常见的算法,前端面试中的常见的算法问题

时间:2019-09-18 15:49来源:关于计算机
前者面试中的常见的算法难题 2016/10/27 · JavaScript· 7 评论 ·算法 原稿出处: JackPu    纵然大家大多时候前端非常少有空子接触到算法。好些个都交互性的操作,然则从各大商厦面试来

前者面试中的常见的算法难题

2016/10/27 · JavaScript · 7 评论 · 算法

原稿出处: Jack Pu   

纵然大家大多时候前端非常少有空子接触到算法。好些个都交互性的操作,然则从各大商厦面试来看,算法依然是洞察的一派。实际上学习数据结构与算法对于程序员去掌握和剖判难点都以有帮忙的。假诺以往当我们面对较为复杂的标题,那么些基础知识的储存能够补助大家更加好的优消除决思路。上边罗列在前面多少个面试中不常蒙受的多少个难点吗。

Q1 推断三个单词是还是不是是回文?

Q1 剖断一个单词是不是是回文?

回文是指把一样的词汇或句子,在下文中沟通地点或颠倒过来,发生首尾回环的意味,叫做回文,也叫回环。比如mamam redivider .

过四人获得如此的标题极其轻易想到用for 将字符串颠倒字母顺序然后极度就行了。其实首要的阅览标正是对于reverse的兑现。其实大家得以应用现有的函数,将字符串转变来数组,那几个思路比较重大,大家得以享有越来越多的自由度去实行字符串的片段操作。

JavaScript

function checkPalindrom(str) { return str == str.split('').reverse().join(''); }

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function checkPalindrom(str) {  
    return str == str.split('').reverse().join('');
}

回文是指把一样的词汇或句子,在下文中交换个方式置或颠倒过来,爆发首尾回环的意思,叫做回文,也叫回环。举个例子mamam redivider .

Q2 去掉一组整型数组重复的值

例如说输入: [1,13,24,11,11,14,1,2] 输出: [1,13,24,11,14,2] 要求去掉重复的11 和 1 那多少个要素。

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比如输入: [1,13,24,11,11,14,1,2]
输出: [1,13,24,11,14,2]
需要去掉重复的11 和 1 这两个元素。

那道标题出现在无数的前端面试题中,主要考查个人对Object的使用,利用key来张开筛选。

JavaScript

/** * unique an array **/ let unique = function(arr) { let hashTable = {}; let data = []; for(let i=0,l=arr.length;i<l;i++) { if(!hashTable[arr[i]]) { hashTable[arr[i]] = true; data.push(arr[i]); } } return data } module.exports = unique;

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/**
* unique an array
**/
let unique = function(arr) {  
  let hashTable = {};
  let data = [];
  for(let i=0,l=arr.length;i<l;i++) {
    if(!hashTable[arr[i]]) {
      hashTable[arr[i]] = true;
      data.push(arr[i]);
    }
  }
  return data
 
}
 
module.exports = unique;

成都百货上千人得到这么的难点极其轻松想到用for 将字符串颠倒字母顺序然后卓殊就行了。其实首要的观测的正是对此reverse的达成。其实大家能够使用现有的函数,将字符串转变来数组,这几个思路很入眼,咱们能够具有越来越多的自由度去开展字符串的局地操作。

Q3 计算一个字符串出现最多的假名

付给一段保加利亚语连连的保加利亚语字符窜,寻找重新出现次数最多的假名

输入 : afjghdfraaaasdenas 输出 : a

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输入 : afjghdfraaaasdenas
 
输出 : a

前方出现过去重的算法,这里需假如总括重复次数。

JavaScript

function findMaxDuplicateChar(str) { if(str.length == 1) { return str; } let charObj = {}; for(let i=0;i<str.length;i++) { if(!charObj[str.charAt(i)]) { charObj[str.charAt(i)] = 1; }else{ charObj[str.charAt(i)] += 1; } } let maxChar = '', maxValue = 1; for(var k in charObj) { if(charObj[k] >= maxValue) { maxChar = k; maxValue = charObj[k]; } } return maxChar; } module.exports = findMaxDuplicateChar;

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function findMaxDuplicateChar(str) {  
  if(str.length == 1) {
    return str;
  }
  let charObj = {};
  for(let i=0;i<str.length;i++) {
    if(!charObj[str.charAt(i)]) {
      charObj[str.charAt(i)] = 1;
    }else{
      charObj[str.charAt(i)] += 1;
    }
  }
  let maxChar = '',
      maxValue = 1;
  for(var k in charObj) {
    if(charObj[k] >= maxValue) {
      maxChar = k;
      maxValue = charObj[k];
    }
  }
  return maxChar;
 
}
 
module.exports = findMaxDuplicateChar;

function checkPalindrom(str) {

Q4 排序算法

即使抽到算法标题标话,应该大约都以比较开放的题目,不限定算法的落实,不过确实无疑须要调节在那之中的三种,所以冒泡排序,这种较为基础还要有助于驾驭纪念的算法一定需求熟记于心。冒泡排序算法就是各种十分的大小,小的的大的拓宽岗位上的交流。

JavaScript

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

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

除此之外冒泡排序外,其实还会有非常的多诸如 插入排序,赶快排序,Hill排序等。每一项排序算法都有些的特点。全体操纵也无需,但是内心必须要熟稔两种算法。 比方连忙排序,其功能非常高,而其基本原理如图(来自wiki):

图片 1

算法仿照效法有个别成分值,将小于它的值,放到左数组中,大于它的值的要素就放到右数组中,然后递归进行上三遍左右数组的操作,再次回到合併的数组就是曾经排好顺序的数组了。

JavaScript

function quickSort(arr) { if(arr.length<=1) { return arr; } let leftArr = []; let rightArr = []; let q = arr[0]; for(let i = 1,l=arr.length; i<l; i++) { if(arr[i]>q) { rightArr.push(arr[i]); }else{ leftArr.push(arr[i]); } } return [].concat(quickSort(leftArr),[q],quickSort(rightArr)); } module.exports = quickSort;

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function quickSort(arr) {
 
    if(arr.length<=1) {
        return arr;
    }
 
    let leftArr = [];
    let rightArr = [];
    let q = arr[0];
    for(let i = 1,l=arr.length; i<l; i++) {
        if(arr[i]>q) {
            rightArr.push(arr[i]);
        }else{
            leftArr.push(arr[i]);
        }
    }
 
    return [].concat(quickSort(leftArr),[q],quickSort(rightArr));
}
 
module.exports = quickSort;

安利大家多个上学的地点,通过动画演示算法的贯彻。

HTML5 Canvas Demo: Sorting Algorithms

return str == str.split('').reverse().join('');

Q5 不依靠不经常变量,进行八个整数的置换

输入 a = 2, b = 4 输出 a = 4, b =2

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输入 a = 2, b = 4 输出 a = 4, b =2

这种难点特别美妙,要求大家跳出惯有的思虑,利用 a , b实行沟通。

首假设使用 + – 去开展览演出算,类似 a = a + ( b – a) 实际上等同最终 的 a = b;

JavaScript

function swap(a , b) { b = b - a; a = a + b; b = a - b; return [a,b]; } module.exports = swap;

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function swap(a , b) {  
  b = b - a;
  a = a + b;
  b = a - b;
  return [a,b];
}
 
module.exports = swap;

}

Q6 使用canvas 绘制三个有限度的斐波那契数列的曲线?

图片 2

数列长度限制在9.

斐波那契数列,又称白金分割数列,指的是这么贰个数列:0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上,斐波纳契数列第一侦察递归的调用。大家一般都领会定义

JavaScript

fibo[i] = fibo[i-1]+fibo[i-2];

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fibo[i] = fibo[i-1]+fibo[i-2];

转移斐波那契数组的措施

JavaScript

function getFibonacci(n) { var fibarr = []; var i = 0; while(i<n) { if(i<=1) { fibarr.push(i); }else{ fibarr.push(fibarr[i-1] + fibarr[i-2]) } i++; } return fibarr; }

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function getFibonacci(n) {  
  var fibarr = [];
  var i = 0;
  while(i<n) {
    if(i<=1) {
      fibarr.push(i);
    }else{
      fibarr.push(fibarr[i-1] + fibarr[i-2])
    }
    i++;
  }
 
  return fibarr;
}

剩余的做事便是利用canvas arc措施实行曲线绘制了

DEMO

Q2 去掉一组整型数组重复的值

Q7 搜索下列正数组的最大差值比如:

输入 [10,5,11,7,8,9] 输出 6

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输入 [10,5,11,7,8,9]
 
输出 6

那是经过一道难题去测量检验对于基本的数组的最大值的物色,很明显我们清楚,最大差值肯定是叁个数组中最大值与最小值的差。

JavaScript

function getMaxProfit(arr) { var minPrice = arr[0]; var maxProfit = 0; for (var i = 0; i < arr.length; i++) { var currentPrice = arr[i]; minPrice = Math.min(minPrice, currentPrice); var potentialProfit = currentPrice - minPrice; maxProfit = Math.max(maxProfit, potentialProfit); } return maxProfit; }

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  function getMaxProfit(arr) {
 
    var minPrice = arr[0];
    var maxProfit = 0;
 
    for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
        var currentPrice = arr[i];
 
        minPrice = Math.min(minPrice, currentPrice);
 
        var potentialProfit = currentPrice - minPrice;
 
        maxProfit = Math.max(maxProfit, potentialProfit);
    }
 
    return maxProfit;
}

举个例子输入: [1,13,24,11,11,14,1,2]

Q8 随机变化内定长度的字符串

贯彻三个算法,随机生成指制订长度的字符窜。

举个例子给定 长度 8 输出 4ldkfg9j

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比如给定 长度 8  输出 4ldkfg9j

JavaScript

function randomString(n) { let str = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz9876543210'; let tmp = '', i = 0, l = str.length; for (i = 0; i < n; i++) { tmp += str.charAt(Math.floor(Math.random() * l)); } return tmp; } module.exports = randomString;

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function randomString(n) {  
  let str = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz9876543210';
  let tmp = '',
      i = 0,
      l = str.length;
  for (i = 0; i < n; i++) {
    tmp += str.charAt(Math.floor(Math.random() * l));
  }
  return tmp;
}
 
module.exports = randomString;

输出: [1,13,24,11,14,2]

Q9 完结类似getElementsByClassName 的职能

投机达成多个函数,查找某些DOM节点上边包车型地铁隐含有些class的有着DOM节点?不容许行使原生提供的 getElementsByClassName querySelectorAll 等原生提供DOM查找函数。

JavaScript

function queryClassName(node, name) { var starts = '(^|[ nrtf])', ends = '([ nrtf]|$)'; var array = [], regex = new RegExp(starts + name + ends), elements = node.getElementsByTagName("*"), length = elements.length, i = 0, element; while (i < length) { element = elements[i]; if (regex.test(element.className)) { array.push(element); } i += 1; } return array; }

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function queryClassName(node, name) {  
  var starts = '(^|[ nrtf])',
       ends = '([ nrtf]|$)';
  var array = [],
        regex = new RegExp(starts + name + ends),
        elements = node.getElementsByTagName("*"),
        length = elements.length,
        i = 0,
        element;
 
    while (i < length) {
        element = elements[i];
        if (regex.test(element.className)) {
            array.push(element);
        }
 
        i += 1;
    }
 
    return array;
}

亟需去掉重复的11 和 1 那八个成分。

Q10 使用JS 完毕二叉查找树(Binary Search Tree)

貌似叫全体写完的可能率相当少,可是关键侦察你对它的知晓和有些主干特色的完毕。 二叉查找树,也称二叉寻觅树、有序二叉树(英文:ordered binary tree)是指一棵空树或许有所下列性质的二叉树:

  • 随意节点的左子树不空,则左子树上全体结点的值均低于它的根结点的值;
  • 自便节点的右子树不空,则右子树上全部结点的值平均高度于它的根结点的值;
  • 轻松节点的左、右子树也各自为二叉查找树;
  • 尚无键值相等的节点。二叉查找树相比较于其它数据结构的优势在于寻觅、插入的小时复杂度异常低。为O(log n)。二叉查找树是基础性数据结构,用于营造越发抽象的数据结构,如集合、multiset、关联数组等。

图片 3

在写的时候须要丰裕精晓二叉搜素树的风味,必要先设定好每一个节点的数据结构

JavaScript

class Node { constructor(data, left, right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; } }

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class Node {  
  constructor(data, left, right) {
    this.data = data;
    this.left = left;
    this.right = right;
  }
 
}

树是有节点构成,由根节点慢慢延生到各类子节点,因而它具有主题的构造便是怀有二个根节点,具备丰硕,查找和删除节点的方法.

JavaScript

class BinarySearchTree { constructor() { this.root = null; } insert(data) { let n = new Node(data, null, null); if (!this.root) { return this.root = n; } let currentNode = this.root; let parent = null; while (1) { parent = currentNode; if (data < currentNode.data) { currentNode = currentNode.left; if (currentNode === null) { parent.left = n; break; } } else { currentNode = currentNode.right; if (currentNode === null) { parent.right = n; break; } } } } remove(data) { this.root = this.removeNode(this.root, data) } removeNode(node, data) { if (node == null) { return null; } if (data == node.data) { // no children node if (node.left == null && node.right == null) { return null; } if (node.left == null) { return node.right; } if (node.right == null) { return node.left; } let getSmallest = function(node) { if(node.left === null && node.right == null) { return node; } if(node.left != null) { return node.left; } if(node.right !== null) { return getSmallest(node.right); } } let temNode = getSmallest(node.right); node.data = temNode.data; node.right = this.removeNode(temNode.right,temNode.data); return node; } else if (data < node.data) { node.left = this.removeNode(node.left,data); return node; } else { node.right = this.removeNode(node.right,data); return node; } } find(data) { var current = this.root; while (current != null) { if (data == current.data) { break; } if (data < current.data) { current = current.left; } else { current = current.right } } return current.data; } } module.exports = BinarySearchTree;

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class BinarySearchTree {
 
  constructor() {
    this.root = null;
  }
 
  insert(data) {
    let n = new Node(data, null, null);
    if (!this.root) {
      return this.root = n;
    }
    let currentNode = this.root;
    let parent = null;
    while (1) {
      parent = currentNode;
      if (data < currentNode.data) {
        currentNode = currentNode.left;
        if (currentNode === null) {
          parent.left = n;
          break;
        }
      } else {
        currentNode = currentNode.right;
        if (currentNode === null) {
          parent.right = n;
          break;
        }
      }
    }
  }
 
  remove(data) {
    this.root = this.removeNode(this.root, data)
  }
 
  removeNode(node, data) {
    if (node == null) {
      return null;
    }
 
    if (data == node.data) {
      // no children node
      if (node.left == null && node.right == null) {
        return null;
      }
      if (node.left == null) {
        return node.right;
      }
      if (node.right == null) {
        return node.left;
      }
 
      let getSmallest = function(node) {
        if(node.left === null && node.right == null) {
          return node;
        }
        if(node.left != null) {
          return node.left;
        }
        if(node.right !== null) {
          return getSmallest(node.right);
        }
 
      }
      let temNode = getSmallest(node.right);
      node.data = temNode.data;
      node.right = this.removeNode(temNode.right,temNode.data);
      return node;
 
    } else if (data < node.data) {
      node.left = this.removeNode(node.left,data);
      return node;
    } else {
      node.right = this.removeNode(node.right,data);
      return node;
    }
  }
 
  find(data) {
    var current = this.root;
    while (current != null) {
      if (data == current.data) {
        break;
      }
      if (data < current.data) {
        current = current.left;
      } else {
        current = current.right
      }
    }
    return current.data;
  }
 
}
 
module.exports = BinarySearchTree;

总体代码 Github

那道难点应时而生在比非常多的前端面试题中,首要考察个人对Object的应用,利用key来张开筛选。

推而广之阅读

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图片 4

/**

* unique an array

**/

let unique = function(arr) {

let hashTable = {};

let data = [];

for(let i=0,l=arr.length;i

if(!hashTable[arr[i]]) {

hashTable[arr[i]] = true;

data.push(arr[i]);

}

}

return data

}

module.exports = unique;

Q3 总结一个字符串出现最多的字母

提交一段斯洛伐克(Slovak)语连连的土耳其共和国(The Republic of Turkey)语字符窜,寻找双重出现次数最多的字母

输入 : afjghdfraaaasdenas

输出 : a

前方现身过去重的算法,这里要求是总括重复次数。

function findMaxDuplicateChar(str) {

if(str.length == 1) {

return str;

}

let charObj = {};

for(let i=0;i

if(!charObj[str.charAt(i)]) {

charObj[str.charAt(i)] = 1;

}else{

charObj[str.charAt(i)] += 1;

}

}

let maxChar = '',

maxValue = 1;

for(var k in charObj) {

if(charObj[k] >= maxValue) {

maxChar = k;

maxValue = charObj[k];

}

}

return maxChar;

}

module.exports = findMaxDuplicateChar;

Q4 排序算法

借使抽到算法标题标话,应该差不离都以相比较开放的难点,不限定算法的贯彻,然而相对供给理解之中的两种,所以冒泡排序,这种对比基础还要有助于掌握回想的算法一定需求熟记于心。冒泡排序算法正是逐个相当的大小,小的的大的拓宽岗位上的置换。

function bubbleSort(arr) {

for(let i = 0,l=arr.length;i

for(let j = i+1;j

if(arr[i]>arr[j]) {

let tem = arr[i];

arr[i] = arr[j];

arr[j] = tem;

}

}

}

return arr;

}

module.exports = bubbleSort;

除了冒泡排序外,其实还应该有许多诸如 插入排序,飞速排序,Hill排序等。各种排序算法都有独家的特色。全体左右也无需,不过内心一定要熟谙两种算法。 举个例子迅速排序,其功效异常高,而其基本原理如图(来自wiki):

算法参谋有个别成分值,将小于它的值,放到左数组中,大于它的值的要素就停放右数组中,然后递归进行上三次左右数组的操作,重临合併的数组就是早就排好顺序的数组了。

function quickSort(arr) {

if(arr.length<=1) {

return arr;

}

let leftArr = [];

let rightArr = [];

let q = arr[0];

for(let i = 1,l=arr.length; i

if(arr[i]>q) {

rightArr.push(arr[i]);

}else{

leftArr.push(arr[i]);

}

}

return [].concat(quickSort(leftArr),[q],quickSort(rightArr));

}

module.exports = quickSort;

安利我们贰个就学的地址,通过动画演示算法的完成。

HTML5 Canvas Demo: Sorting Algorithms(

Q5 不借助临时变量,进行多个整数的置换

输入 a = 2, b = 4 输出 a = 4, b =2

这种主题素材特别美妙,须求大家跳出惯有的企图,利用 a , b进行交流。

首假若采纳 + – 去开展览演出算,类似 a = a + ( b – a) 实际上等同最终 的 a = b;

function swap(a , b) {

b = b - a;

a = a + b;

b = a - b;

return [a,b];

}

module.exports = swap;

Q6 使用canvas 绘制三个有限度的斐波那契数列的曲线?

数列长度限制在9.

斐波那契数列,又称白金分割数列,指的是那般叁个数列:0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上,斐波纳契数列第一考查递归的调用。大家一般都精通定义

fibo[i] = fibo[i-1]+fibo[i-2];

调换斐波那契数组的办法

function getFibonacci(n) {

var fibarr = [];

var i = 0;

while(i

if(i<=1) {

fibarr.push(i);

}else{

fibarr.push(fibarr[i-1] + fibarr[i-2])

}

i++;

}

return fibarr;

}

剩余的劳作便是利用canvas arc方法开展曲线绘制了

DEMO(

Q7 找寻下列正数组的最大差值譬喻:

输入 [10,5,11,7,8,9]

输出 6

那是因而一道难题去测量检验对于宗旨的数组的最大值的搜索,很显然大家精晓,最大差值料定是二个数组中最大值与最小值的差。

function getMaxProfit(arr) {

var minPrice = arr[0];

var maxProfit = 0;

for (var i = 0; i < arr.length; i++) {

var currentPrice = arr[i];

minPrice = Math.min(minPrice, currentPrice);

var potentialProfit = currentPrice - minPrice;

maxProfit = Math.max(maxProfit, potentialProfit);

}

return maxProfit;

}

Q8 随机生成钦赐长度的字符串

兑现一个算法,随机生成指制订长度的字符窜。

例如说给定 长度 8  输出 4ldkfg9j

function randomString(n) {

let str = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz9876543210';

let tmp = '',

i = 0,

l = str.length;

for (i = 0; i < n; i++) {

tmp += str.charAt(Math.floor(Math.random() * l));

}

return tmp;

}

module.exports = randomString;

Q9 达成类似getElementsByClassName 的效应

协和完毕一个函数,查找某些DOM节点上面包车型地铁含有有些class的有所DOM节点?分裂意利用原生提供的 getElementsByClassName querySelectorAll 等原生提供DOM查找函数。

function queryClassName(node, name) {

var starts = '(^|[ nrtf])',

ends = '([ nrtf]|$)';

var array = [],

regex = new RegExp(starts + name + ends),

elements = node.getElementsByTagName("*"),

length = elements.length,

i = 0,

element;

while (i < length) {

element = elements[i];

if (regex.test(element.className)) {

array.push(element);

}

i += 1;

}

return array;

}

Q10 使用JS 完毕二叉查找树(Binary Search Tree)

相似叫全体写完的票房价值相当少,不过关键观测你对它的明亮和部分中坚特色的落到实处。 二叉查找树,也称二叉寻觅树、有序二叉树(法文:ordered binary tree)是指一棵空树或然具有下列性质的二叉树:

随机节点的左子树不空,则左子树上全体结点的值均低于它的根结点的值;

随意节点的右子树不空,则右子树上全部结点的值均大于它的根结点的值;

率性节点的左、右子树也各自为二叉查找树;

并未有键值相等的节点。二叉查找树比较于别的数据结构的优势在于寻觅、插入的岁月复杂度十分的低。为O(log n)。二叉查找树是基础性数据结构,用于营造特别抽象的数据结构,如群集、multiset、关联数组等。

在写的时候供给丰硕通晓二叉搜素树的特征,需求先设定好每一种节点的数据结构

class Node {

constructor(data, left, right) {

this.data = data;

this.left = left;

this.right = right;

}

}

树是有节点构成,由根节点逐步延生到各种子节点,因而它有着大旨的构造正是装有二个根节点,具有充分,查找和删除节点的方法.

class BinarySearchTree {

constructor() {

this.root = null;

}

insert(data) {

let n = new Node(data, null, null);

if (!this.root) {

return this.root = n;

}

let currentNode = this.root;

let parent = null;

while (1) {

parent = currentNode;

if (data < currentNode.data) {

currentNode = currentNode.left;

if (currentNode === null) {

parent.left = n;

break;

}

} else {

currentNode = currentNode.right;

if (currentNode === null) {

parent.right = n;

break;

}

}

}

}

remove(data) {

this.root = this.removeNode(this.root, data)

}

removeNode(node, data) {

if (node == null) {

return null;

}

if (data == node.data) {

// no children node

if (node.left == null && node.right == null) {

return null;

}

if (node.left == null) {

return node.right;

}

if (node.right == null) {

return node.left;

}

let getSmallest = function(node) {

if(node.left === null && node.right == null) {

return node;

}

if(node.left != null) {

return node.left;

}

if(node.right !== null) {

return getSmallest(node.right);

}

}

let temNode = getSmallest(node.right);

node.data = temNode.data;

node.right = this.removeNode(temNode.right,temNode.data);

return node;

} else if (data < node.data) {

node.left = this.removeNode(node.left,data);

return node;

} else {

node.right = this.removeNode(node.right,data);

return node;

}

}

find(data) {

var current = this.root;

while (current != null) {

if (data == current.data) {

break;

}

if (data < current.data) {

current = current.left;

} else {

current = current.right

}

}

return current.data;

}

}

module.exports = BinarySearchTree;

全体代码 Github(

 

 

 

 

 

 

 

 

 

编辑:关于计算机 本文来源:常见的算法,前端面试中的常见的算法问题

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