From bcedcce9cbc6c4fbcc381850aba7f4df7ed1cb14 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Oleksii Trekhleb Date: Thu, 9 Aug 2018 16:30:18 +0300 Subject: [PATCH] Update CN README. --- README.zh-CN.md | 218 +++++++++++++++++++++++------------------------- 1 file changed, 105 insertions(+), 113 deletions(-) diff --git a/README.zh-CN.md b/README.zh-CN.md index 7cd57809..d5c57acc 100644 --- a/README.zh-CN.md +++ b/README.zh-CN.md @@ -3,14 +3,6 @@ [![build status](https://travis-ci.org/trekhleb/javascript-algorithms.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/trekhleb/javascript-algorithms) [![codecov](https://codecov.io/gh/trekhleb/javascript-algorithms/branch/master/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/trekhleb/javascript-algorithms) -|翻译的原文|与日期|原文更新| ----|---|--- -[commit]|2018 7.29|![last commit][last] - -[commit]: https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/tree/f32172e3db50a73b2c4b09c4363d1fdc40ce2ef6 -[last]: https://img.shields.io/github/last-commit/trekhleb/javascript-algorithms.svg - - 本仓库包含了多种基于 JavaScript 的算法与数据结构。 每种算法和数据结构都有自己的 README 并提供相关说明以及进一步阅读和 YouTube 视频。 @@ -44,11 +36,11 @@ launches, [click here](https://upscri.be/402324/). * `A` [二叉查找树](src/data-structures/tree/binary-search-tree) * `A` [AVL 树](src/data-structures/tree/avl-tree) * `A` [红黑树](src/data-structures/tree/red-black-tree) - * `A` [线段树](src/data-structures/tree/segment-tree) - 使用 最小/最大/总和 范围查询示例 - * `A` [树状数组](src/data-structures/tree/fenwick-tree) (二叉索引树) + * `A` [线段树](src/data-structures/tree/segment-tree) - 使用 最小/最大/总和 范围查询示例 + * `A` [树状数组](src/data-structures/tree/fenwick-tree) (二叉索引树) * `A` [图](src/data-structures/graph) (有向图与无向图) * `A` [并查集](src/data-structures/disjoint-set) -* `A` [布隆过滤器](src/data-structures/bloom-filter) +* `A` [布隆过滤器](src/data-structures/bloom-filter) ## 算法 @@ -57,17 +49,17 @@ launches, [click here](https://upscri.be/402324/). ### 算法主题 * **数学** - * `B` [Bit 操控](src/algorithms/math/bits) - set/get/update/clear 位, 乘以/除以 二进制位, 变负 等. + * `B` [Bit 操控](src/algorithms/math/bits) - set/get/update/clear 位, 乘以/除以 二进制位, 变负 等. * `B` [阶乘](src/algorithms/math/factorial) * `B` [斐波那契数](src/algorithms/math/fibonacci) * `B` [素数检测](src/algorithms/math/primality-test) (排除法) * `B` [欧几里得算法](src/algorithms/math/euclidean-algorithm) - 计算最大公约数 (GCD) * `B` [最小公倍数](src/algorithms/math/least-common-multiple) (LCM) - * `B` [素数筛](src/algorithms/math/sieve-of-eratosthenes) - 查找所有素数达到任何给定限制 - * `B` [判断2次方数](src/algorithms/math/is-power-of-two) - 检查数字是否为2的幂 (原生和按位算法) - * `B` [杨辉三角形](src/algorithms/math/pascal-triangle) + * `B` [素数筛](src/algorithms/math/sieve-of-eratosthenes) - 查找所有素数达到任何给定限制 + * `B` [判断2次方数](src/algorithms/math/is-power-of-two) - 检查数字是否为2的幂 (原生和按位算法) + * `B` [杨辉三角形](src/algorithms/math/pascal-triangle) * `A` [整数拆分](src/algorithms/math/integer-partition) - * `A` [割圆术](src/algorithms/math/liu-hui) - 基于N-gons的近似π计算 + * `A` [割圆术](src/algorithms/math/liu-hui) - 基于N-gons的近似π计算 * **集合** * `B` [笛卡尔积](src/algorithms/sets/cartesian-product) - 多集合结果 * `A` [幂集](src/algorithms/sets/power-set) - 该集合的所有子集 @@ -88,47 +80,47 @@ launches, [click here](https://upscri.be/402324/). * `A` [最长公共子串](src/algorithms/string/longest-common-substring) * `A` [正则表达式匹配](src/algorithms/string/regular-expression-matching) * **搜索** - * `B` [线性搜索](src/algorithms/search/linear-search) - * `B` [跳转搜索](src/algorithms/search/jump-search) (或块搜索) - 搜索排序数组 - * `B` [二分查找](src/algorithms/search/binary-search) - * `B` [插值搜索](src/algorithms/search/interpolation-search) - 搜索均匀分布的排序数组 + * `B` [线性搜索](src/algorithms/search/linear-search) + * `B` [跳转搜索](src/algorithms/search/jump-search) (或块搜索) - 搜索排序数组 + * `B` [二分查找](src/algorithms/search/binary-search) + * `B` [插值搜索](src/algorithms/search/interpolation-search) - 搜索均匀分布的排序数组 * **排序** - * `B` [冒泡排序](src/algorithms/sorting/bubble-sort) - * `B` [选择排序](src/algorithms/sorting/selection-sort) - * `B` [插入排序](src/algorithms/sorting/insertion-sort) - * `B` [堆排序](src/algorithms/sorting/heap-sort) - * `B` [归并排序](src/algorithms/sorting/merge-sort) - * `B` [快速排序](src/algorithms/sorting/quick-sort) - * `B` [希尔排序](src/algorithms/sorting/shell-sort) - * `B` [计数排序](src/algorithms/sorting/counting-sort) - * `B` [基数排序](src/algorithms/sorting/radix-sort) + * `B` [冒泡排序](src/algorithms/sorting/bubble-sort) + * `B` [选择排序](src/algorithms/sorting/selection-sort) + * `B` [插入排序](src/algorithms/sorting/insertion-sort) + * `B` [堆排序](src/algorithms/sorting/heap-sort) + * `B` [归并排序](src/algorithms/sorting/merge-sort) + * `B` [快速排序](src/algorithms/sorting/quick-sort) + * `B` [希尔排序](src/algorithms/sorting/shell-sort) + * `B` [计数排序](src/algorithms/sorting/counting-sort) + * `B` [基数排序](src/algorithms/sorting/radix-sort) * **树** - * `B` [深度优先搜索](src/algorithms/tree/depth-first-search) (DFS) - * `B` [广度优先搜索](src/algorithms/tree/breadth-first-search) (BFS) + * `B` [深度优先搜索](src/algorithms/tree/depth-first-search) (DFS) + * `B` [广度优先搜索](src/algorithms/tree/breadth-first-search) (BFS) * **图** - * `B` [深度优先搜索](src/algorithms/graph/depth-first-search) (DFS) - * `B` [广度优先搜索](src/algorithms/graph/breadth-first-search) (BFS) - * `A` [戴克斯特拉算法](src/algorithms/graph/dijkstra) - 找到图中所有顶点的最短路径 - * `A` [贝尔曼-福特算法](src/algorithms/graph/bellman-ford) - 找到图中所有顶点的最短路径 - * `A` [弗洛伊德算法](src/algorithms/graph/floyd-warshall) - 找到所有顶点对 之间的最短路径 - * `A` [判圈算法](src/algorithms/graph/detect-cycle) - 对于有向图和无向图 (基于DFS和不相交集的版本) - * `A` [普林演算法](src/algorithms/graph/prim) - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST) - * `B` [克鲁斯克尔演算法](src/algorithms/graph/kruskal) - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST) - * `A` [拓扑排序](src/algorithms/graph/topological-sorting) - DFS 方法 - * `A` [关节点](src/algorithms/graph/articulation-points) - Tarjan算法 (基于DFS) - * `A` [桥](src/algorithms/graph/bridges) - 基于DFS的算法 - * `A` [欧拉回径与一笔画问题](src/algorithms/graph/eulerian-path) - Fleury的算法 - 一次访问每个边 - * `A` [哈密顿图](src/algorithms/graph/hamiltonian-cycle) - 恰好访问每个顶点一次 - * `A` [强连通分量](src/algorithms/graph/strongly-connected-components) - Kosaraju算法 - * `A` [旅行推销员问题](src/algorithms/graph/travelling-salesman) - 尽可能以最短的路线访问每个城市并返回原始城市 + * `B` [深度优先搜索](src/algorithms/graph/depth-first-search) (DFS) + * `B` [广度优先搜索](src/algorithms/graph/breadth-first-search) (BFS) + * `A` [戴克斯特拉算法](src/algorithms/graph/dijkstra) - 找到图中所有顶点的最短路径 + * `A` [贝尔曼-福特算法](src/algorithms/graph/bellman-ford) - 找到图中所有顶点的最短路径 + * `A` [弗洛伊德算法](src/algorithms/graph/floyd-warshall) - 找到所有顶点对 之间的最短路径 + * `A` [判圈算法](src/algorithms/graph/detect-cycle) - 对于有向图和无向图 (基于DFS和不相交集的版本) + * `A` [普林演算法](src/algorithms/graph/prim) - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST) + * `B` [克鲁斯克尔演算法](src/algorithms/graph/kruskal) - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST) + * `A` [拓扑排序](src/algorithms/graph/topological-sorting) - DFS 方法 + * `A` [关节点](src/algorithms/graph/articulation-points) - Tarjan算法 (基于DFS) + * `A` [桥](src/algorithms/graph/bridges) - 基于DFS的算法 + * `A` [欧拉回径与一笔画问题](src/algorithms/graph/eulerian-path) - Fleury的算法 - 一次访问每个边 + * `A` [哈密顿图](src/algorithms/graph/hamiltonian-cycle) - 恰好访问每个顶点一次 + * `A` [强连通分量](src/algorithms/graph/strongly-connected-components) - Kosaraju算法 + * `A` [旅行推销员问题](src/algorithms/graph/travelling-salesman) - 尽可能以最短的路线访问每个城市并返回原始城市 * **未分类** - * `B` [汉诺塔](src/algorithms/uncategorized/hanoi-tower) - * `B` [旋转矩阵](src/algorithms/uncategorized/square-matrix-rotation) - 原地算法 - * `B` [跳跃 游戏](src/algorithms/uncategorized/jump-game) - 回溯, 动态编程 (自上而下+自下而上) 和贪婪的例子 - * `B` [独特(唯一) 路径](src/algorithms/uncategorized/unique-paths) - 回溯, 动态编程和基于Pascal三角形的例子 - * `B` [雨水收集](src/algorithms/uncategorized/rain-terraces) - 诱捕雨水问题 (动态编程和暴力版本) - * `A` [八皇后问题](src/algorithms/uncategorized/n-queens) - * `A` [骑士巡逻](src/algorithms/uncategorized/knight-tour) + * `B` [汉诺塔](src/algorithms/uncategorized/hanoi-tower) + * `B` [旋转矩阵](src/algorithms/uncategorized/square-matrix-rotation) - 原地算法 + * `B` [跳跃 游戏](src/algorithms/uncategorized/jump-game) - 回溯, 动态编程 (自上而下+自下而上) 和贪婪的例子 + * `B` [独特(唯一) 路径](src/algorithms/uncategorized/unique-paths) - 回溯, 动态编程和基于Pascal三角形的例子 + * `B` [雨水收集](src/algorithms/uncategorized/rain-terraces) - 诱捕雨水问题 (动态编程和暴力版本) + * `A` [八皇后问题](src/algorithms/uncategorized/n-queens) + * `A` [骑士巡逻](src/algorithms/uncategorized/knight-tour) ### 算法范式 @@ -136,52 +128,52 @@ launches, [click here](https://upscri.be/402324/). 算法是比计算机程序更高的抽象。 * **BF算法** - 查找/搜索 所有可能性并选择最佳解决方案 - * `B` [线性搜索](src/algorithms/search/linear-search) - * `B` [雨水收集](src/algorithms/uncategorized/rain-terraces) - 诱导雨水问题 - * `A` [最大子数列](src/algorithms/sets/maximum-subarray) - * `A` [旅行推销员问题](src/algorithms/graph/travelling-salesman) - 尽可能以最短的路线访问每个城市并返回原始城市 + * `B` [线性搜索](src/algorithms/search/linear-search) + * `B` [雨水收集](src/algorithms/uncategorized/rain-terraces) - 诱导雨水问题 + * `A` [最大子数列](src/algorithms/sets/maximum-subarray) + * `A` [旅行推销员问题](src/algorithms/graph/travelling-salesman) - 尽可能以最短的路线访问每个城市并返回原始城市 * **贪心法** - 在当前选择最佳选项, 不考虑以后情况 - * `B` [跳跃游戏](src/algorithms/uncategorized/jump-game) - * `A` [背包问题](src/algorithms/sets/knapsack-problem) - * `A` [戴克斯特拉算法](src/algorithms/graph/dijkstra) - 找到所有图顶点的最短路径 - * `A` [普里姆算法](src/algorithms/graph/prim) - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST) - * `A` [克鲁斯卡尔算法](src/algorithms/graph/kruskal) - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST) + * `B` [跳跃游戏](src/algorithms/uncategorized/jump-game) + * `A` [背包问题](src/algorithms/sets/knapsack-problem) + * `A` [戴克斯特拉算法](src/algorithms/graph/dijkstra) - 找到所有图顶点的最短路径 + * `A` [普里姆算法](src/algorithms/graph/prim) - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST) + * `A` [克鲁斯卡尔算法](src/algorithms/graph/kruskal) - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST) * **分治法** - 将问题分成较小的部分, 然后解决这些部分 - * `B` [二分查找](src/algorithms/search/binary-search) - * `B` [汉诺塔](src/algorithms/uncategorized/hanoi-tower) - * `B` [杨辉三角形](src/algorithms/math/pascal-triangle) - * [欧几里得算法](src/algorithms/math/euclidean-algorithm) - 计算最大公约数 (GCD) - * `A` [排列](src/algorithms/sets/permutations) (有/无重复) - * `A` [组合](src/algorithms/sets/combinations) (有/无重复) - * `B` [跳跃游戏](src/algorithms/uncategorized/jump-game) - * `B` [归并排序](src/algorithms/sorting/merge-sort) - * `B` [快速排序](src/algorithms/sorting/quick-sort) - * `B` [树深度优先搜索](src/algorithms/tree/depth-first-search) (DFS) - * `B` [图深度优先搜索](src/algorithms/graph/depth-first-search) (DFS) + * `B` [二分查找](src/algorithms/search/binary-search) + * `B` [汉诺塔](src/algorithms/uncategorized/hanoi-tower) + * `B` [杨辉三角形](src/algorithms/math/pascal-triangle) + * `B` [欧几里得算法](src/algorithms/math/euclidean-algorithm) - 计算最大公约数 (GCD) + * `B` [跳跃游戏](src/algorithms/uncategorized/jump-game) + * `B` [归并排序](src/algorithms/sorting/merge-sort) + * `B` [快速排序](src/algorithms/sorting/quick-sort) + * `B` [树深度优先搜索](src/algorithms/tree/depth-first-search) (DFS) + * `B` [图深度优先搜索](src/algorithms/graph/depth-first-search) (DFS) + * `A` [排列](src/algorithms/sets/permutations) (有/无重复) + * `A` [组合](src/algorithms/sets/combinations) (有/无重复) * **动态编程** - 使用以前找到的子解决方案构建解决方案 - * `B` [斐波那契数](src/algorithms/math/fibonacci) - * `B` [跳跃游戏](src/algorithms/uncategorized/jump-game) - * `B` [独特路径](src/algorithms/uncategorized/unique-paths) - * `B` [雨水收集](src/algorithms/uncategorized/rain-terraces) - 疏导雨水问题 - * `A` [莱温斯坦距离](src/algorithms/string/levenshtein-distance) - 两个序列之间的最小编辑距离 - * `A` [最长公共子序列](src/algorithms/sets/longest-common-subsequence) (LCS) - * `A` [最长公共子串](src/algorithms/string/longest-common-substring) - * `A` [最长递增子序列](src/algorithms/sets/longest-increasing-subsequence) - * `A` [最短公共子序列](src/algorithms/sets/shortest-common-supersequence) - * `A` [0-1背包问题](src/algorithms/sets/knapsack-problem) - * `A` [整数拆分](src/algorithms/math/integer-partition) - * `A` [最大子数列](src/algorithms/sets/maximum-subarray) - * `A` [弗洛伊德算法](src/algorithms/graph/floyd-warshall) - 找到所有顶点对之间的最短路径 - * `A` [贝尔曼-福特算法](src/algorithms/graph/bellman-ford) - 找到所有图顶点的最短路径 + * `B` [斐波那契数](src/algorithms/math/fibonacci) + * `B` [跳跃游戏](src/algorithms/uncategorized/jump-game) + * `B` [独特路径](src/algorithms/uncategorized/unique-paths) + * `B` [雨水收集](src/algorithms/uncategorized/rain-terraces) - 疏导雨水问题 + * `A` [莱温斯坦距离](src/algorithms/string/levenshtein-distance) - 两个序列之间的最小编辑距离 + * `A` [最长公共子序列](src/algorithms/sets/longest-common-subsequence) (LCS) + * `A` [最长公共子串](src/algorithms/string/longest-common-substring) + * `A` [最长递增子序列](src/algorithms/sets/longest-increasing-subsequence) + * `A` [最短公共子序列](src/algorithms/sets/shortest-common-supersequence) + * `A` [0-1背包问题](src/algorithms/sets/knapsack-problem) + * `A` [整数拆分](src/algorithms/math/integer-partition) + * `A` [最大子数列](src/algorithms/sets/maximum-subarray) + * `A` [弗洛伊德算法](src/algorithms/graph/floyd-warshall) - 找到所有顶点对之间的最短路径 + * `A` [贝尔曼-福特算法](src/algorithms/graph/bellman-ford) - 找到所有图顶点的最短路径 * **回溯法** - 类似于 BF算法 试图产生所有可能的解决方案, 但每次生成解决方案测试如果它满足所有条件, 那么只有继续生成后续解决方案。 否则回溯并继续寻找不同路径的解决方案。 - * `B` [跳跃游戏](src/algorithms/uncategorized/jump-game) - * `B` [独特路径](src/algorithms/uncategorized/unique-paths) - * `A` [哈密顿图](src/algorithms/graph/hamiltonian-cycle) - 恰好访问每个顶点一次 - * `A` [八皇后问题](src/algorithms/uncategorized/n-queens) - * `A` [骑士巡逻](src/algorithms/uncategorized/knight-tour) + * `B` [跳跃游戏](src/algorithms/uncategorized/jump-game) + * `B` [独特路径](src/algorithms/uncategorized/unique-paths) + * `A` [哈密顿图](src/algorithms/graph/hamiltonian-cycle) - 恰好访问每个顶点一次 + * `A` [八皇后问题](src/algorithms/uncategorized/n-queens) + * `A` [骑士巡逻](src/algorithms/uncategorized/knight-tour) * `A` [组合求和](src/algorithms/sets/combination-sum) - 从规定的总和中找出所有的组合 -* **B & B** +* **Branch & Bound** ## 如何使用本仓库 @@ -226,38 +218,38 @@ npm test -- 'playground' 以下是一些最常用的 大O标记法 列表以及它们与不同大小输入数据的性能比较。 -| 大O标记法 | 计算10个元素 | 计算100个元素 | 计算1000个元素 | +| 大O标记法 | 计算10个元素 | 计算100个元素 | 计算1000个元素 | | -------------- | ---------------------------- | ----------------------------- | ------------------------------- | | **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 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 | ### 数据结构操作的复杂性 -| 数据结构 | 连接 | 查找 | 插入 | 删除 | +| 数据结构 | 连接 | 查找 | 插入 | 删除 | | ----------------------- | :-------: | :-------: | :-------: | :-------: | -| **数组** | 1 | n | n | n | -| **栈** | n | n | 1 | 1 | -| **队列** | n | n | 1 | 1 | -| **链表** | n | n | 1 | 1 | -| **哈希表** | - | n | n | n | -| **二分查找树** | n | n | n | n | -| **B树** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | -| **红黑树** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | -| **AVL树** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | +| **数组** | 1 | n | n | n | +| **栈** | n | n | 1 | 1 | +| **队列** | n | n | 1 | 1 | +| **链表** | n | n | 1 | 1 | +| **哈希表** | - | n | n | n | +| **二分查找树** | n | n | n | n | +| **B树** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | +| **红黑树** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | +| **AVL树** | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | ### 数组排序算法的复杂性 -| 名称 | 最优 | 平均 | 最坏 | 内存 | 稳定 | +| 名称 | 最优 | 平均 | 最坏 | 内存 | 稳定 | | --------------------- | :-------: | :-------: | :-----------: | :-------: | :-------: | -| **冒泡排序** | n | n^2 | n^2 | 1 | Yes | -| **插入排序** | n | n^2 | n^2 | 1 | Yes | -| **选择排序** | n^2 | n^2 | n^2 | 1 | No | -| **堆排序** | n log(n) | n log(n) | n log(n) | 1 | No | -| **归并排序** | n log(n) | n log(n) | n log(n) | n | Yes | -| **快速排序** | n log(n) | n log(n) | n^2 | log(n) | No | -| **希尔排序** | n log(n) | 取决于差距序列 | n (log(n))^2 | 1 | No | +| **冒泡排序** | n | n^2 | n^2 | 1 | Yes | +| **插入排序** | n | n^2 | n^2 | 1 | Yes | +| **选择排序** | n^2 | n^2 | n^2 | 1 | No | +| **堆排序** | n log(n) | n log(n) | n log(n) | 1 | No | +| **归并排序** | n log(n) | n log(n) | n log(n) | n | Yes | +| **快速排序** | n log(n) | n log(n) | n^2 | log(n) | No | +| **希尔排序** | n log(n) | 取决于差距序列 | n (log(n))^2 | 1 | No |