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前端算法学习，包含复杂度、双指针、滑动窗口、二叉树、堆等常见题型和方法，含leetcode例题

news 来源：原创 2024/9/23 19:11:17

前端算法题

学习

复杂度

时间复杂度
代码的运行时间随着数据规模增长的趋势

最好情况的时间复杂度：O(1)
最坏情况的时间复杂度
平均情况下的时间复杂度
均摊复杂度：

空间复杂度

双指针

两个指针同向、背向移动

快慢指针
可以用于判断链表中是否有环
背向指针

//长度为n的数组nums和目标值target，从nums选中三个整数，使它们的和与target最接近
//返回这三个数的和function threeSumClosest(nums, target) {//思路：先排序，循环target-数组里的数字，此时就变成两数之和//两个指针分别从头和尾向中间走let length=nums.length;let res=Infinity;nums.sort((a,b)=>a-b);for(let i =0;i<length;i++){//依次获取其中元素let left=i+1;let right=length-1;//变成判断两数之和与curr最接近while(left<right){let currRes=nums[i]+nums[left]+nums[right];if(Math.abs(currRes-target)<Math.abs(res-target)){res=currRes;}if(currRes<target){left++}else if(currRes>target){right--}else{return res}}}return res
}console.log(threeSumClosest([-1,2,1,-4],1))

//给你一个字符串 s 和一个字符串数组 dictionary ，找出并返回 dictionary 中最长的字符串，该字符串可以通过删除 s 中的某些字符得到。
//如果答案不止一个，返回长度最长且字母序最小的字符串。如果答案不存在，则返回空字符串。var findLongestWord = function(s, dictionary) {//双指针let left=0;let right=0;let str='';//进行判断for(let word of dictionary){//左指针在等到判断的字符串s中//右指针在等待判断的数组的字符串中left = 0;right = 0;//如果字符串长度大于原字符串，直接跳过if(word.length>s.length){continue;}while(left<s.length && right <word.length){//如果字母相同，指针移动if(s.charAt(left)===word.charAt(right)){right++;}left++;}if (right === word.length) {if (!str || (word.length > str.length || (word.length === str.length && word < str))) {str = word;}}}return str;
};console.log(findLongestWord("abpcplea",["ale","apple","monkey","plea", "abpcplaaa","abpcllllll","abccclllpppeeaaaa"]))

双指针题目思路：在循环前判断是否需要排序、遍历过程中通过双指针根据结果判断是否需要重新赋值

滑动窗口

窗口大小可变

//给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长连续子字符串 的长度。//滑动窗口题思路：右侧指针移位->判断是否符合预期->判断左指针是否需要移位->下一次循环
function lengthOfLongestSubstring(s) {if(s.length<=1){return s.length;}let left=0;let right=1;let maxLength=0;let temp=''while(right<s.length){temp=s.slice(left,right);//如果窗口的下一个元素被包含在temp中，窗口就移动if(temp.indexOf(s[right])!=-1){left++;continue;}else{right++;maxLength=Math.max(maxLength,right-left);}}return maxLength;
}console.log(lengthOfLongestSubstring("abcabcbb"))

二叉树

常见问题是求任意两个节点的最小的公共祖先

二叉树问题要搞清楚排序的方式和当前树和节点的逻辑（处于同一侧or处于不同侧）

/*** 寻找最近公共祖先* @param {TreeNode} root * @param {TreeNode} p * @param {TreeNode} q * @returns*/
function lowestCommonAncestor(root, p, q) {//如果是null，已到达叶子节点的边界，没有找到目标//如果是p或q，说明当前节点就是最近祖先，直接返回if (root == null || root == p || root == q) return root;const left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q);const right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q);//如果left和right都不为空，说明p和q分别位于左右子树中，当前节点就是最近祖先if (left && right) return root;//只有一个left或right不为空，目标节点在同一侧子树中，直接返回对应子树的根节点return left || right;
}

堆

涉及top、最大、最小的题目，用堆

//仓库管理员以数组 stock 形式记录商品库存表，
//其中 stock[i] 表示对应商品库存余量。
//请返回库存余量最少的 cnt 个商品余量，返回 顺序不限。//使用堆
//1. 原生API
// return stock.sort((a, b) => a - b).slice(0, cnt);
//2.计数排序：核心在于将输入的数据转化为key，使用空间换时间
var inventoryManagement = function(stock, cnt) {return countingSort(stock, cnt)};//计数排序
const countingSort=function(stock,cnt){let bucket=new Array()let sortedIndex=0for(let i=0;i<stock.length;i++){bucket[stock[i]]=bucket[stock[i]]+1 || 1}let res=[];for(let j=0;j<bucket.length;j++){while(bucket[j]-- > 0 && sortedIndex<cnt){res[sortedIndex++]=j}if(sortedIndex==cnt){break}}return res
}console.log(countingSort([0,2,3,6],2))

//给定一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请返回其中出现频率前 k 高的元素。可以按 任意顺序 返回答案。var topKFrequent = function(nums, k) {let map=new Map()for(let i=0;i<nums.length;i++){if(map.get(nums[i])){map.set(nums[i],map.get(nums[i])+1)}else{map.set(nums[i],1)}}//将map转为数组，数组中每个元素也都是一个数组let entries=Array.from(map.entries())return entries.sort((a,b)=>b[1]-a[1]).slice(0,k).map(item=>item[0])
};console.log(topKFrequent([1,1,1,2,2,3],2))//使用桶排序的方法var topKFrequent = function(nums, k) {//桶排序，将数据划分到有限个桶中，再将桶进行排序//用map存储频次，用数组表达桶，频次作为数组下标let map=new Map()for(let i=0;i<nums.length;i++){if(map.has(nums[i])){map.set(nums[i],map.get(nums[i])+1)}else{map.set(nums[i],1)}}if(map.size<=k) return [...map.keys()]return bucketSort(map,k)};//桶排序
const bucketSort=(map,k)=>{let arr=[]let res=[]//map每个元素map.forEach((value,key)=>{//使用频次作为下标，将数据分配到桶中if(arr[value]){arr[value].push(key)}else{arr[value]=[key]}})for(let i=arr.length;i>=0 && res.length<k;i--){if(arr[i]){res.push(...arr[i])}}return res
}console.log(topKFrequent([1,1,1,2,2,3],2))