Tower of Hanoi ](src/algorithms/uncategorized/hanoi-tower )
* `B` [Pascal's Triangle ](src/algorithms/math/pascal-triangle )
* `B` [Euclidean Algorithm ](src/algorithms/math/euclidean-algorithm ) - calculate the Greatest Common Divisor (GCD)
* `B` [Merge Sort ](src/algorithms/sorting/merge-sort )
* `B` [Quicksort ](src/algorithms/sorting/quick-sort )
* `B` [Tree Depth-First Search ](src/algorithms/tree/depth-first-search ) (DFS)
* `B` [Graph Depth-First Search ](src/algorithms/graph/depth-first-search ) (DFS)
* `B` [Jump Game ](src/algorithms/uncategorized/jump-game )
* `A` [Permutations ](src/algorithms/sets/permutations ) (com e sem repetições)
* `A` [Combinations ](src/algorithms/sets/combinations ) (com e sem repetições)
* **Dynamic Programming** - criar uma solução usando sub-soluções encontradas anteriormente
* `B` [Fibonacci Number ](src/algorithms/math/fibonacci )
* `B` [Jump Game ](src/algorithms/uncategorized/jump-game )
* `B` [Unique Paths ](src/algorithms/uncategorized/unique-paths )
* `B` [Rain Terraces ](src/algorithms/uncategorized/rain-terraces ) - trapping problema da água da chuva
* `A` [Levenshtein Distance ](src/algorithms/string/levenshtein-distance ) - distância mínima de edição entre duas sequências
* `A` [Longest Common Subsequence ](src/algorithms/sets/longest-common-subsequence ) (LCS)
* `A` [Longest Common Substring ](src/algorithms/string/longest-common-substring )
* `A` [Longest Increasing Subsequence ](src/algorithms/sets/longest-increasing-subsequence )
* `A` [Shortest Common Supersequence ](src/algorithms/sets/shortest-common-supersequence )
* `A` [0/1 Knapsack Problem ](src/algorithms/sets/knapsack-problem )
* `A` [Integer Partition ](src/algorithms/math/integer-partition )
* `A` [Maximum Subarray ](src/algorithms/sets/maximum-subarray )
* `A` [Bellman-Ford Algorithm ](src/algorithms/graph/bellman-ford ) - encontrando o caminho mais curto para todos os vértices do gráfico
* `A` [Floyd-Warshall Algorithm ](src/algorithms/graph/floyd-warshall ) - encontrar caminhos mais curtos entre todos os pares de vértices
* `A` [Regular Expression Matching ](src/algorithms/string/regular-expression-matching )
* **Backtracking** - da mesma forma que a força bruta, tente gerar todas as soluções possíveis, mas cada vez que você gerar a próxima solução, você testará
se satisfizer todas as condições, e só então continuar gerando soluções subseqüentes. Caso contrário, volte atrás e siga um caminho diferente para encontrar uma solução. Normalmente, a passagem DFS do espaço de estados está sendo usada.
* `B` [Jump Game ](src/algorithms/uncategorized/jump-game )
* `B` [Unique Paths ](src/algorithms/uncategorized/unique-paths )
* `A` [Hamiltonian Cycle ](src/algorithms/graph/hamiltonian-cycle ) - Visite todos os vértices exatamente uma vez
* `A` [N-Queens Problem ](src/algorithms/uncategorized/n-queens )
* `A` [Knight's Tour ](src/algorithms/uncategorized/knight-tour )
* `A` [Combination Sum ](src/algorithms/sets/combination-sum ) - encontre todas as combinações que formam uma soma específica
* **Branch & Bound** - lembre-se da solução de menor custo encontrada em cada etapa do retrocesso
pesquisar e usar o custo da solução de menor custo encontrada até o limite inferior do custo de
solução de menor custo para o problema, a fim de descartar soluções parciais com custos maiores que o
solução de menor custo encontrada até o momento. Normalmente, a travessia BFS em combinação com a passagem DFS do espaço de estados
árvore está sendo usada
## Como usar este repositório
**Instalar todas as dependências**
```
npm install
```
**Executar o ESLint**
Você pode querer executá-lo para verificar a qualidade do código.
```
npm run lint
```
**Execute todos os testes**
```
npm test
```
**Executar testes por nome**
```
npm test -- 'LinkedList'
```
**Parque infantil**
Você pode brincar com estruturas de dados e algoritmos em `./src/playground/playground.js` arquivar e escrever
testes para isso em `./src/playground/__test__/playground.test.js` .
Em seguida, basta executar o seguinte comando para testar se o código do seu playground funciona conforme o esperado:
```
npm test -- 'playground'
```
## Informação útil
### Referências
[▶ Estruturas de dados e algoritmos no YouTube ](https://www.youtube.com/playlist?list=PLLXdhg_r2hKA7DPDsunoDZ-Z769jWn4R8 )
### Notação Big O
Ordem de crescimento dos algoritmos especificados em notação Big O.
Fonte: [Notação Big-O dicas ](http://bigocheatsheet.com/ ).
Abaixo está a lista de algumas das notações Big O mais usadas e suas comparações de desempenho em relação aos diferentes tamanhos dos dados de entrada.
| Notação Big-O | Cálculos para 10 elementos | Cálculos para 100 elementos | Cálculos para 1000 elementos |
| -------------- | ---------------------------- | ----------------------------- | ------------------------------- |
| **O(1)** | 1 | 1 | 1 |
| **O(log N)** | 3 | 6 | 9 |
| **O(N)** | 10 | 100 | 1000 |
| **O(N log N)** | 30 | 600 | 9000 |
| **O(N^2)** | 100 | 10000 | 1000000 |
| **O(2^N)** | 1024 | 1.26e+29 | 1.07e+301 |
| **O(N!)** | 3628800 | 9.3e+157 | 4.02e+2567 |
### Complexidade de operações de estrutura de dados
| estrutura de dados | Acesso | Busca | Inserção | Eliminação | comentários |
| ----------------------- | :-------: | :-------: | :-------: | :-------: | :-------- |
| **Array** | 1 | n | n | n | |
| **Stack** | n | n | 1 | 1 | |
| **Queue** | n | n | 1 | 1 | |
| **Linked List** | n | n | 1 | 1 | |
| **Hash Table** | - | n | n | n | Em caso de uma função hash perfeita, os custos seriam O (1) |
| **Binary Search Tree** | n | n | n | n | No caso de custos de árvore equilibrados seria O (log (n))
| **B-Tree** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
| **Red-Black Tree** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
| **AVL Tree** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
| **Bloom Filter** | - | 1 | 1 | - | Falsos positivos são possíveis durante a pesquisa |
### Array Sorting Algorithms Complexity
| Nome | Melhor | Média | Pior | Mémoria | Estável | comentários |
| --------------------- | :-------------: | :-----------------: | :-----------------: | :-------: | :-------: | :-------- |
| **Bubble sort** | n | n< sup > 2</ sup > | n< sup > 2</ sup > | 1 | Sim | |
| **Insertion sort** | n | n< sup > 2</ sup > | n< sup > 2</ sup > | 1 | Sim | |
| **Selection sort** | n< sup > 2</ sup > | n< sup > 2</ sup > | n< sup > 2</ sup > | 1 | Não | |
| **Heap sort** | n log(n) | n log(n) | n log(n) | 1 | Não | |
| **Merge sort** | n log(n) | n log(n) | n log(n) | n | Sim | |
| **Quick sort** | n log(n) | n log(n) | n< sup > 2</ sup > | log(n) | Não | O Quicksort geralmente é feito no local com o espaço de pilha O O(log(n)) stack space |
| **Shell sort** | n log(n) | depende da sequência de lacunas | n (log(n))< sup > 2</ sup > | 1 | Não | |
| **Counting sort** | n + r | n + r | n + r | n + r | Sim | r - maior número na matriz |
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| **Radix sort** | n * k | n * k | n * k | n + k | Sim | k - comprimento da chave mais longa |
