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。
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。
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。
BF算法 - 查找所有可能性并选择最佳解决方案
贪心法 - 在当前选择最佳选项，不考虑以后情况
分治法 - 将问题分成较小的部分，然后解决这些部分
动态编程 - 使用以前找到的子解决方案构建解决方案
npm installnpm testnpm test -- -t '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 -- -t 'playground'大O符号中指定的算法的增长顺序。
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 | 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) |
| 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 |
原文发布时间为：2018年05月25日
原文作者：掘金
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