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javascript_算法在JS中的实现

狼影

狼影

发布时间:2025-12-02 16:20:02

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来源于php中文网

原创

JavaScript支持多种算法实现,排序算法如冒泡排序通过相邻元素交换实现升序排列,快速排序采用分治法递归分割数组;查找算法中二分查找适用于有序数组,通过比较中间值缩小范围。

javascript_算法在js中的实现

JavaScript 是一门功能强大的编程语言,广泛应用于前端后端开发。它同样适合实现各种算法,帮助我们高效解决实际问题。下面介绍几种常见的算法类型及其在 JavaScript 中的实现方式。

排序算法

排序是算法中最基础的部分之一。常见的排序算法包括冒泡排序、快速排序和归并排序。

冒泡排序:通过重复遍历数组,比较相邻元素并交换位置,直到整个数组有序。

示例代码:

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ASP.NET 4.0电子商城
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在现实生活中的购物过程,购物者需要先到商场,找到指定的产品柜台下,查看产品实体以及标价信息,如果产品合适,就将该产品放到购物车中,到收款处付款结算。电子商务网站通过虚拟网页的形式在计算机上摸拟了整个过程,首先电子商务设计人员将产品信息分类显示在网页上,用户查看网页上的产品信息,当用户看到了中意的产品后,可以将该产品添加到购物车,最后使用网上支付工具进行结算,而货物将由公司通过快递等方式发送给购物者

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function bubbleSort(arr) {
  let len = arr.length;
  for (let i = 0; i < len; i++) {
    for (let j = 0; j < len - 1 - i; j++) {
      if (arr[j] > arr[j + 1]) {
        [arr[j], arr[j + 1]] = [arr[j + 1], arr[j]];
      }
    }
  }
  return arr;
}

快速排序:采用分治法思想,选择一个基准值,将数组分为两部分,递归排序。

示例代码:

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function quickSort(arr) {
  if (arr.length <= 1) return arr;
  const pivot = arr[Math.floor(arr.length / 2)];
  const left = [], right = [], middle = [];
  arr.forEach(v => {
    if (v < pivot) left.push(v);
    else if (v > pivot) right.push(v);
    else middle.push(v);
  });
  return [...quickSort(left), ...middle, ...quickSort(right)];
}

查找算法

查找用于在数据结构中定位目标值。常见方法有线性查找和二分查找。

二分查找:适用于已排序数组,每次比较中间值,缩小搜索范围。

示例代码:

立即学习Java免费学习笔记(深入)”;

function binarySearch(arr, target) {
  let left = 0, right = arr.length - 1;
  while (left <= right) {
    const mid = Math.floor((left + right) / 2);
    if (arr[mid] === target) return mid;
    else if (arr[mid] < target) left = mid + 1;
    else right = mid - 1;
  }
  return -1;
}

递归与动态规划

递归是函数调用自身的一种技巧,常用于处理树形结构或分步问题。

斐波那契数列:使用递归实现简单但效率低,可通过记忆化优化。

普通递归版本:

function fib(n) {
  if (n <= 1) return n;
  return fib(n - 1) + fib(n - 2);
}

记忆化优化版本:

const memo = {};
function fib(n) {
  if (n in memo) return memo[n];
  if (n <= 1) return n;
  memo[n] = fib(n - 1) + fib(n - 2);
  return memo[n];
}

动态规划(DP):将问题分解为子问题,保存中间结果避免重复计算。

例如,背包问题或最长公共子序列都可以用 DP 解决。

图算法

图结构常用算法包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。

广度优先搜索:逐层遍历节点,常用于最短路径问题。

假设图以邻接表形式存储:

function bfs(graph, start) {
  const visited = new Set();
  const queue = [start];
  const result = [];

while (queue.length > 0) { const node = queue.shift(); if (!visited.has(node)) { visited.add(node); result.push(node); queue.push(...graph[node].filter(neighbor => !visited.has(neighbor))); } } return result; }

基本上就这些。JavaScript 实现算法灵活方便,结合其内置方法如 map、filter、reduce 等,可以更简洁地表达逻辑。掌握这些基础算法有助于提升编码能力和解决问题的效率。

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