前端JS面试中常见的算法问题总结
前言
学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的。如果将来当我们面对较为复杂的问题,这些基础知识的积累可以帮助我们更好的优化解决思路。下面罗列在前端面试中经常撞见的几个问题吧。
Q1 判断一个单词是否是回文?
回文是指把相同的词汇或句子,在下文中调换位置或颠倒过来,产生首尾回环的情趣,叫做回文,也叫回环。比如 mamam redivider .
很多人拿到这样的题目非常容易想到用for 将字符串颠倒字母顺序然后匹配就行了。其实重要的考察的就是对于reverse的实现。其实我们可以利用现成的函数,将字符串转换成数组,这个思路很重要,我们可以拥有更多的自由度去进行字符串的一些操作。
function checkPalindrom(str) { return str == str.split('').reverse().join(''); }
Q2 去掉一组整型数组重复的值
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。
这道问题出现在诸多的前端面试题中,主要考察个人对Object的使用,利用key来进行筛选。
/** * 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;
Q3 统计一个字符串出现最多的字母
给出一段英文连续的英文字符窜,找出重复出现次数最多的字母
输入 : afjghdfraaaasdenas
输出 : a
前面出现过去重的算法,这里需要是统计重复次数。
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;
Q4 排序算法
如果抽到算法题目的话,应该大多都是比较开放的题目,不限定算法的实现,但是一定要求掌握其中的几种,所以冒泡排序,这种较为基础并且便于理解记忆的算法一定需要熟记于心。冒泡排序算法就是依次比较大小,小的的大的进行位置上的交换。
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;
除了冒泡排序外,其实还有很多诸如 插入排序,快速排序,希尔排序等。每一种排序算法都有各自的特点。全部掌握也不需要,但是心底一定要熟悉几种算法。 比如快速排序,其效率很高,而其基本原理如图(来自wiki):
算法参考某个元素值,将小于它的值,放到左数组中,大于它的值的元素就放到右数组中,然后递归进行上一次左右数组的操作,返回合并的数组就是已经排好顺序的数组了。
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<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;
安利大家一个学习的地址,通过动画演示算法的实现。
HTML5 Canvas Demo: Sorting Algorithms
Q5 不借助临时变量,进行两个整数的交换
输入 a = 2, b = 4 输出 a = 4, b =2
这种问题非常巧妙,需要大家跳出惯有的思维,利用 a , b进行置换。
主要是利用 + - 去进行运算,类似 a = a + ( b - a) 实际上等同于最后 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 绘制一个有限度的斐波那契数列的曲线?
数列长度限定在9.
斐波那契数列,又称黄金分割数列,指的是这样一个数列:0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上,斐波纳契数列主要考察递归的调用。我们一般都知道定义
fibo[i] = fibo[i-1]+fibo[i-2];
生成斐波那契数组的方法
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; }
剩余的工作就是利用canvas arc方法进行曲线绘制了
Q7 找出下列正数组的最大差值比如:
输入 [10,5,11,7,8,9]
输出 6
这是通过一道题目去测试对于基本的数组的最大值的查找,很明显我们知道,最大差值肯定是一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 随机生成指定长度的字符串
实现一个算法,随机生成指制定长度的字符窜。
比如给定 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 实现类似getElementsByClassName 的功能
自己实现一个函数,查找某个DOM节点下面的包含某个class的所有DOM节点?不允许使用原生提供的 getElementsByClassName querySelectorAll 等原生提供DOM查找函数。
function queryClassName(node, name) { var starts = '(^|[ \n\r\t\f])', ends = '([ \n\r\t\f]|$)'; 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 实现二叉查找树(Binary Search Tree)
一般叫全部写完的概率比较少,但是重点考察你对它的理解和一些基本特点的实现。 二叉查找树,也称二叉搜索树、有序二叉树(英语:ordered binary tree)是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树:
- 任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;
- 任意节点的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;
- 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树;
- 没有键值相等的节点。二叉查找树相比于其他数据结构的优势在于查找、插入的时间复杂度较低。为O(log n)。二叉查找树是基础性数据结构,用于构建更为抽象的数据结构,如集合、multiset、关联数组等。
在写的时候需要足够理解二叉搜素树的特点,需要先设定好每个节点的数据结构
class Node { constructor(data, left, right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; } }
树是有节点构成,由根节点逐渐延生到各个子节点,因此它具备基本的结构就是具备一个根节点,具备添加,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;
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流。
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