34 KiB
Алгоритмы и структуры данных на JavaScript
В этом репозитории содержатся базовые JavaScript-примеры многих популярных алгоритмов и структур данных.
Для каждого алгоритма и структуры данных есть свой файл README с соответствующими пояснениями и ссылками на материалы для дальнейшего изучения (в том числе и ссылки на видеоролики в YouTube).
Читать на других языках: English, 简体中文, 繁體中文, 한국어, 日本語, Polski, Français, Español, Português, Türk, Italiana, Bahasa Indonesia, Українська, Arabic, Tiếng Việt, Deutsch
☝ Замечание: этот репозиторий предназначен для учебно-исследовательских целей (не для использования в продакшн-системах).
Структуры данных
Структура данных (англ. data structure) — программная единица, позволяющая хранить и обрабатывать множество однотипных и/или логически связанных данных в вычислительной технике. Для добавления, поиска, изменения и удаления данных структура данных предоставляет некоторый набор функций, составляющих её интерфейс.
B
- Базовый уровень, A
- Продвинутый уровень
B
Связный списокB
Двунаправленный связный списокB
ОчередьB
СтекB
Хеш-таблицаB
Куча — максимальная и минимальная версииB
Очередь с приоритетомA
Префиксное деревоA
ДеревьяA
Двоичное дерево поискаA
АВЛ-деревоA
Красно-чёрное деревоA
Дерево отрезков — для минимума, максимума и суммы отрезковA
Дерево Фенвика (двоичное индексированное дерево)
A
Граф (ориентированный и неориентированный)A
Система непересекающихся множествA
Фильтр Блума
Алгоритмы
Алгоритм — конечная совокупность точно заданных правил решения некоторого класса задач или набор инструкций, описывающих порядок действий исполнителя для решения некоторой задачи.
B
- Базовый уровень, A
- Продвинутый уровень
Алгоритмы по тематике
- Математика
B
Битовые манипуляции — получение/запись/сброс/обновление битов, умножение/деление на 2, сделать отрицательным и т.п.B
Двоичное число с плавающей запятой - двоичное представление чисел с плавающей запятойB
ФакториалB
Числа Фибоначчи — классическое решение, решение в замкнутой формеB
Простые множители - нахождение простых множителей и их подсчёт с использованием теоремы Харди-РамануджанаB
Тест простоты (метод пробного деления)B
Алгоритм Евклида — нахождение наибольшего общего делителя (НОД)B
Наименьшее общее кратное (НОК)B
Решето Эратосфена — нахождение всех простых чисел до некоторого целого числа nB
Степень двойки — является ли число степенью двойки (простое и побитовое решения)B
Треугольник ПаскаляB
Комплексные числа — комплексные числа, базовые операции над нимиB
Радианы и градусы — конвертирование радианов в градусы и наоборотB
Быстрое возведение в степеньB
Схема Горнера - оценка полиномовB
Матрицы - матрицы и основные операции с матрицами (умножение, транспонирование и т.д.)B
Евклидово расстояние - расстояние между двумя точками/векторами/матрицамиA
Разбиение числаA
Квадратный корень — метод НьютонаA
Алгоритм Лю Хуэя — расчёт числа π с заданной точностью методом вписанных правильных многоугольниковA
Дискретное преобразование Фурье — разложение временной функции (сигнала) на частотные составляющие
- Множества
B
Декартово произведение — результат перемножения множествB
Тасование Фишера — Йетса — создание случайных перестановок конечного множестваA
Булеан — все подмножества заданного множества (побитовый поиск и поиск с возвратом)A
Перестановки (с повторениями и без повторений)A
Сочетания (с повторениями и без повторений)A
Наибольшая общая подпоследовательностьA
Наибольшая увеличивающаяся подпоследовательностьA
Наименьшая общая супер-последовательностьA
Задача о рюкзаке — "0/1" и "неограниченный" рюкзакиA
Максимальный под-массив — метод полного перебора и алгоритм КаданеA
Комбинации сумм — нахождение всех комбинаций, сумма каждой из которых равна заданному числу
- Алгоритмы работы со строками
B
Расстояние Хэмминга — число позиций, в которых соответствующие символы различныA
Расстояние Левенштейна — метрика, измеряющая разность между двумя последовательностямиA
Алгоритм Кнута — Морриса — Пратта — поиск подстроки (сопоставление с шаблоном)A
Z-функция — поиск подстроки (сопоставление с шаблоном)A
Алгоритм Рабина — Карпа — поиск подстрокиA
Наибольшая общая подстрокаA
Разборщик регулярных выражений
- Алгоритмы поиска
B
Линейный поискB
Поиск с перескоком (поиск блоков) — поиск в упорядоченном массивеB
Двоичный поиск — поиск в упорядоченном массивеB
Интерполяционный поиск — поиск в равномерно распределённом упорядоченном массиве.
- Алгоритмы сортировки
B
Сортировка пузырькомB
Сортировка выборомB
Сортировка вставкамиB
Пирамидальная сортировка (сортировка кучей)B
Сортировка слияниемB
Быстрая сортировка — с использованием дополнительной памяти и без её использованияB
Сортировка ШеллаB
Сортировка подсчётомB
Поразрядная сортировка
- Связный список
- Деревья
- Графы
B
Поиск в глубинуB
Поиск в ширинуB
Алгоритм Краскала — нахождение минимального остовного дерева для взвешенного неориентированного графаA
Алгоритм Дейкстры — нахождение кратчайших путей от одной из вершин графа до всех остальныхA
Алгоритм Беллмана — Форда — нахождение кратчайших путей от одной из вершин графа до всех остальныхA
Алгоритм Флойда — Уоршелла — нахождение кратчайших расстояний между всеми вершинами графаA
Задача нахождения цикла — для ориентированных и неориентированных графов (на основе поиска в глубину и системы непересекающихся множеств)A
Алгоритм Прима — нахождение минимального остовного дерева для взвешенного неориентированного графаA
Топологическая сортировка — на основе поиска в глубинуA
Шарниры (разделяющие вершины) — алгоритм Тарьяна (на основе поиска в глубину)A
Мосты — на основе поиска в глубинуA
Эйлеров путь и Эйлеров цикл — алгоритм Флёри (однократное посещение каждой вершины)A
Гамильтонов цикл — проходит через каждую вершину графа ровно один разA
Компоненты сильной связности — алгоритм КосарайюA
Задача коммивояжёра — кратчайший маршрут, проходящий через указанные города с последующим возвратом в исходный город
- Криптография
B
Полиноминальный хэш — функция кольцевого хэша, основанная на полиномеB
Шифр ограждения рельсов - алгоритм транспозиционного шифра для кодирования сообщенийB
Шифр Цезаря - простой подстановочный шифрB
Шифр Хилла - подстановочный шифр на основе линейной алгебры
- Машинное обучение
B
Нано-нейрон — 7 простых JavaScript функций, отображающих способности машины к обучению (прямое и обратное распространение)B
k-NN - алгоритм классификации k-ближайших соседейB
k-Means - алгоритм кластеризации по методу k-средних
- Обработка изображений
B
Резьба по шву - алгоритм изменения размера изображения с учетом содержания
- Статистика
B
Взвешенная случайность - выбор случайного элемента из списка на основе веса элементов
- Эволюционные алгоритмы
A
Генетический алгоритм - пример применения генетического алгоритма для обучения самопаркующихся автомобилей
- Прочие алгоритмы
B
Ханойская башняB
Поворот квадратной матрицы — используется дополнительная памятьB
Прыжки — на основе бэктрекинга, динамического программирования (сверху-вниз + снизу-вверх) и жадных алгоритмовB
Поиск уникальных путей — на основе бэктрекинга, динамического программирования и треугольника ПаскаляB
Подсчёт дождевой воды — на основе перебора и динамического программированияB
Задача о рекурсивной лестнице — подсчёт количества путей, по которым можно достичь верха лестницы (4 способа)B
Лучшее время для покупки и продажи акций - примеры "разделяй и властвуй" и в один проходA
Задача об N ферзяхA
Маршрут коня
Алгоритмы по парадигме программирования
Парадигма программирования — общий метод или подход, лежащий в основе целого класса алгоритмов. Понятие "парадигма программирования" является более абстрактным по отношению к понятию "алгоритм", которое в свою очередь является более абстрактным по отношению к понятию "компьютерная программа".
- Алгоритмы полного перебора — поиск лучшего решения исчерпыванием всевозможных вариантов
B
Линейный поискB
Подсчёт дождевой водыB
Задача о рекурсивной лестнице — подсчёт количества путей, по которым можно достичь верха лестницыA
Максимальный подмассивA
Задача коммивояжёра — кратчайший маршрут, проходящий через указанные города с последующим возвратом в исходный городA
Дискретное преобразование Фурье — разложение временной функции (сигнала) на частотные составляющие
- Жадные алгоритмы — принятие локально оптимальных решений с учётом допущения об оптимальности конечного решения
B
ПрыжкиA
Задача о неограниченном рюкзакеA
Алгоритм Дейкстры — нахождение кратчайших путей от одной из вершин графа до всех остальныхA
Алгоритм Прима — нахождение минимального остовного дерева для взвешенного неориентированного графаA
Алгоритм Краскала — нахождение минимального остовного дерева для взвешенного неориентированного графа
- Разделяй и властвуй — рекурсивное разбиение решаемой задачи на более мелкие
B
Двоичный поискB
Ханойская башняB
Треугольник ПаскаляB
Алгоритм Евклида — нахождение наибольшего общего делителя (НОД)B
Сортировка слияниемB
Быстрая сортировкаB
Поиск в глубину (дерево)B
Поиск в глубину (граф)B
Матрицы - генерирование и обход матриц различной формыB
ПрыжкиB
Быстрое возведение в степеньB
Лучшее время для покупки и продажи акций - примеры "разделяй и властвуй" и в один проходA
Перестановки (с повторениями и без повторений)A
Сочетания (с повторениями и без повторений)
- Динамическое программирование — решение общей задачи конструируется на основе ранее найденных решений подзадач
B
Числа ФибоначчиB
ПрыжкиB
Поиск уникальных путейB
Подсчёт дождевой водыB
Задача о рекурсивной лестнице — подсчёт количества путей, по которым можно достичь верха лестницыB
Резьба по шву - алгоритм изменения размера изображения с учетом содержанияA
Расстояние Левенштейна — метрика, измеряющая разность между двумя последовательностямиA
Наибольшая общая подпоследовательностьA
Наибольшая общая подстрокаA
Наибольшая увеличивающаяся подпоследовательностьA
Наименьшая общая суперпоследовательностьA
Рюкзак 0-1A
Разбиение числаA
Максимальный подмассивA
Алгоритм Беллмана — Форда — поиск кратчайшего пути во взвешенном графеA
Алгоритм Флойда — Уоршелла — нахождение кратчайших путей от одной из вершин графа до всех остальныхA
Разборщик регулярных выражений
- Поиск с возвратом (бэктрекинг) — при поиске решения многократно делается попытка расширить текущее частичное решение. Если расширение невозможно, то происходит возврат к предыдущему более короткому частичному решению, и делается попытка его расширить другим возможным способом. Обычно используется обход пространства состояний в глубину.
B
ПрыжкиB
Поиск уникальных путейB
Булеан — все подмножества заданного множестваA
Гамильтонов цикл — проходит через каждую вершину графа ровно один разA
Задача об N ферзяхA
Маршрут коняA
Комбинации сумм — нахождение всех комбинаций, сумма каждой из которых равна заданному числу
- Метод ветвей и границ — основан на упорядоченном переборе решений и рассмотрении только тех из них, которые являются перспективными (по тем или иным признакам) и отбрасывании бесперспективных множеств решений. Обычно используется обход в ширину в совокупности с обходом дерева пространства состояний в глубину.
Как использовать этот репозиторий
Установка всех зависимостей
npm install
Запуск ESLint
Эта команда может потребоваться вам для проверки качества кода.
npm run lint
Запуск всех тестов
npm test
Запуск определённого теста
npm test -- 'LinkedList'
Песочница
Вы можете экспериментировать с алгоритмами и структурами данных в файле ./src/playground/playground.js
(файл ./src/playground/__test__/playground.test.js
предназначен для написания тестов).
Для проверки работоспособности вашего кода используйте команду:
npm test -- 'playground'
Полезная информация
Ссылки
▶ О структурах данных и алгоритмах
Нотация «О» большое
Нотация «О» большое используется для классификации алгоритмов в соответствии с ростом времени выполнения и затрачиваемой памяти при увеличении размера входных данных. На диаграмме ниже представлены общие порядки роста алгоритмов в соответствии с нотацией «О» большое.
Источник: Big O Cheat Sheet.
Ниже представлены часто используемые обозначения в нотации «О» большое, а также сравнение их производительностей на различных размерах входных данных.
Нотация «О» большое | 10 элементов | 100 элементов | 1000 элементов |
---|---|---|---|
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 |
Сложности операций в структурах данных
Структура данных | Получение | Поиск | Вставка | Удаление | Комментарии |
---|---|---|---|---|---|
Массив | 1 | n | n | n | |
Стек | n | n | 1 | 1 | |
Очередь | n | n | 1 | 1 | |
Связный список | n | n | 1 | n | |
Хеш-таблица | - | n | n | n | Для идеальной хеш-функции — O(1) |
Двоичное дерево поиска | n | n | n | n | В сбалансированном дереве — O(log(n)) |
B-дерево | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
Красно-чёрное дерево | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
АВЛ-дерево | log(n) | log(n) | log(n) | log(n) | |
Фильтр Блума | - | 1 | 1 | - | Возможно получение ложно-положительного срабатывания |
Сложности алгоритмов сортировки
Наименование | Лучший случай | Средний случай | Худший случай | Память | Устойчивость | Комментарии |
---|---|---|---|---|---|---|
Сортировка пузырьком | n | n2 | n2 | 1 | Да | |
Сортировка вставками | n | n2 | n2 | 1 | Да | |
Сортировка выбором | n2 | n2 | n2 | 1 | Нет | |
Сортировка кучей | n log(n) | n log(n) | n log(n) | 1 | Нет | |
Сортировка слиянием | n log(n) | n log(n) | n log(n) | n | Да | |
Быстрая сортировка | n log(n) | n log(n) | n2 | log(n) | Нет | Быстрая сортировка обычно выполняется с использованием O(log(n)) дополнительной памяти |
Сортировка Шелла | n log(n) | зависит от выбранных шагов | n (log(n))2 | 1 | Нет | |
Сортировка подсчётом | n + r | n + r | n + r | n + r | Да | r — наибольшее число в массиве |
Поразрядная сортировка | n * k | n * k | n * k | n + k | Да | k — длина самого длинного ключа |
ℹ️ A few more projects and articles about JavaScript and algorithms on trekhleb.dev