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2018-08-09 16:10:34 +03:00

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JavaScript 算法与数据结构

build status codecov

翻译的原文 与日期 原文更新
commit 2018 7.29 last commit

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。

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Were writing a book that will clearly explain, in detail, the main algorithms. If youd like to be notified when the “JavaScript Algorithms” book launches, click here.

数据结构

数据结构是在计算机中 组织和存储数 据的一种特殊方式, 它可以高效地 访问和修改 数据。更确切地说, 数据结构是数据值的集合, 它们之间的关系、函数或操作可以应用于数据。

B - 初学者, A - 进阶

算法

算法是如何解决一类问题的明确规范。 算法是一组精确定义操作序列的规则。

算法主题

算法范式

算法范式是基于类的设计的通用方法或方法的算法。 这是一个比算法概念更高的抽象, 就像一个 算法是比计算机程序更高的抽象。

如何使用本仓库

安装依赖

npm install

执行测试

npm test

按照名称执行测试

npm test -- 'LinkedList'

Playground

你可以在./src/playground/playground.js文件中操作数据结构与算法, 并在./src/playground/__test__/playground.test.js中编写测试。

然后, 只需运行以下命令来测试你的 Playground 是否按无误:

npm test -- 'playground'

有用的信息

引用

▶ YouTube

大O符号

大O符号中指定的算法的增长顺序。

Big O graphs

源: Big O Cheat Sheet.

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
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

数据结构操作的复杂性

数据结构 连接 查找 插入 删除
数组 1 n n n
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
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