# JavaScript 算法与数据结构

该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,包含相关说明和链接,以便进一步阅读 (还有 YouTube 视频) 。

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注意:这个项目仅用于学习和研究,不是用于生产环境。

# 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,使得数据可以高效地被访问和修改。更确切地说,数据结构是数据值的集合,表示数据之间的关系,也包括了作用在数据上的函数或操作。

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。

B - 初学者, A - 进阶

# 算法主题

# 算法范式

算法范式是一种通用方法,基于一类算法的设计。这是比算法更高的抽象,就像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
1

运行 ESLint

检查代码质量

npm run lint
1

执行测试

npm test
1

按照名称执行测试

npm test -- 'LinkedList'
1

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'
1

# 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 备注
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 在完全哈希函数情况下,复杂度是 O(1)
二分查找树 n n n n 在平衡树情况下,复杂度是 O(log(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)
布隆过滤器 - 1 1 - 存在一定概率的判断错误(误判成存在)

# 数组排序算法的复杂性

名称 最优 平均 最坏 内存 稳定 备注
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 在 in-place 版本下,内存复杂度通常是 O(log(n))
希尔排序 n log(n) 取决于差距序列 n (log(n))^2 1 No
计数排序 n + r n + r n + r n + r Yes r - 数组里最大的数
基数排序 n * k n * k n * k n + k Yes k - 最长 key 的升序