README.md
JavaScript 算法与数据结构
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
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。
链表：
队列
栈
哈希表
堆
优先队列
字典树
树
二分查找
AVL 树
红黑树
图 (有向图与无向图)
并查集
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
数学
阶乘
斐波那契数
素数检测 (排除法)
欧几里得算法 - 计算最大公约数（GCD）
最小公倍数 (LCM)
整数拆分
集合
笛卡尔积 - 多集合结果
幂集 - 该集合的所有子集
排列 (有/无重复)
组合 (有/无重复)
洗牌算法 - 随机置换有限序列
最长公共子序列 (LCS)
最长递增子序列
Shortest Common Supersequence (SCS)
背包问题 - "0/1" and "Unbound" ones
最大子数列问题 - BF算法 与 动态编程
字符串
莱温斯坦距离 - 两个序列之间的最小编辑距离
汉明距离 - 符号不同的位置数
克努斯-莫里斯-普拉特算法 - 子串搜索
字符串快速查找 - 子串搜索
最长公共子串
搜索
二分查找，如图所示：
排序：
冒泡排序
选择排序
插入排序
堆排序
归并排序
快速排序
希尔排序
树
深度优先搜索 (DFS)
广度优先搜索 (BFS)
深度优先搜索 (DFS)
广度优先搜索 (BFS)
戴克斯特拉算法m - 找到所有图顶点的最短路径
贝尔曼-福特算法 - 找到所有图顶点的最短路径
判圈算法 - 对于有向图和无向图（基于DFS和不相交集的版本）
普林演算法 - 寻找加权无向图的最小生成树（MST）
克鲁斯克尔演算法 - 寻找加权无向图的最小生成树（MST）
拓撲排序 - DFS 方法
关节点 - Tarjan算法（基于DFS）
桥 - 基于DFS的算法
欧拉路径与一笔画问题 - Fleury的算法 - 一次访问每个边缘
哈密顿图 - 恰好访问每个顶点一次
强连通分量 - Kosaraju算法
旅行推销员问题 - 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
汉诺塔
八皇后问题
骑士巡逻
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。
BF算法 - 查找所有可能性并选择最佳解决方案
最大子数列
旅行推销员问题 - 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
背包问题
戴克斯特拉算法 - 找到所有图顶点的最短路径
普里姆算法 - 寻找加权无向图的最小生成树（MST）
克鲁斯卡尔算法 - 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
二分查找
汉诺塔
欧几里得算法 - 计算最大公约数（GCD）
排列 (有/无重复)
组合 (有/无重复)
归并排序
Quicksort
树深度优先搜索 (DFS)
图深度优先搜索 (DFS)
动态编程 - 使用以前找到的子解决方案构建解决方案
斐波那契数
莱温斯坦距离 - 两个序列之间的最小编辑距离
最长公共子序列 (LCS)
最长公共子串
最长递增子序列
最短公共子序列
0-1背包问题
整数拆分
最大子数列
贝尔曼-福特算法 - 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。
哈密顿图 - 恰好访问每个顶点一次
八皇后问题
骑士巡逻
B & B
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 -- -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是否无误:
npm test -- -t 'playground'
有用信息
大O符号
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100个1000个
O(1)111
O(log N)369
O(N)101001000
O(N log N)306009000
O(N^2)100100001000000
O(2^N)10241.26e+291.07e+301
O(N!)36288009.3e+1574.02e+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1nnn
栈nn11
队列nn11
链表nn11
哈希表-nnn
二分查找树nnnn
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nn^2n^21Yes
插入排序nn^2n^21Yes
选择排序n^2n^2n^21No
堆排序n log(n)n log(n)n log(n)1No
归并排序n log(n)n log(n)n log(n)nYes
快速排序n log(n)n log(n)n^2log(n)No
希尔排序n log(n)取决于差距序列n (log(n))^21No