一文搞定js数据结构与算法(栈,队列,链表,集合,字典,树,图,堆)
本文专门为前端工程师准备, 从javascript出发分析数据结构与算法,栈,队列,链表,集合,字典,树,图,堆,以及对应的leetcode题的练习,后续将不断更新相关内容
栈
栈的简介
• 一个先进后出的数据结构
• js中没有栈,可以用Array实现对栈的所有功能
const stack = []
// 进栈
stack.push(1)
stack.push(2)
// 出栈
const item1 = stack.pop()
const item2 = stack.pop()什么时候用
1. js中基本数据类型存储栈内存中
2. js执行时有执行栈,事件循环中将以次执行执行栈中的回调
队列
队列简介
• 一个先进先出的数据结构
• js中没有队列,但是可以用Array实现对队列的所有功能
使用数组模拟先进先出的场景
const queue = []
// 进队列
queue.push(1)
queue.push(2)
// 出队列
const itme1 = queue.shift()
const itme2 = queue.shift()
什么时候用
1. 食堂排队打饭
2. 所有先进先出的场景
3. js 异步中的任务队列 一个leetcode题 第933题
链表
链表是什么
• 多个元素组成的列表
• 匀速存储不连续, 用next指针连在一起
数组 vs 链表
• 数组:增删非收尾元素是往往需要移动元素
• 链表:增删非收尾元素,不需要移动元素,只需要更改next指针即可
js中的链表
• js没有链表的数据结构
• 可以用Object模拟链表 ```js
const a = { val: 'a' } const b = { val: 'b' } const c = { val: 'c' } const d = { val: 'd' } a.next = b b.next = c c.next = d
// 遍历 let point = a while (point) { console.log(point.val) point = point.next }
// 插入 (c-d)中插入d
const e = {val:'e'} c.next = e e.next = d
// 删除 (删除e) c.next = d
leetcode练习:第83题-删除链表重复元素
```js
var deleteDuplicates = function(head) {
// 定义链表的一个头部的指针
let p = head
while(p && p.next) {
if(p.val === p.next.val) {
// 删除链表的一项
p.next = p.next.next
}else {
// 不相同的时候再移动指针
p = p.next
}
}
return head
};
• 前端原型链的链表 JavaScript 一文搞定理解原型与原型链 手写一个instanceof ```js function myInstanceof (A, B) { // 遍历链表 let p = A while (p) { p = p.proto // B的 prototype 属性是否出现在A实例对象的原型链上 if (p === B.prototype) { return true }} return false
} function Foo () {} var f = new Foo() console.log(myInstanceof(f, Foo)); // true console.log(myInstanceof(f, Object)); // true
# 集合
## 集合简介
+ 一种无序且唯一的数据结构
+ ES6中有集合, 名为Set
+ 集合常用操作: 去重,判断某元素是否在集合中,求交集
```js
// 去重
const arr = [1,1,2,3,4,3]
const arr2 = [...new Set(arr)]
// 判断元素是否在集合中
let set = new Set(arr)
// add 方法
set.add(1)
set.add('text')
set.add({a:1,b:2})
// has方法
const has =set.has(3)
// delete方法
set.delete(1)
// 获取size 方法
console.log(set.size)
// 求交集
const set2 = new Set([2,3])
const set3 new Set([...set]).filter(item => set2.has(item))
// 求差集
const set2 = new Set([2,3])
const set4 = new Set([...set]).filter(item => !set2.has(item))
// 数组转为set
set2 = new Set([1,2,3])
// 迭代方法 fot ..of
for (let item of set) console.log(item)
for (let item of set.keys())) console.log(item)
for (let item of set.values()) console.log(item)
for (let item of set.entrise()) console.log(item)补充说明迭代 内置迭代器:
可迭代的对象，都内置以下3种迭代器
entries(): 返回一个迭代器，值为键值对
values(): 返回一个迭代器, 值为集合的值
keys(): 返回一个迭代器，值为集合中的所有键
let userList = [ 'ghostwu', '悟空', '八戒' ];
for ( let name of userList.entries() ) {
console.log( name );
}
let set = new Set( [ 10, 20, 30 ] );
for ( let num of set.entries() ){
console.log( num );
}
let map = new Map( [ [ 'name', 'ghostwu' ], [ 'age', 22 ] ] );
for ( let detail of map.entries() ){
console.log( detail );
}字典
字典简介
• 与集合相似, 字典也是一种存储为一值的数据结构, 但他是以键值对的形式存储
• ES6中有字典-->Map(映射)
• 常见操作 增(
set) 删(delete) 改(set) 查(get)
const m = new Map()
//增
m.set('a','aaa')
// 删
m.delete('a')
m.clear()
// 改
m.set('a','aaaaa')
// 查
m.get('a')使用Map取两个数组的交集
var intersection = function(nums1, nums2) {
// new Set(nums1) 去重
return [...new Set(nums1)].filter(item => nums2.includes(item))
};树
树简介
• 一种分层数据的抽象模型
• 前端工作中常见的树包括:DOM树,级联选择,树形控件....
• js中没有树,但是可以用Array 和Object构建树
• 树的常用操作: 深度/广度优先遍历 , 先中后序遍历
几个概念：
• 拥有相同父节点的节点,互称为兄弟节点
• 节点的深度: 从根节点到该节点所经历的边的个数
• 节点的高度: 节点到叶节点的最长路径
注意点：
• 仅有唯一一个根节点，没有节点则为空树
• 除根节点外，每个节点都有并仅有唯一一个父节点
• 节点间不能形成闭环
树的深度/广度优先遍历
• 深度优先遍历：尽可能深的搜索树的分支:递归
1. 访问根节点
2. 对根节点的children挨个进行深度优先遍历
impicture_20210925_155733.png
const tree = {
val: 'a',
children: [
{
val: 'b',
children: [
{
val: 'd',
children: [
]
},
{
val: 'e',
children: [
]
}
]
},
{
val: 'c',
children: [
{
val: 'f',
children: [
]
},
{
val: 'g',
children: [
]
}
]
}
]
}
const dfs =(root) => {
console.log(root.val)
root.children.forEach(dfs)
}
dfs(tree)
打印结果
• 广度优先遍历:先访问离根节点最近的节点
1. 新建一个队列, 把根节点入队
2. 把对头出队并访问
3. 把对头的children挨个入队
4. 重复第二,第三,直到队列为空
const bfc = (root) => {
const q = [root]
while (q.length > 0) {
const n = q.shift()
console.log(n.val)
n.children.forEach(child => {
q.push(child)
})
}
}打印结果:
二叉树的先中后序遍历(深度优先)
二叉树是什么?
• 树中每个节点最多只能有两个子节点
• 在js中通常用Object来模拟二叉树
const binaryTree = {
val: 1,
left: {
val:2,
left: null,
right: null
},
right: {
val:3,
left: null,
right: null
}
}
先序遍历算法
1. 访问
根节点2. 对根节点的
左子树进行先序遍历3. 对根节点的
右子树进行先序遍历
遍历顺序如图
定义一棵树
const binaryTree = {
val: 1,
left: {
val: 2,
left: {
val: 4,
left: null,
right: null,
},
right: {
val: 5,
left: {
val: 7,
left: null,
right: null,
},
right: null,
},
},
right: {
val: 3,
left: null,
right: {
val: 6,
left: null,
right: null,
},
},
};
递归版:
const preorder = root => {
if (!root) return;
console.log(root.val);
preorder(root.left);
preorder(root.right);
};
preorder(binaryTree);非递归(栈特性):
const preorder = root => {
if (!root) return;
const stack = [root];
while (stack.length) {
const n = stack.pop();
console.log(n.val);
n.right && stack.push(n.right);
n.left && stack.push(n.left);
}
};
preorder(binaryTree);打印结果:
中序遍历算法
1. 对根节点的
左子树进行中序遍历2. 访问
根接节点3. 对根节点的
右子树进行中序遍历
遍历顺序如图
还是使用binaryTree这个树 递归版实现:
const inorder = root => {
if(!root) return
inorder(root.left)
console.log(root.val)
inorder(root.right)
}
inorder(binaryTree)非递归版实现:
const inorder = root => {
if (!root) return;
const stack = [];
let p = root;
while (stack.length || p) {
while (p) {
stack.push(p);
p = p.left;
}
const n = stack.pop();
console.log(n.val);
p = n.right;
}
}
inorder(binaryTree)打印结果:
后序遍历算法
1. 对根节点的
左子树进行中序遍历2. 对根节点的
右子树进行中序遍历3. 访问
根接节点
还是使用binaryTree这个树 递归版实现:
const postorder = (root) => {
if (!root) return;
postorder(root.left);
postorder(root.right);
console.log(root.val);
};
postorder(binaryTree);非递归版实现:
const inorder = root => {
if (!root) return;
const outputStack = [];
const stack = [root];
while (stack.length) {
const n = stack.pop();
outputStack.push(n);
if (n.left) stack.push(n.left);
if (n.right) stack.push(n.right);
}
while (outputStack.length) {
const n = outputStack.pop();
console.log(n.val);
}
}
inorder(binaryTree)打印结果:
前端与树
遍历JSON的所有节点值
使用深度优先遍历
const json = {
a: { b: { c: 1 } },
d: [1, 2],
};
// 深度优先遍历
const dfs = (n, path) => {
console.log(n, path);
Object.keys(n).forEach((k) => {
dfs(n[k], path.concat(k));
});
};
dfs(json, []);
打印结果
图
图是什么
• 图是网络结构的抽象模型, 是一组由边连接的节点
• 图可以表示任何二元关系, 比如路,航班
• js没有图, 可以用Array Object模拟
图的表示法
邻接矩阵
邻接表
图的遍历
• 深度优先遍历: 尽可能深的搜索图的分支
1. 访问根节点
2. 对根节点的
没访问过得相邻节点挨个进行深度优先遍历
定义一个图
const graph = {
0:[1,2],
1:[2],
2:[0,3],
3:[3]
}使用深度优先遍历
const visited = new Set()
const dfs = n => {
console.log(n)
visited.add(n)
graph[n].forEach(c => {
if(!visited.has(c)) {
dfs(c)
}
})
}
dfs(2)打印结果
• 广度优先遍历: 先访问离根节点最近的节点
1. 新建一个队列, 把根节点入队
2. 把队头出队并访问
3. 把队头的
没访问过得相邻节点入队4. 重复第二 三步, 直到队列为空
const bfs = node => {
const visited = new Set()
visited.add(node)
const q = [node]
while (q.length) {
const n = q.shift()
console.log(n)
graph[n].forEach(c => {
if(!visited.has(c)) {
q.push(c)
visited.add(c)
}
})
}
}
bfs(2)打印结果:
堆
堆是什么
• 堆是一种特殊的
完全二叉树完全二叉树如图:5SDCt6K6Cahj5FnPmtHr8w==.png • 所有的节点都大于等于(最大堆)或小于等于(最小堆)他的节点
• js中通常用数组表述堆
• 左侧子节点的位置是
2 * index + 1• 右侧子节点的位置是
2 * index + 2• 父节点的位置是
(index - 1) / 2
堆的应用
• 对能高效快速地找出最大值和最小值, 时间复杂度:O(1)
• 找出第K个最大(小)元素
第K个最大元素
1. 构建一个最小堆, 并将元素依次插入堆中
2. 当堆的容量超过K, 就是删除堆顶
3. 插入结束后, 堆顶就是第K个最大元素
js实现最小堆类
• 构建一个类
1. 在类里, 声明一个数组, 用来装元素
2. 主要方法: 插入, 删除堆顶, 获取堆顶, 获取堆大小
• 插入
1. 将值插入堆的底部,即数组的尾部
2. 然后上移: 将这个值和它的防父节点进行交换, 直到父节点小于等于这个插入的值
3. 大小为k的堆中插入元素的时间复杂度为O(logk)
• 删除堆顶
1. 用数组尾部元素替换堆顶(直接删除堆顶会破坏堆结构)
2. 然后下移: 将新堆顶和它的子节点进行交换, 直到子节点大于等于这个新堆顶
3. 大小为k的堆中删除堆顶得时间复杂度为O(logk)