貪欲アルゴリズム
事前知識
const Greedy = num => {
//贪心
let arr = [100, 20, 10, 5, 2, 1]
let count = 0;
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
let use = Math.floor(num / arr[i])
count += use;
num = num - arr[i] * use
console.log('需要面额为' + arr[i] + '有' + count + '张')
count = 0;
}
}
Greedy(120)お菓子を食べる子供たちのグループ
// 孩子,糖果,
const findContent = (g, s) => {
g.sort()
s.sort()
let child = 0;
let cookie = 0;
while (child < g.length && cookie < s.length) {
if (g[child] <= s[cookie]) {
child++
}
cookie++;//无论成功或者失败,每个糖果只尝试一次,cookie向后移动
}
return child
}
let g = [2, 4, 5, 6, 7]
let s = [1, 3, 4, 6, 7]
console.log(findContent(g, s))スイングシーケンス（LeetCode376）
たとえば、子供のための
[1,17,5,10,13,15,10,5,16,8]
[5,10,13,15]属するインクリメント配列であります
それは[...サイズサイズ]、または[大...の小さなサイズ]であります
最長スイングシーケンスを求めて
const wiggleMax = nums => { let n = nums.length if (n < 2) { return n } let up = 1; let down = 1; for (let i = 1; i <n ; i++) { if (nums[i] > nums[i - 1]) { up=down+1; } if (nums[i] < nums[i - 1]) { down=up+1; } } return Math.max(up, down) } console.log(wiggleMax([1, 17, 5, 10, 13, 15, 10, 5, 16, 8,1,9]))
402 kビットのデジタル明確変位
文字列として非負整数所与NUM、多数の除去k個のビットの数、残りのような最小数
スタックの初期化
理解するためにブレークポイントを覚えておいてください
class Stack { constructor() { this.items = [] } push(element) { this.items.push(element) } //移除栈中的元素,遵循先进后出原则 pop() { return this.items.pop() } //返回栈顶 peek() { return this.items[this.items.length - 1] } //判断栈是否为空,为空为true,不为空为false isEmpty() { return this.items.length == 0 } size() { return this.items.length } //清除栈 clear() { this.items = []; } print() { console.log(this.items) } }
const removeK = (num, k) => {
//存在的栈
const stack = new Stack();
//贪心算法+栈
if (k >= num.length || num.length == 0) return '0';
//栈顶始终是最大值
stack.push(+num.charAt(0));
for (let i = 1; i < num.length; i++) {
let now = +num.charAt(i);
//当前栈不为空的时候,而且k>0,当前值小于栈顶,就删除栈中的一个元素
while (!stack.isEmpty() && k > 0 && now < stack.peek()) {
stack.pop();
k--;
}
//不等于0可以添加进去,
//等于0，栈不为空可以填进去，
if (now != 0 || !stack.isEmpty()) {
stack.push(now);
}
}
//56789去掉后面添加的个人
while (k > 0) {
k--;
stack.pop();
}
//10，1(当now=0时，满足条件，去掉1，但now为0，且为空。)
if (stack.isEmpty()) {
return '0';
}
//把栈中元素放到数组中
let sb = [];
while (!stack.isEmpty()) {
sb.push(stack.pop());
}
//还原成字符串
let sub = '';
sb.reverse().map(val => sub += val)
return sub
}
console.log(removeK('9234567', 3))ジャンプゲーム
非負整数配列を考えると、あなたは最初に、配列の最初の位置に配置します。
配列の各要素は、あなたがその位置にジャンプすることができた最大の長さを表しています。
あなたは、配列の最後の位置に達することができるかどうかを確認します。
サンプル
A = [2,3,1,1,4]は、真を返します。A = [3,2,1,0,4]は、falseを返します。
const canJump = maxSteps => {
if (maxSteps == null || maxSteps.length == 0) {
return false;
}
let meetIndex = maxSteps.length - 1;
for (let i = maxSteps.length - 1; i >= 0; i--) {
if (i + maxSteps[i] >= meetIndex) {
meetIndex = i;
}
}
return meetIndex == 0;
}
console.log(canJump([0,2,0,1,4]))C ++ベース
>> 割り当て
<< プリント
-> .
ヒストグラム最大の矩形領域
const getAnswer = h => {
let n = h.length;
let ans = 0;
for (let i = 1; i < n; i++) {
let a = Infinity;
for (let j = i; j < n; j++) {
a = Math.min(a, h[j])
ans = Math.max(ans, (j - i + 1) * a)
}
}
return ans
}
console.log(getAnswer([1, 8, 3, 4, 8]))してくださいn個のアイテム
再帰バージョン
const sum2=num=>{
if (num < 1) {
return 0
}
return sum2(num-1)+num
}
console.log(sum2(100))非再帰バージョン
const sum1=n=>{
let result=0;
for (let i = 0; i <=n; i++) {
result+=i;
}
return result
}
console.log(sum1(100))リニアテーブル
順次順序テーブルに格納されています
チェーンは、チェーン記憶直線形、不連続です
次の要素のアドレス|データ要素 -
弦
メモリが順次格納された文字列とチェーンストアに二つの方法を使用することができます
BFアルゴリズム：BFはブルートフォース、力ずくであります
BFアルゴリズムはO（M * n）が
const BF = (s, t, pos) => {
let i = pos,
j = 1,
sum = 0;
let slen = s.length
let tlen = s.length
while (i <= slen && j <= tlen) {
sum++
//如果相等,则继续比较后面的字符
if (s[i - 1] == t[j - 1]) {
i++
j++
} else {
//i回退到上一轮开始比较的下一个字符
i = i - j + 2
//j回退到第1个字符
j = 1;
}
}
return '一共比较了' + sum + '次'
}
console.log(BF('abcbcd', 'bcd', 0))KMPアルゴリズムO（N + M）
解決するために、動的プログラミングを使用して
真の接頭辞自体を除いて、文字列のヘッドアセンブリのすべて
プレフィックス独自のに加え、すべての尾の組み合わせの文字列
アニメーション
（共通の接頭辞と接尾辞の最大長の計算の繰り返しの長さを）
比較開始（配列インデックスが前進する3 A）
今再分析で書き込まれた混乱、
移动的位数=匹配的字符数-对应的部分匹配值// 4-3 = 1、動き我々は、pはプレフィックスによって表される、マッチングテーブルが爆発計算、N接尾辞を表し、Rは結果を表します
a, p=>0, n=>0 r = 0 aa, p=>[a]，n=>[a] , r = a.length => 1 aar, p=>[a,aa], n=>[r,ar] ,r = 0 aaro, p=>[a,aa,aar], n=>[o,ra,aro] ,r = 0 aaron p=>[a,aa,aar,aaro], n=>[n,on,ron,aron] ,r = 0 aarona, p=>[a,aa,aar,aaro,aaron], n=>[a,na,ona,rona,arona] ,r = a.lenght = 1 aaronaa, p=>[a,aa,aar,aaro,aaron,aarona], n=>[a,aa,naa,onaa,ronaa,aronaa] , r = Math.max(a.length,aa.length) = 2 aaronaac p=>[a,aa,aar,aaro,aaron,aarona], n=>[c,ac,aac,naac,onaac,ronaac] r = 0最後に、コードに直接言っても過言ではない、完全なコードを見て、より快適な発見
const getNext = str => { let next = [-1] let k = -1 for (let i = 1; i < str.length; i++) { //第一次不执行且从前缀开始,判断不同的把-1赋值上 while (k != -1 && str[k + 1] != str[i]) { k = next[k] } //然后判断相同的,让k自增 if (str[k + 1] == str[i]) { k++ } //这是最开始将k赋值到数组中,然后依次判断把值赋值上 next[i] = k } return next } const KMP = (str1, str2) => { let next = getNext(str2) let j = 0 for (let i = 0; i < str1.length; i++) { while (j > 0 && str1[i] != str2[j]) { j = next[j - 1] + 1 // j 更新为最长可匹配前缀子串的长度 k } if (str1[i] == str2[j]) j++ if (j == str2.length) return i - str2.length + 1 } return -1 } console.log(KMP('abcdacbcdababc', 'ababc'))
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