2018-07-27 02:53:02 +08:00
# JavaScript Algorytmy i Struktury Danych
[](https://travis-ci.org/trekhleb/javascript-algorithms)
[](https://codecov.io/gh/trekhleb/javascript-algorithms)
To repozytorium zawiera wiele przykładów JavaScript opartych na
znanych algorytmach i strukturach danych.
Każdy algorytm i struktura danych zawiera osobny plik README
2018-07-27 03:11:42 +08:00
wraz z powiązanymi wyjaśnieniami i odnośnikami do dalszego czytania
(włącznie z tymi do YouTube videos).
2018-07-27 02:53:02 +08:00
_Read this in other languages:_
[_English_ ](https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/ )
2018-07-27 03:11:42 +08:00
[_简体中文_ ](README.zh-CN.md ),
[_繁體中文_ ](README.zh-TW.md ),
2018-07-27 14:16:55 +08:00
[_한국어_ ](README.ko-KR.md ),
2018-12-11 11:52:58 +08:00
[_日本語_ ](README.ja-JP.md ),
2018-08-10 21:33:58 +08:00
[_Français_ ](README.fr-FR.md ),
2018-08-12 14:48:36 +08:00
[_Español_ ](README.es-ES.md ),
2020-11-03 01:44:48 +08:00
[_Português_ ](README.pt-BR.md ),
[_Türk_ ](README.tr-TR.md )
2018-07-27 02:53:02 +08:00
## Struktury Danych
2018-07-27 03:11:42 +08:00
Struktura danych to sposób uporządkowania i przechowywania informacji w
komputerze żeby mogłaby być sprawnie dostępna i efektywnie zmodyfikowana.
Dokładniej, struktura danych jest zbiorem wartości danych, relacjami
pomiędzy nimi, zadaniami lub działaniami, które mogą dotyczyć danych.
2018-07-27 02:53:02 +08:00
`B` - Początkujący, `A` - Zaawansowany
* `B` [Lista ](src/data-structures/linked-list )
* `B` [Lista Dwukierunkowa ](src/data-structures/doubly-linked-list )
* `B` [Kolejka ](src/data-structures/queue )
* `B` [Stos ](src/data-structures/stack )
* `B` [Tabela Skrótu ](src/data-structures/hash-table )
* `B` [Sterta ](src/data-structures/heap )
* `B` [Kolejka Priorytetowa ](src/data-structures/priority-queue )
* `A` [Trie ](src/data-structures/trie )
* `A` [Drzewo ](src/data-structures/tree )
2018-08-12 14:48:36 +08:00
* `A` [Wyszukiwanie Binarne ](src/data-structures/tree/binary-search-tree )
* `A` [AVL Drzewo ](src/data-structures/tree/avl-tree )
* `A` [Drzewa czerwono-czarne ](src/data-structures/tree/red-black-tree )
* `A` [Drzewo Segmentu ](src/data-structures/tree/segment-tree ) - z przykładami zapytań o min / max / sumie sum
* `A` [Drzewo Fenwicka ](src/data-structures/tree/fenwick-tree ) (Drzewo Indeksowane Binarnie)
2018-07-27 02:53:02 +08:00
* `A` [Graf ](src/data-structures/graph ) (zarówno skierowane i nieukierunkowane)
* `A` [Rozłączny Zestaw ](src/data-structures/disjoint-set )
* `A` [Filtr Blooma ](src/data-structures/bloom-filter )
## Algorytmy
2018-07-27 03:11:42 +08:00
Algorytm jest to skończony ciąg jasno zdefiniowanych czynności, koniecznych
do wykonania pewnego rodzaju zadań. Sposób postępowania prowadzący do
rozwiązania problemu.
2018-07-27 02:53:02 +08:00
`B` - Początkujący, `A` - Zaawansowany
### Algorytmy według tematu
* **Matematyka**
* `B` [Manipulacja Bitami ](src/algorithms/math/bits ) - ustaw / uzyskaj / aktualizuj / usuwaj bity, mnożenie / dzielenie przez dwa, tworzenie negatywów itp.
* `B` [Silna ](src/algorithms/math/factorial )
* `B` [Ciąg Fibonacciego ](src/algorithms/math/fibonacci )
* `B` [Test Pierwszorzędności ](src/algorithms/math/primality-test ) (metoda podziału na próby)
* `B` [Algorytm Euclideana ](src/algorithms/math/euclidean-algorithm ) - obliczyć Największy Wspólny Dzielnik (GCD)
* `B` [Najmniejsza Wspólna Wielokrotność ](src/algorithms/math/least-common-multiple ) (LCM)
* `B` [Sito Eratosthenes-a ](src/algorithms/math/sieve-of-eratosthenes ) - znajdowanie wszystkich liczb pierwszych do określonego limitu
* `B` [Jest Potęgą Dwójki ](src/algorithms/math/is-power-of-two ) - sprawdź, czy liczba jest potęgą dwóch (algorytmy naiwne i bitowe)
* `B` [Trójkąt Pascala ](src/algorithms/math/pascal-triangle )
* `A` [Partycja Całkowita ](src/algorithms/math/integer-partition )
* `A` [Algorytm Liu Huia ](src/algorithms/math/liu-hui ) - przybliżone obliczenia na podstawie N-gonów
* **Zestawy**
* `B` [Produkt Kartezyjny ](src/algorithms/sets/cartesian-product ) - wynik wielu zestawów
* `B` [Przetasowanie Fisher Yates-a ](src/algorithms/sets/fisher-yates ) - losowa permutacja kończącej się serii
* `A` [Zestaw Zasilający ](src/algorithms/sets/power-set ) - podzbiór wszystkich serii
* `A` [Permutacje ](src/algorithms/sets/permutations ) (z albo bez powtórzeń)
* `A` [Kombinacje ](src/algorithms/sets/combinations ) (z albo bez powtórzeń)
* `A` [Najdłuższa Wspólna Podsekwencja ](src/algorithms/sets/longest-common-subsequence ) (LCS)
* `A` [Najdłuższa Wzrostająca Podsekwencja ](src/algorithms/sets/longest-increasing-subsequence )
* `A` [Najkrótsza Wspólna Supersekwencja ](src/algorithms/sets/shortest-common-supersequence ) (SCS)
* `A` [Problem Knapsacka ](src/algorithms/sets/knapsack-problem ) - "0/1" i "Rozwiązany"
* `A` [Maksymalna Podtablica ](src/algorithms/sets/maximum-subarray ) - "Metoda Siłowa" i "Dynamiczne Programowanie" (Kadane-a) wersje
* `A` [Suma Kombinacji ](src/algorithms/sets/combination-sum ) -
znajdź wszystkie kombinacje, które tworzą określoną sumę
* **Łańcuchy**
* `B` [Odległość Hamminga ](src/algorithms/string/hamming-distance ) - liczba pozycji, w których symbole są różne
* `A` [Odległość Levenshteina ](src/algorithms/string/levenshtein-distance ) - minimalna odległość edycji między dwiema sekwencjami
* `A` [Algorytm Knuth– – ](src/algorithms/string/knuth-morris-pratt ) (Algorytm KMP) - dopasowywanie wzorców (dopasowywanie wzorców)
* `A` [Algorytm Z ](src/algorithms/string/z-algorithm ) - szukanie podłańcucha(dopasowywanie wzorców)
* `A` [Algorytm Rabin Karpa ](src/algorithms/string/rabin-karp ) - szukanie podłańcucha
* `A` [Najdłuższa Wspólna Podłańcucha ](src/algorithms/string/longest-common-substring )
* `A` [Dopasowanie Wyrażeń Regularnych ](src/algorithms/string/regular-expression-matching )
* **Szukanie**
* `B` [Wyszukiwanie Liniowe ](src/algorithms/search/linear-search )
* `B` [Jump Search ](src/algorithms/search/jump-search ) (lub Przeszukiwanie Bloku) - szukaj w posortowanej tablicy
* `B` [Wyszukiwanie Binarne ](src/algorithms/search/binary-search ) - szukaj w posortowanej tablicy
* `B` [Wyszukiwanie Interpolacyjne ](src/algorithms/search/interpolation-search ) - szukaj w równomiernie rozłożonej, posortowanej tablicy
* **Sortowanie**
* `B` [Sortowanie bąbelkowe ](src/algorithms/sorting/bubble-sort )
* `B` [Sortowanie przez wymiane ](src/algorithms/sorting/selection-sort )
* `B` [Sortowanie przez wstawianie ](src/algorithms/sorting/insertion-sort )
* `B` [Sortowanie stogowe ](src/algorithms/sorting/heap-sort )
* `B` [Sortowanie przez scalanie ](src/algorithms/sorting/merge-sort )
* `B` [Sortowanie szybkie ](src/algorithms/sorting/quick-sort ) - wdrożenia w miejscu i nie na miejscu
* `B` [Sortowanie Shella ](src/algorithms/sorting/shell-sort )
* `B` [Sortowanie przez zliczanie ](src/algorithms/sorting/counting-sort )
* `B` [Sortowanie pozycyjne ](src/algorithms/sorting/radix-sort )
* **Drzewa**
* `B` [Przeszukiwanie w głąb ](src/algorithms/tree/depth-first-search ) (DFS)
* `B` [Przeszukiwanie wszerz ](src/algorithms/tree/breadth-first-search ) (BFS)
* **Grafy**
* `B` [Przeszukiwanie w głąb ](src/algorithms/graph/depth-first-search ) (DFS)
* `B` [Przeszukiwanie wszerz ](src/algorithms/graph/breadth-first-search ) (BFS)
* `B` [Algorytm Kruskala ](src/algorithms/graph/kruskal ) - znalezienie Minimalnego Drzewa Opinającego (MST) dla ważonego nieukierunkowanego wykresu
* `A` [Algorytm Dijkstry ](src/algorithms/graph/dijkstra ) - znajdowanie najkrótszej ścieżki z pojedynczego źródła w grafie
* `A` [Algorytm Bellmana-Forda ](src/algorithms/graph/bellman-ford ) - znajdowanie najkrótszych ścieżek do wszystkich wierzchołków wykresu z jednego wierzchołka
* `A` [Algorytm Floyd-Warshalla ](src/algorithms/graph/floyd-warshall ) - znajdź najkrótsze ścieżki między wszystkimi parami wierzchołków
* `A` [Detect Cycle ](src/algorithms/graph/detect-cycle ) - zarówno dla wykresów skierowanych, jak i nieukierunkowanych(wersje oparte na DFS i Rozłączny Zestaw)
* `A` [Algorytm Prima ](src/algorithms/graph/prim ) - znalezienie Minimalnego Drzewa Opinającego (MST) dla ważonego nieukierunkowanego wykresu
* `A` [Sortowanie Topologiczne ](src/algorithms/graph/topological-sorting ) - metoda DFS
* `A` [Punkty Artykulacji ](src/algorithms/graph/articulation-points ) - Algorytm Tarjana (oparty o DFS)
* `A` [Mosty ](src/algorithms/graph/bridges ) - Oparty na algorytmie DFS
* `A` [Ścieżka Euleriana i Obwód Euleriana ](src/algorithms/graph/eulerian-path ) - Algorytm Fleurya - Odwiedź każdą krawędź dokładnie raz
* `A` [Cykl Hamiltoniana ](src/algorithms/graph/hamiltonian-cycle ) - Odwiedź każdy wierzchołek dokładnie raz
* `A` [Silnie Połączone Komponenty ](src/algorithms/graph/strongly-connected-components ) - Algorytm Kosaraja
* `A` [Travelling Salesman Problem ](src/algorithms/graph/travelling-salesman ) - najkrótsza ścieżka która odwiedza każde miasto i wraca miasta początkującego
* **Niezkategorizowane**
* `B` [Wieża Hanoi ](src/algorithms/uncategorized/hanoi-tower )
* `B` [Kwadratowa Matryca Obrotu ](src/algorithms/uncategorized/square-matrix-rotation ) - algorytm w miejscu
* `B` [Jump Game ](src/algorithms/uncategorized/jump-game ) - cofanie, dynamiczne programowanie (od góry do dołu + od dołu do góry) i przykłady chciwego
* `B` [Unikatowe Ścieżki ](src/algorithms/uncategorized/unique-paths ) - cofanie, dynamiczne programowanie i przykłady oparte na Trójkącie Pascala
* `A` [Problem N-Queens ](src/algorithms/uncategorized/n-queens )
* `A` [Knight's Tour ](src/algorithms/uncategorized/knight-tour )
### Algorytmy według paradygmatu
2018-07-27 03:11:42 +08:00
Paradygmat algorytmiczny jest ogólną metodą lub podejściem, które jest
podstawą projektowania klasy algorytmów. Jest abstrakcją wyższą niż
pojęcie algorytmu, podobnie jak algorytm jest abstrakcją wyższą niż
program komputerowy.
2018-07-27 02:53:02 +08:00
* **Metoda Siłowa** - Sprawdza wszystkie możliwosci i wybiera najlepsze rozwiązanie.
* `B` [Wyszukiwanie Liniowe ](src/algorithms/search/linear-search )
* `A` [Maksymalna Podtablica ](src/algorithms/sets/maximum-subarray )
* `A` [Problem z Podróżującym Sprzedawcą ](src/algorithms/graph/travelling-salesman ) - najkrótsza możliwa trasa, która odwiedza każde miasto i wraca do miasta początkowego
* **Chciwy** - wybierz najlepszą opcję w obecnym czasie, bez względu na przyszłość
* `B` [Jump Game ](src/algorithms/uncategorized/jump-game )
* `A` [Niezwiązany Problem Knapsacka ](src/algorithms/sets/knapsack-problem )
* `A` [Algorytm Dijkstry ](src/algorithms/graph/dijkstra ) -
znalezienie najkrótszej ścieżki do wszystkich wierzchołków grafu
* `A` [Algorytm Prima ](src/algorithms/graph/prim ) - znalezienie Minimalnego Drzewa Opinającego (MST) dla ważonego nieukierunkowanego wykresu
* `A` [Algorytm Kruskala ](src/algorithms/graph/kruskal ) - znalezienie Minimalnego Drzewa Opinającego (MST) dla ważonego nieukierunkowanego wykresu
* **Dziel i Zwyciężaj** - podziel problem na mniejsze części, a następnie rozwiąż te części
* `B` [Wyszukiwanie Binarne ](src/algorithms/search/binary-search )
* `B` [Wieża Hanoi ](src/algorithms/uncategorized/hanoi-tower )
* `B` [Trójkąt Pascala ](src/algorithms/math/pascal-triangle )
* `B` [Algorytm Euclideana ](src/algorithms/math/euclidean-algorithm ) - obliczyć Największy Wspólny Dzielnik(GCD)
* `B` [Sortowanie przez scalanie ](src/algorithms/sorting/merge-sort )
* `B` [Szybkie Sortowanie ](src/algorithms/sorting/quick-sort )
* `B` [Drzewo Przeszukiwania W Głąb ](src/algorithms/tree/depth-first-search ) (DFS)
* `B` [Graf Przeszukiwania W Głąb ](src/algorithms/graph/depth-first-search ) (DFS)
* `B` [Jump Game ](src/algorithms/uncategorized/jump-game )
* `A` [Permutacje ](src/algorithms/sets/permutations ) (z albo bez powtórzeń)
* `A` [Kombinacje ](src/algorithms/sets/combinations ) (z albo bez powtórzeń)
* **Programowanie Dynamiczne** - zbuduj rozwiązanie, korzystając z wcześniej znalezionych podrzędnych rozwiązań
* `B` [Ciąg Fibonacciego ](src/algorithms/math/fibonacci )
* `B` [Jump Game ](src/algorithms/uncategorized/jump-game )
* `B` [Unikatowe Scieżki ](src/algorithms/uncategorized/unique-paths )
* `A` [Dystans Levenshteina ](src/algorithms/string/levenshtein-distance ) - minimalna odległość edycji między dwiema sekwencjami
* `A` [Najdłuższa Wspólna Podsekwencja ](src/algorithms/sets/longest-common-subsequence ) (LCS)
* `A` [Najdłuższa Wspólna Podłańcucha ](src/algorithms/string/longest-common-substring )
* `A` [Najdłuższa Wzrostająca Podsekwencja ](src/algorithms/sets/longest-increasing-subsequence )
* `A` [Najkrótsza Wspólna Supersekwencja ](src/algorithms/sets/shortest-common-supersequence )
* `A` [0/1 Problem Knapsacka ](src/algorithms/sets/knapsack-problem )
* `A` [Partycja Całkowita ](src/algorithms/math/integer-partition )
* `A` [Maksymalne Podtablice ](src/algorithms/sets/maximum-subarray )
* `A` [Algorytm Bellman-Forda ](src/algorithms/graph/bellman-ford ) - znalezienie najkrótszej ścieżki wszystkich wierzchołków wykresu
* `A` [Algorytm Floyd-Warshalla ](src/algorithms/graph/floyd-warshall ) -
znajdź najkrótsze ścieżki między wszystkimi parami wierzchołków
* `A` [Dopasowanie Wyrażeń Regularnych ](src/algorithms/string/regular-expression-matching )
* **Algorytm z nawrotami** - podobny do metody siłowej, próbuje wygenerować wszystkie możliwe rozwiązania, jednak za każdym razem generujesz następne rozwiązanie które testujesz
jeżeli zaspokaja wszystkie warunki, tylko wtedy generuje kolejne rozwiązania. W innym wypadku, cofa sie, i podąża inna ścieżka znaleźenia rozwiązania. Zazwyczaj, używane jest przejście przez Przeszukiwania W Głąb(DFS) przestrzeni stanów.
* `B` [Jump Game ](src/algorithms/uncategorized/jump-game )
* `B` [Unikatowe Scieżki ](src/algorithms/uncategorized/unique-paths )
* `A` [Cykl Hamiltoniana ](src/algorithms/graph/hamiltonian-cycle ) - Odwiedź każdy wierzchołek dokładnie raz
* `A` [Problem N-Queens ](src/algorithms/uncategorized/n-queens )
* `A` [Knight's Tour ](src/algorithms/uncategorized/knight-tour )
* `A` [Zestaw Sumy ](src/algorithms/sets/combination-sum ) - znajduje wszystkie zestawy które tworzą określoną sumę
* **Metoda Podziału i Ograniczeń** - Pamięta o niskonakładowym rozwiązaniu znalezionym na każdym etapie szukania nawrotu,
używa kosztu niskonakładowego kosztu, które dotychczas zostało znalezione jako niska granica najmniejszego kosztu
do rozwiązanie problemu, aby odrzucić cząstkowe rozwiązania o kosztach większych niż niskonakładowe
rozwiązanie znalezione do tej pory.
Zazwyczan trajektoria BFS, w połączeniu z trajektorią Przeszukiwania W Głąb (DFS) drzewa przestrzeni stanów jest użyte.
## Jak używać repozytorium
**Zainstaluj wszystkie zależnosci**
```
npm install
```
**Uruchom ESLint**
Możesz to uruchomić aby sprawdzić jakość kodu.
```
npm run lint
```
**Uruchom wszystkie testy**
```
npm test
```
**Uruchom testy używając określonej nazwy**
```
npm test -- 'LinkedList'
```
**Playground**
Możesz pociwiczyć ze strukturą danych i algorytmami w `./src/playground/playground.js` zakartotekuj i napisz
testy do tego w `./src/playground/__test__/playground.test.js` .
Następnie uruchom następującą komendę w celu przetestowania czy twoje kod działa według oczekiwań:
```
npm test -- 'playground'
```
## Pomocne informacje
### Źródła
[â–¶ Struktury Danych i Algorytmy na YouTube ](https://www.youtube.com/playlist?list=PLLXdhg_r2hKA7DPDsunoDZ-Z769jWn4R8 )
### Big O Notacja
Kolejność wzrastania algorytmów według Big O notacji.
Źródło: [Big O Cheat Sheet ](http://bigocheatsheet.com/ ).
Poniżej umieszczamy listę najbardziej używanych Big O notacji i ich porównania wydajności do róznych rozmiarów z wprowadzonych danych.
2018-07-27 14:16:55 +08:00
| Big O notacja | Obliczenia na 10 elementów | Obliczenia na 100 elementów | Obliczenia na 1000 elementów |
2018-07-27 02:53:02 +08:00
| -------------- | ---------------------------- | ----------------------------- | ------------------------------- |
| **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 |
### Złożoność operacji struktury danych
2018-07-27 14:16:55 +08:00
| Struktura Danych | Dostęp | Szukaj | Umieszczanie | Usuwanie | Komentarze |
| ------------------------------- | :-------: | :-------: | :----------: | :-------: | :----------- |
| **Szereg** | 1 | n | n | n | |
| **Sterta** | n | n | 1 | 1 | |
| **Kolejka** | n | n | 1 | 1 | |
| **Lista Powiązana** | n | n | 1 | 1 | |
| **Tablica funkcji mieszanej** | - | n | n | n | W wypadku idealnej funkcji skrótu koszt mógłby sie równać O(1) |
| **Binarne Drzewo Poszukiwań** | n | n | n | n | W przypadku zrównoważonych kosztów drzew byłoby O(log(n)) |
| **B-Drzewo** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
| **Drzewa czerwono-czarne** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
| **AVL Drzewo** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
| **Filtr Blooma** | - | 1 | 1 | - | Fałszywe dotatnie są możliwe podczas wyszukiwania |
2018-07-27 02:53:02 +08:00
### Sortowanie Tablic Złożoności Algorytmów
2018-07-27 14:16:55 +08:00
| Nazwa | Najlepszy | Średni | Najgorszy | Pamięć | Stabilność | Komentarze |
| ----------------------------------- | :-------------: | :-----------------: | :-----------------: | :-------: | :---------: | :---------- |
| **Sortowanie bąbelkowe** | n | n< sup > 2</ sup > | n< sup > 2</ sup > | 1 | Yes | |
| **Sortowanie przez wstawianie** | n | n< sup > 2</ sup > | n< sup > 2</ sup > | 1 | Yes | |
| **Sortowanie przez wybieranie** | n< sup > 2</ sup > | n< sup > 2</ sup > | n< sup > 2</ sup > | 1 | No | |
| **Sortowanie przez kopcowanie** | n log(n) | n log(n) | n log(n) | 1 | No | |
| **Sortowanie przez scalanie** | n log(n) | n log(n) | n log(n) | n | Yes | |
| **Szybkie sortowanie** | n log(n) | n log(n) | n< sup > 2</ sup > | log(n) | No | Szybkie sortowanie jest zazwyczaj robione w miejsce O(log(n)) stosu przestrzeni |
2018-07-27 03:11:42 +08:00
| **Sortowanie Shella** | n log(n) | zależy od luki w układzie | n (log(n))< sup > 2</ sup > | 1 | No | |
2018-07-27 14:16:55 +08:00
| **Sortowanie przez zliczanie** | n + r | n + r | n + r | n + r | Yes | r - największy numer w tablicy|
| **Sortowanie Radix** | n * k | n * k | n * k | n + k | Yes | k -długość najdłuższego klucza |
