排序&递归算法——JavaScript学习路线

二分查找、归并排序、快速排序
二维数组搜索路径:回溯法、递归
最优解,多个子问题:动态规划(自上而下、自下而上)
子问题特殊选择:贪婪算法

 

查找:顺序查找、二分查找、哈希表查找和二叉排序树查找(二叉搜索树)

二分查找:在排序的数组查找一个数字或者统计某个数字出现次数;

排序

插入排序、冒泡排序、归并排序、快速排序

2小时让你精通前端3种排序算法_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1C64y1M7sR?p=4&spm_id_from=pageDriver

冒泡排序Bubble:

//冒泡
//让数组中的当前项和后一项比较,偌大,交换位置,大数在后面
//第一轮结束后,最大的值换到了最后,其他值未完成排序,内层比较了length-1次
// 所以外层进行ary.lenght-1轮,且不用和自己及末尾已排序(length-1-目前轮次数)的比较
function bubble(ary){
    // 外层循环
    for(let i=0;iary[j+1]){
                const temp = ary[j];
                ary[j] = ary[j+1];
                ary[j+1] = temp;
            }
        }

    }
    return ary;
}

插入排序Insert:

//插入排序
//打牌,准备新数组,外层顺着摸,内层和手里的牌依次比大小(从后向前)
// 如果新牌A比手里某张牌B大,则把A放到B的后面,如果小继续向前比
// 如果比到第一张牌,插到最前面
function insert(ary){
    let res =[];
    res.push(ary[0]);
    for(let i = 1;i=0;j--){
            const B = res[j];
            if(A>B){res.splice(j+1,0,A);break;}
            if(j===0){res.unshift(A);}
        }
    }
    return res;
}

快速排序Quick:平均效率最好,不是任何时候最优

//快速排序(递归)
// 找到数组中间项,把它从原来数组中移除,获取这一项结果
// 创建左边数组和右边数组,原数组中每一项和中间项比
// 递归,直到只有一项或者没有
// 结果等于左边+中间+右边;
function quickSort(ary) {
    if(ary.length<=1) return ary;
    let mid=ary.length>>1,midValue = ary.splice(mid,1)[0];//splice()返回的是数组,所以提取[0]
    let aryLeft=[],aryRight=[];
    for(let i=0;i

*递归函数中调用自己会导致死递归,栈溢出;

递归时使用setTimeout(fn,0)不会导致栈溢出错误;

回溯法(纯暴力搜索)

带你学透回溯算法(理论篇)| 回溯法精讲!_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1cy4y167mM?spm_id_from=333.999.0.0leetcode
组合77 17 39 40 216
分割131 93
子集78 90
排列46 47
棋盘问题51 37(难)
其他491 332(难)

抽象为树形结构(递归,无返回值)

回溯算法理论基础

for循环就是遍历集合区间,可以理解一个节点有多少个孩子,这个for循环就执行多少次。

backtracking这里自己调用自己,实现递归。

for循环可以理解是横向遍历,backtracking(递归)就是纵向遍历

var funcation backtracking(参数) {
    if (终止条件) {
        存放结果;
        return;
    }

    for (选择:本层集合中元素(树中节点孩子的数量就是集合的大小)) {
//单层搜索逻辑
        处理节点;
        backtracking(路径,选择列表); // 递归
        回溯,撤销处理结果
    }
}

for (int i = startIndex; i <= n; i++) {
    path.push_back(i);
    backtracking(n, k, i + 1);//i重复,i+1不重复
    path.pop_back();
}
//剪枝
for (int i = startIndex; i <= n - (k - path.size()) + 1; i++) // i为本次搜索的起始位置

组合剪枝77(通过条件不进行一些遍历)

只要把本层集合元素length改为n-(k-res.lenght)+1就可以完成剪枝操作。

  1. 已经选择的元素个数:res.length();

  2. 还需要的元素个数为: k - res.length();

  3. 在集合n中至多要从该起始位置 : n - (k - res.length()) + 1,开始遍历

可以剪枝的地方就在递归中每一层的for循环所选择的起始位置

如果for循环选择的起始位置之后的元素个数 已经不足 我们需要的元素个数了,那么就没有必要搜索了

横向重复,先排序,used[i-1]==false,同层前面元素i-1用过,但与前面元素相同used[i]==used[i-1]的不用,continue

纵向重复used[i]==true,说明该元素已经用过

N皇后

/**
 * @param {number} n
 * @return {string[][]}
 */
var solveNQueens = function(n) {
//建立二维数组,方便引索
    let  res = new Array(n).fill([]).map(() => new Array(n).fill('.')),ans=[];
    const backTracking=function(n,row){
        if(row===n){
            let cur=[];
            for(const i of res){
               cur.push(i.join(''));
            }
            ans.push([...cur]);
            return;
        }
        for(let col = 0;col=0&&j=0&&j

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